在Python中，第三方庫有很多種，pandas是其中之一。那么pandas是用來做什么的呢？其實pandas的存在很大程度上是為解決數據分析問題而存在的。pandas中不僅包含著大量的關于數據分析的庫和通用的數據模型，也包含處理數據的較為齊全完備的函數，這就使得Python的數據分析功能非常強大，從而當仁不讓地成為人工智能語言。

pandas是Python的第三方庫，也可以說是Python的數據分析包。同時，它也是開源的，是在數據分析中常見的庫。類似于Python這樣的開源編程的體系中，庫一般有三類。第一類就是開發平臺為我們提供的接口；第二類就是我們開發者自己寫的程序；第三類就是pandas這樣的能夠專門用于解決某一領域問題的專用庫。

經常使用Python的朋友都能體驗到擁有強大標準庫的Python是怎樣處理數據的。Python語言的核心，除了數字、字符串、列表、字典、文件等常見類型和函數，還有Python標準庫提供的各種功能，如系統管理、網絡通信、文本處理、數據庫接口、圖形系統、XML處理等等，這些都建立在Python標準庫的基礎上。
關于其標準庫的功能大概有以下幾點：
1.文本處理：包括文本的格式化、正則表達式匹配、Unicode、文本差異的計算等；
2.文件處理：Python可直接操作與創建文件、對文件進行壓縮歸檔、操作配置文件等；
3.操作系統：支持線程與進程、IO的復用、日期與時間處理、調用系統函數、日志等；
4.網絡通信：主要內容是異步網絡通信等；
除此之外，網絡通信、科學計算也是Python標準庫不可或缺的功能
Python作為一種開源的編程體系也有大量第三方模塊，和標準庫的使用是一樣的。從功能角度而言同樣覆蓋科學計算、Web開發、數據庫接口、圖形系統多個領域。而且功能更加完備，更能夠解決具體問題。這些模塊不僅可用Python來寫，同時也可以用C/C++，作為“膠水語言”的Python也可以將其粘合在一起。SWIG,SIP常用于將C語言編寫的程序庫轉化為Python模塊。Boost C++ Libraries包含了一組函式庫，Boost.Python，使得以Python或C++編寫的程式能互相調用。

在Python中安裝第三方庫可以在PyCharm中進行
首先打開PyCharm，選擇頂部菜單File，選擇Default Settings；
然后搜索project interpreter，選擇當前Python環境，然后底部點擊“+”號添加庫；
其次搜索數據庫名稱，選中一個庫之后點擊底部的Install Package，安裝成功即可，此時可以返回到之前的Project Interpreter中查看已經安裝好的庫，點擊“-”號可以卸載不需要的庫。
在使用第三方庫時，在PyCharm中輸入庫之后即可開始使用，輸入庫用import，后面加上庫的名稱就可以了。
其實Python的優點就在于它的第三方庫的調用方便易行，為開發者提供了很大的便利，也使得Python成為一門受歡迎的編程語言，同時Python中庫的應用也是用Python開發其他程序的基礎。