Pandas和Python其他第三方库一样，需要额外下载安装，因为有依赖项（如numpy），所以安装过程中会出现版本错误的问题。
下面列举三种pandas安装的方式，以及对可能出现问题的解决方案。
1、使用pip或者conda安装，这两个都是Python的包管理工具，是安装第三方库的主要方式。
在命令行输入以下代码即可安装Pandas
或者
你也可以安装特定版本的Pandas
使用pip进行安装常会出现下载慢，甚至请求超时的情况，这主要是因为pip请求的服务器PyPl在国外，网速肯定是慢的。
要解决这个问题，建议使用镜像安装，也就是服务器在国内的下载源，基本与PyPl保持同步，比如像清华源、豆瓣源、阿里云源等。
使用镜像源有两种方式，以清华源为例：
(1) 临时使用
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package pandas
除了matplotlib是要安装的库名外，其他都是固定格式
(2) 设为默认
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
设为默认后，以后安装库都是从清华源下载，而且无需再加镜像源网址.
另外一种错误是，依赖库的版本低，这时候就需要安装相应版本的依赖库。
pandas必须的依赖库有三个，分别是numpy、python-dateutil、pytz
比如说numpy版本低了，那可以重新安装相应版本
就能解决安装错误的问题了。
2、使用wheel文件安装Pandas库
这种方法适合离线安装，wheel文件是库的源文件，可以下载后放到本地安装。
步骤如下：
(1) 在下面网站里找相应库的.whl文件https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
(2) 下载.whl文件，注意对应的版本
(3) 在.whl所在文件夹内，按Shift键+鼠标右键，打开CMD窗口或者PowerShell
(4) 输入命令：pip install matplotlib‑3.4.1‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl即可完成安装
3、直接安装Anaconda或者Miniconda，它们自身附带了Pandas
这也是最简单的安装Pandas的方式，Anaconda和Miniconda是Python的数据科学发行版本，自带了Python软件本身，以及Pandas、Numpy、Matplotlib等上百种数据科学库，一次安装，一劳永逸。
Anaconda和Miniconda本身的安装及其简单，只需要去它们官网下载安装包，直接一路next就能搞定。
对于初学者来说，这会是提升效率的最佳方式，不会因为前期安装及版本调试的麻烦，而产生对Python的烦躁，以至于还没用起来就放弃了。
同时，这也是Pandas官网推荐的安装方式，如果你是专注于解决数据问题，那么用它们就对了。
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