Jupyter 和 Pandas 是数据科学领域常用的工具，它们可以极大地简化数据处理和分析的过程。

什么是 Jupyter？

Jupyter 是一个开源的 Web 应用程序，允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它支持超过 40 种编程语言，其中最常用的是 Python。

Jupyter 的特点

  • 交互式计算：可以实时运行代码并查看结果。
  • 多语言支持：支持多种编程语言，如 Python、R、Julia 等。
  • 易于分享：生成的文档可以轻松地分享和展示。

什么是 Pandas？

Pandas 是一个开源的 Python 库，用于数据分析。它提供了强大的数据结构和数据分析工具，可以轻松地处理和分析数据。

Pandas 的特点

  • DataFrame 数据结构：可以方便地处理表格数据。
  • 丰富的数据分析功能：包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
  • 与其他库的兼容性：可以与其他 Python 数据科学库（如 NumPy、Matplotlib）无缝集成。

示例：使用 Jupyter 和 Pandas 进行数据分析

假设你有一个包含股票价格的 CSV 文件，你可以使用 Pandas 来读取和分析这些数据。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 显示数据的前几行
data.head()

在上面的代码中，我们首先导入了 Pandas 库，然后使用 read_csv 函数读取了 CSV 文件。最后，我们使用 head 函数显示了数据的前几行。

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