在Python中，第三方库有很多种，pandas是其中之一。那么pandas是用来做什么的呢？其实pandas的存在很大程度上是为解决数据分析问题而存在的。pandas中不仅包含着大量的关于数据分析的库和通用的数据模型，也包含处理数据的较为齐全完备的函数，这就使得Python的数据分析功能非常强大，从而当仁不让地成为人工智能语言。

pandas是Python的第三方库，也可以说是Python的数据分析包。同时，它也是开源的，是在数据分析中常见的库。类似于Python这样的开源编程的体系中，库一般有三类。第一类就是开发平台为我们提供的接口；第二类就是我们开发者自己写的程序；第三类就是pandas这样的能够专门用于解决某一领域问题的专用库。

经常使用Python的朋友都能体验到拥有强大标准库的Python是怎样处理数据的。Python语言的核心，除了数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，还有Python标准库提供的各种功能，如系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等等，这些都建立在Python标准库的基础上。尚学堂陈老师指出关于其标准库的功能大概有以下几点：

1.文本处理：包括文本的格式化、正则表达式匹配、Unicode、文本差异的计算等；

2.文件处理：Python可直接操作与创建文件、对文件进行压缩归档、操作配置文件等；

3.操作系统：支持线程与进程、IO的复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志等；

4.网络通信：主要内容是异步网络通信等；

除此之外，网络通信、科学计算也是Python标准库不可或缺的功能。

Python作为一种开源的编程体系也有大量第三方模块，和标准库的使用是一样的。从功能角度而言同样覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。而且功能更加完备，更能够解决具体问题。这些模块不仅可用Python来写，同时也可以用C/C++，作为“胶水语言”的Python也可以将其粘合在一起。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。

在Python中安装第三方库可以在PyCharm中进行

首先打开PyCharm，选择顶部菜单File，选择Default Settings；

然后搜索project interpreter，选择当前Python环境，然后底部点击“+”号添加库；

其次搜索数据库名称，选中一个库之后点击底部的Install Package，安装成功即可，此时可以返回到之前的Project Interpreter中查看已经安装好的库，点击“-”号可以卸载不需要的库。

在使用第三方库时，在PyCharm中输入库之后即可开始使用，输入库用import，后面加上库的名称就可以了。

其实Python的优点就在于它的第三方库的调用方便易行，为开发者提供了很大的便利，也使得Python成为一门受欢迎的编程语言，同时Python中库的应用也是用Python开发其他程序的基础。

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