下面是详细讲解“Python 之pandas库的安装及库安装方法小结”的完整攻略。
什么是pandas库？
Pandas是一个强大的数据分析工具包，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，能够大大提高数据分析效率和数据处理速度。Pandas最初是由Wes McKinney开发，旨在提供一个Python版本的数据“续流”复杂功能，比如SQL数据库或Excel的数据表。
pandas库的安装方法
Pandas是Python的第三方库，因此需要安装才能够正常使用。下面介绍三种常用的安装方法：使用pip安装、使用Anaconda安装、手动下载安装。
使用pip安装
在终端或命令行中输入以下命令即可进行pandas的安装：
pip install pandas
使用Anaconda安装
Anaconda是一个Python的全家桶，拥有Python环境和大量的常用第三方库，可以满足大部分的数据分析、机器学习等应用场景。安装Anaconda后，使用以下命令即可进行pandas的安装：
conda install pandas
手动下载安装
手动下载pandas的安装包也是一种选择。在pandas的官方网站中，可以找到不同版本的安装包进行下载：
https://pypi.python.org/pypi/pandas/
下载完成后，在终端或命令行中进入安装包的目录，使用以下命令进行安装：
python setup.py install
示例说明
下面是两个使用pandas库的简单示例，帮助理解其基本使用方法：
示例1：读取CSV文件
首先，我们需要下载一个CSV文件作为示例数据，例如下载以下链接中的“example.csv”文件：
https://www.w3.org/TR/PNG/iso_8859-1.txt
代码中，我们需要先导入pandas库，然后使用read_csv函数读取CSV文件。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)
示例2：画出折线图
同样地，我们需要先导入pandas库和matplotlib库。代码中，我们需要先构造一组数据，然后使用plot函数绘制折线图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020], 'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600]}
df = pd.DataFrame(data)
df.plot(x='year', y='sales', kind='line')
plt.show()
以上两个示例演示了pandas库的两个基本功能：读取文件和绘制图表，读者可以根据自己的需求进行不同的操作。