学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下：
在一些实践项目中，如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等，都需要 Python 基础与环境配置，包括通过 pip 安装 pandas 库，以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
本实践课程为湖南大学刘泽楚编写[heading3]本实践材料[content]为了帮助编程初学者们更轻松地学习本文内容、上手实践项目，推荐使用豆包MarsCode编程助手获得技术支持，同时也可以使用豆包MarsCode助教寻求问题解答。豆包MarCode编程助手：豆包MarsCode助教：https://doubao.com/bot/ycPXsB5d数据集下载请点击链接：https://www.kaggle.com/c/titanic[heading3]本实验需要的语法基础[content]Python基础与环境配置Python语法基础：变量、数据类型、函数、模块导入（import）包管理工具：需通过pip安装pandas,seaborn,matplotlib库。开发环境：代码适合在Jupyter Notebook或IDE（如PyCharm,VS Code）中运行。数据处理基础（Pandas）读取数据：pd.read_csv()数据分组：groupby（）计算分组元素数量：size()数据重塑：unstack()数据可视化（Matplotlib）创建画布和坐标轴：plt.subplots()绘制柱状图：plot(kind='bar')显示图例：plt.legend()显示图表：plt.show()
Python基础与环境配置Python语法基础：变量、数据类型、函数、模块导入（import）。包管理工具：使用pip安装库（如pandas,matplotlib,statsmodels）。开发环境：Jupyter Notebook或IDE（如PyCharm、VS Code）的使用。数据处理基础（Pandas）读取数据：pd.read_csv()方法。时间序列处理：pd.to_datetime()：日期格式转换。set_index()：设置日期为索引。resample('M')：按月重采样。agg()：聚合操作（如'mean'计算月平均气温）。数据筛选：布尔索引：df[df['Precip Type']=='rain']。dropna()：删除空值。数据合并：monthly['Rainy Days']=daily_rain。
本实践课程为湖南大学赵芷谦编写[heading3]本实践材料[content]为了帮助编程初学者们更轻松地学习本文内容、上手实践项目，推荐使用豆包MarsCode编程助手获得技术支持，同时也可以使用豆包MarsCode助教寻求问题解答。豆包MarCode编程助手：豆包MarsCode助教：https://doubao.com/bot/ycPXsB5d数据集下载请点击链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html[heading3]本实践需要的语法基础[content]Python基础与环境配置：模块导入（import）：包管理工具：需通过pip安装pandas,seaborn,matplotlib,scikit-learn等库。开发环境：代码适合在Jupyter Notebook或IDE（如PyCharm,VS Code）中运行。[heading4]数据处理基础(Pandas)[heading5]1.DataFrame创建方法扩展[content]从字典创建字典键自动成为列名，值作为列数据从文件加载适用于外部数据导入场景[heading5]2.列操作增强[content]删除列重命名列条件筛选类型转换[heading4]数据可视化增强[heading5]1.Seaborn高级配置[content]调色板设置分面绘图组合图表[heading5]2.Matplotlib图表优化[content]图表尺寸控制多子图布局保存图表网格线增强