昨天完成了Python與VS Code的環境建置後，今天要介紹兩個在資料分析中最常用的套件：pandas和matplotlib。這兩個套件是「資料處理」與「視覺化」的核心工具，熟練的使用它們可以大幅提升分析效率。

首先是pandas套件，它是Python的資料處理工具，能把資料表格化為DataFrame，方便我們讀取、清理與操作資料。

舉例來說，如果我們下載了新北市人口年齡分配的CSV檔，只要一行程式碼就能讀進來：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("example.csv")
print(df.head())

這樣就能看到資料的前幾列，並用df.info()檢查欄位型態，用df.describe()了解數值統計分布。pandas也提供篩選、分組、排序、統計等功能，幾乎涵蓋了所有資料處理需求，非常適合用來整理公開資料。

接著是matplotlib，它是最常用的視覺化套件，可以畫折線圖、長條圖、散佈圖等。與pandas搭配使用，幾乎可以直接把整理好的資料畫成圖表。

今天的目標是先安裝好套件。
安裝方法在終端機輸入：
pip3 install pandas matplotlib seaborn plotly
安裝完成後，可以看到以下結果。