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# 系列文章目录
<font color=#999AAA >提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用
<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
 
<font color=#999AAA >提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
 
@[TOC](文章目录)
 
</font>
 
<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
 
# 前言
 
<font color=#999AAA >提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。</font>
 
<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
 
<font color=#999AAA >提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
 
# 一、pandas是什么？
 
<font color=#999AAA >示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
 
# 二、使用步骤
## 1.引入库
 
<font color=#999AAA >代码如下（示例）：
 
```c
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.读入数据
 
<font color=#999AAA >代码如下（示例）：
 
```c
data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
```
 
<font color=#999AAA >该处使用的url网络请求的数据。
 
<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
 
# 总结
<font color=#999AAA >提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。