原文：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html
校对：（虚位以待）
大多数用户安装 pandas 的最简单的方法是将其安装为 Anaconda 发行版的一部分，这是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。这是大多数 pandas 用户选择的安装方式
此外这里还提供了从源码，PyPI，各种Linux发行版或开发版本安装的说明。
官方Python 2.7,3.4,3.5和3.6
最简单开始尝试pandas方式，不需要安装pandas，方式如下
Wakari是一项免费服务，可在云中提供托管的IPython Notebook服务。
只需创建一个帐户，即可在几分钟内通过IPython Notebook在浏览器中访问pandas。
对于没有经验的用户安装Pandas、NumPy和SciPy数据科学分析体系的其余部分可能有点困难。
最简单的方法不仅安装pandas，而且还安装Python和构成SciPy辅助（IPython，NumPy，Matplotlib，...）与用于数据分析和科学计算的跨平台（Linux，Mac OS X，Windows）Python分发版Anaconda。
运行简单的安装程序后，用户将可以访问pandas和SciPy体系的其余部分，而无需安装任何其他内容，无需等待任何软件编译。
作为Anaconda分发一部分的软件包的完整列表可在此处找到。
安装Anaconda的另一个好处是，你不需要管理员权限安装它，它会安装在用户的主目录，这也使得在日后删除Anaconda（只是删除该文件夹）变得简单。
上一节概述了如何将 pandas 安装为Anaconda发行版的一部分。然而，这种方法意味着您将安装超过一百个软件包，并且涉及下载大小为几百兆字节的安装程序。
如果您想要更多地控制哪些软件包或者有限的互联网带宽，那么使用Miniconda安装 pandas 可能是一个更好的解决方案。
Conda是基于Anaconda分发的软件包管理器。它是一个跨平台和语言不可知的包管理器（它可以扮演类似于pip和virtualenv组合的角色）。
Miniconda允许创建最小的自包含Python安装，然后使用Conda命令安装其他软件包。
首先，您需要安装Conda并下载并运行 Miniconda才能为您完成此操作。可在此处找到安装程序
下一步是创建一个新的conda环境（这些类似于virtualenv，但它们也允许您精确指定要安装的Python版本）。从终端窗口运行以下命令：
conda create -n name_of_my_env python
这将创建一个只安装了Python的最小环境。要将你自己放在这个环境中运行：
source activate name_of_my_env
在Windows上，命令是：
activate name_of_my_env
所需的最后一步是安装pandas。可以使用以下命令完成：
conda install pandas
要安装特定的pandas版本：
conda install pandas=0.13.1
要安装其他软件包，例如IPython：
conda install ipython
要安装完整的Anaconda发行版：
conda install anaconda
如果你需要任何可用的pip，但不能conda，只需安装pip，并使用pip安装这些软件包：
conda install pip
pip install django
pandas还可以通过pip从PyPI安装。
pip install pandas
这可能需要安装一些依赖项，包括NumPy，将需要一个编译器来编译所需的代码位，并且可能需要几分钟时间才能完成。
此表中的命令将从您的分发中安装用于Python 2的pandas。要为Python 3安装pandas，您可能需要使用包python3-pandas。
| 分配 | 状态 | 下载/ Repository链接 | 安装方法 |
|---|---|---|---|
| Debian | 稳定 | 官方Debian存储库 | sudo apt-get 安装 python-pandas |
| Debian和Ubuntu | unstable（最新软件包） | NeuroDebian | sudo apt-get 安装 python-pandas |
| Ubuntu | 稳定 | 官方Ubuntu存储库 | sudo apt-get 安装 python-pandas |
| Ubuntu | 不稳定（每日构建） | PythonXY PPA； activate by：sudo add-apt-repository ppa：pythonxy / pythonxy-devel ＆amp；＆amp； > sudo apt-get 更新 |
sudo apt-get 安装 python-pandas |
| OpenSuse | 稳定 | OpenSuse存储库 | zypper 在 python-pandas |
| Fedora | 稳定 | 官方Fedora存储库 | dnf 安装 python-pandas |
| Centos / RHEL | 稳定 | EPEL存储库 | yum 安装 python-pandas |
有关从git源代码树构建的完整说明，请参阅contributing documentation。此外，如果您要创建pandas开发环境，请参阅creating a development environment。
pandas配备了一套详尽的单元测试，涵盖了大约97％的代码库。要在您的计算机上运行它以验证一切是否正常（并且已经安装了所有依赖项，软硬件安装），请确保您已经察觉并运行：
>>> import pandas as pd
>>> pd.test()
Running unit tests for pandas
pandas version 0.18.0
numpy version 1.10.2
pandas is installed in pandas
Python version 2.7.11 |Continuum Analytics, Inc.|
(default, Dec 6 2015, 18:57:58) [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5577)]
nose version 1.3.7
..................................................................S......
........S................................................................
.........................................................................
----------------------------------------------------------------------
Ran 9252 tests in 368.339s
OK (SKIP=117)
numexpr使用多个内核以及智能分块和缓存来实现大型加速。如果已安装，则必须为2.1或更高版本（不包括2.4.4版本）。强烈建议使用版本2.4.6或更高版本。nan评估。bottleneck使用专用的cython例程来实现大的加速。注意
强烈建议您安装这些库，因为它们提供大的加速，尤其是使用大型数据集时。
Cython：只需要构建开发版本。版本0.19.1或更高版本。
SciPy：其他统计函数
xarray：pandas像处理> 2 dims，需要将面板转换为xarray对象。建议使用0.7.0或更高版本。
PyTables：基于HDF5的存储所必需。强烈建议需要3.0.0或更高版本，3.2.1或更高版本。
SQLAlchemy：用于SQL数据库支持。建议使用0.8.1或更高版本。除了SQLAlchemy，还需要一个数据库特定的驱动程序。您可以在SQLAlchemy docs中找到每种SQL方言的支持的驱动程序的概述。一些常见的驱动程序是：
matplotlib：用于绘图
对于Excel I / O：
Jinja2：用于条件HTML格式化的模板引擎。
boto：对于Amazon S3访问必需的。
blosc：用于使用blosc的msgpack压缩
PyQt4，PySide，pygtk，xsel或xclip之一：必要使用read_clipboard()。Linux发行版上的大多数软件包管理器都会立即提供xclip和/或xsel。
Google的`python-gflags <<https://github.com/google/python-gflags/>`__，oauth2client，httplib2 和google-api-python-client：需要gbq
Backports.lzma：仅适用于Python 2，用于在CSV中写入和/或读取xz压缩的DataFrame； Python 3支持内置到标准库中。
需要使用以下库的组合之一来使用顶层read_html()函数：
警告
read_html()将不仅处理 BeautifulSoup4。注意
如果你使用apt-get的系统，你可以这样做
sudo apt-get build-dep python-lxml
以获取安装lxml所需的依赖关系。这可以防止下面进程中出现错误。
注意
没有可选的依赖项，许多有用的功能将不工作。因此，强烈建议您安装这些。像Anaconda或Enthought Canopy的打包分发可能值得考虑。