如何在Pycharm中详细安装并配置Pandas库？

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开发环境的搭建是一件相对繁琐的事情，尤其是在基础代码的基础上。以下是一个简化的过程，不超过100字：

安装Anaconda，Python的发行版。安装Anaconda即安装了Python，同时集成了多种科学计算库。

开发环境的搭建是一件入门比较头疼的事情，在上期的文稿基础上，增加一项Anaconda的安装介绍。Anaconda是Python的一个发行版本，安装好了Anaconda就相当于安装好了Python，并且里面还集成了很多Python科学计算的第三方库。比如我们需要用到的Pandas、numpy、dateutil等等，高达几百种。因此，安装了Anaconda，就不需要再专门的一个个安装第三方库。只要在使用Pycharm时调用Anaconda环境，便可以方便的使用其中的各种库。且各个库之间的依赖性很好，对于我们来讲可以大大简化安装流程。

其实在Windows下安装Python、Anaconda和pandas都比较简单，Python只需要去Python的网站下载下来安装包，然后下一步下一步这么点下去就好了，而pandas呢只要安装Pycharm这个工程软件，就可以了。