1.1　Pandas环境配置

Pandas是Python中的库，也就是说要先有Python，才能安装Pandas。Pandas的使用还依赖了一些其他库，例如NumPy、xlrd、Openpyxl等，并且在用Python编程时，还需要一个好用的代码编辑器。如果要手动配置，对于一个新手来讲，真的是灾难。

本书使用Anaconda，它是一个开源的Python发行版本，其中包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。只要安装上Anaconda，上面的所有问题都可解决。

1.1.1　安装Python发行版本Anaconda

Anaconda是包管理器和环境管理器，附带conda、Python、Jupyter Notebook和180多个科学包及其依赖项。本书要讲解的Pandas、NumPy等包就包含在其中。安装好Anaconda后，就可以开始处理数据了。

读者可以通过在网络上搜索关键字Anaconda，找到Anaconda的官方网站，进行下载。在下载Anaconda时，要根据自己计算机的实际情况选择相应的版本，如图1-1所示。

1.1.2　程序编写工具Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是基于网页、用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果，也可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个Web文档中。

在安装好Anaconda后，先单击Home按钮，再单击Jupyter Notebook中的Launch按钮来启动Jupyter，如图1-2所示。

如图1-3所示，以网页形式打开Jupyter Notebook应用程序。可以在网页中编写代码和运行代码，并且代码的运行结果也会显示在代码块下侧。

注意： Jupyter Notebook应用程序默认的起始位置是在当前用户文件夹下，也就是操作系统桌面下的用户文件夹。本书的示例文件可以复制到当前用户名文件夹下。

如图1-4所示，单击网页中的New下拉列表框，再单击Python 3，新建一个Python文件。也可以选择新建其他类型的文件，例如选择Text File新建的是txt格式的文件，选择Folder则是新建文件夹。

单击Python 3后，就新建了一个Jupyter文件，并且会自动新建一个网页窗口。如图1-5所示，在代码框中输入print（'Hello，Pandas!'），然后单击“运行”按钮，或者按快捷键Ctrl+Enter，运行结果就会显示在代码框下侧。

如果需要将新建的Jupyter文件重命名，可按照如图1-6所示的操作方法完成。更多关于Jupyter的使用方法，读者可到官网查询。