在Python 2.7上使用pandas，可以通过以下步骤进行：

1. 安装pandas库：在Python 2.7环境中，可以使用pip命令安装pandas库。打开命令行终端，执行以下命令：pip install pandas
2. 导入pandas库：在Python脚本中，使用import语句导入pandas库，如下所示：import pandas as pd
3. 创建DataFrame对象：pandas中的主要数据结构是DataFrame，可以使用pandas的DataFrame类创建一个数据框。数据框是一个二维表格，可以存储和处理数据。以下是一个示例：import pandas as pd

data = {'Name': 'John', 'Emma', 'Mike',

       'Age': [25, 28, 30],

       'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

1. 数据操作：pandas提供了丰富的数据操作功能，可以对DataFrame进行数据筛选、排序、聚合等操作。以下是一些常用的数据操作示例：
   • 数据筛选：# 选择年龄大于等于28的行 df_filtered = df[df['Age'] >= 28]
   • 数据排序：# 按照年龄降序排序 df_sorted = df.sort_values(by='Age', ascending=False)
   • 数据聚合：# 计算平均年龄 avg_age = df['Age'].mean()
2. 数据读写：pandas支持从各种数据源读取数据，并将数据写入不同的格式。以下是一些常见的数据读写操作示例：
   • 从CSV文件读取数据：df = pd.read_csv('data.csv')
   • 将数据写入Excel文件：df.to_excel('data.xlsx', index=False)
3. 数据可视化：pandas可以与其他数据可视化库（如matplotlib）结合使用，进行数据可视化。以下是一个简单的示例：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

data = {'Name': 'John', 'Emma', 'Mike',

       'Age': [25, 28, 30],

       'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

绘制柱状图

df.plot(x='Name', y='Age', kind='bar')

plt.show()

以上是在Python 2.7上使用pandas的基本操作。pandas是一个功能强大的数据分析和处理库，适用于数据清洗、数据处理、数据分析等各种场景。腾讯云提供了云服务器、云数据库等相关产品，可以用于部署和运行Python脚本，进行数据处理和分析。您可以访问腾讯云官网（https://cloud.tencent.com/）了解更多相关产品和服务信息。