提示：文章寫完后，目錄可以自動(dòng)生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔

文章目錄

• 前言
• 一、pandas是什么？
• 二、使用步驟
  • 1.引入庫(kù)
  • 2.讀入數(shù)據(jù)
• 總結(jié)

---

前言

提示：這里可以添加本文要記錄的大概內(nèi)容：

例如：隨著人工智能的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)這門技術(shù)也越來(lái)越重要，很多人都開啟了學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，本文就介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)內(nèi)容。

---

提示：以下是本篇文章正文內(nèi)容，下面案例可供參考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。

二、使用步驟

1.引入庫(kù)

代碼如下（示例）：

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.讀入數(shù)據(jù)

代碼如下（示例）：

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head())

該處使用的url網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)。

---

總結(jié)

提示：這里對(duì)文章進(jìn)行總結(jié)：
例如：以上就是今天要講的內(nèi)容，本文僅僅簡(jiǎn)單介紹了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的错别字检测的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。