利用AI,零基础速通Python · 07

到这里，我们进入一个更大的世界。

Python的真正强大，不是语法简单，而是生态系统。

第三方库通过 pip 安装：

pip install pandas 

如果在Jupyter Notebook中：

!pip install pandas

pip是Python的包管理工具，你可以理解为Python的“应用商店”。

你可以查看当前环境中有哪些库：

pip list 

你也可以导出当前依赖：

pip freeze > requirements.txt 

这一步非常重要，因为它涉及到“环境一致性”。

如果你未来做项目部署，环境管理是基础能力。

在前几篇文章，我们用csv.DictReader手动解析文件，那是为了理解底层结构。但真实世界里，几乎所有数据分析都使用：

import pandas as pd

安装：

pip install pandas

1、读取CSV文件

data = pd.read_csv("example.csv") 

这行代码做了什么？

1、打开文件

2、解析列名

3、构建DataFrame 对象

DataFrame是pandas的核心数据结构，本质是“带标签的二维表格”。你可以查看前几行：

data.head() 

查看列名：

data.columns

2、数据筛选

假设有如下数据：

import pandas as pddata = pd.DataFrame({    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],     "Cups_per_day": [3, 5, 2, 7],     "Sleep_hours": [7, 5, 8, 4] }) 

筛选每天喝咖啡超过4杯的人：

data[data["Cups_per_day"] > 4] 

这和我们之前写的：

for item in data:    if ... 

逻辑是一致的，但表达更简洁。 

3、统计分析

计算平均睡眠时间：

data["Sleep_hours"].mean()

计算相关关系（基础了解）：

data.corr()

你已经开始进入数据分析领域。

从第一篇到现在，我们并不是在背语法，而是在搭建能力结构。变量、循环、函数解决的是内部逻辑，而import和pip让系统开始连接外部能力。这意味着，你不再只是写代码，而是在接入生态。

当你理解import，你就从“写功能”转向“调度能力”。在AI时代，真正重要的不是会多少语法，而是能否拆解问题、组合模块、管理数据流。

Python本身只是载体。pandas处理数据，matplotlib负责表达，AI负责推理，而import是它们之间的连接机制。只要数据流清晰——输入、处理、表达、生成、输出——模块就可以替换，能力就可以升级。

真正重要的，不是你会多少语法，而是你是否已经习惯于把复杂问题拆解成可组合的模块，并用最小可运行版本持续迭代。

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