开发环境配置

环境配好了，Pandas 也装好了。接下来你需要一个写代码和运行代码的地方。

推荐组合：VS Code

VS Code 是目前最流行的 Python 编辑器，免费、轻量、插件丰富。对于学习 Pandas 来说，它有几个关键优势：

• Jupyter 扩展：可以在 VS Code 里直接运行 .ipynb 文件
• 智能补全：输入 pd. 会自动提示所有可用的方法
• 语法高亮：让代码更易读
• 内置终端：不用切换窗口就能运行脚本

基础配置步骤

1. 安装 VS Code（从 code.visualstudio.com）
2. 打开 VS Code，按 Cmd+Shift+X 打开扩展商店
3. 搜索并安装 Python 和 Jupyter 两个官方扩展

第一个 Pandas 脚本

创建一个新文件 hello_pandas.py：

import pandas as pd

# 创建一个简单的表格
data = {
    '模型': ['GPT-4o', 'Claude', 'Llama'],
    '评分': [88.7, 89.2, 84.5],
    '价格': [15, 15, 0],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 打印看看
print("数据预览:")
print(df)

print(f"\n平均分: {df['评分'].mean():.1f}")

运行它：

python hello_pandas.py

如果看到类似这样的输出：

数据预览:
      模型    评分  价格
0   GPT-4o   88.7    15
1    Claude   89.2    15
2     Llama   84.5     0

平均分: 87.5

恭喜你——你已经成功运行了第一行 Pandas 代码！接下来的章节我们将系统学习 Series、DataFrame 以及各种数据处理操作。