大数据计算MaxCompute如何在datawork上弄python3的pandas 库？

已经内置了。

MaxCompute提供镜像管理功能，内置数据分析、科学计算、机器学习（如Pandas、Numpy、Scikit-learn、Xgboost）等各类常用镜像，并已对镜像进行预先加热，您可在SQL UDF、PyODPS开发等场景中直接引用已有镜像，无需执行繁琐的镜像打包、上传等流程。
功能说明
丰富的内置镜像

内置如Pandas、NumPy、Scikit-learn、Xgboost等各类科学计算、数据分析类镜像，面向数据分析、数据挖掘等场景需求可直接使用，避免了繁琐的环境准备、打包及上传流程。

使用方式高效便捷

使用SQL调用UDF函数时，直接通过Flag参数方式指定所需镜像，即可在当前作业中生效；使用PyODPS（仅支持0.11.5及以上版本）开发时也可通过参数直接指定所需镜像。

参考 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/image-management?spm=a2c4g.11186623.0.0.7f776beaVegDFp

在DataWorks上使用Python 3的Pandas库，您可以通过以下步骤进行操作：

1. 环境准备：确保您的MaxCompute集群支持Python 3环境。DataWorks平台通常会预装NumPy和Pandas库，但具体版本可能会有所不同。
2. 下载兼容包：由于MaxCompute集群内的Python版本可能与本地环境不同，您需要下载与集群内Python版本兼容的Pandas包。可以访问Python包的镜像站点，选择与集群内Python版本（如Python 3.7）相匹配的Pandas包进行下载。
3. 上传资源：将下载的Pandas包上传到DataWorks的资源管理中。注意，资源后缀与下载的包后缀必须一致。
4. 创建资源：在DataWorks的控制台中创建资源，关联您上传的Pandas包。这样，在配置任务时，就可以选择这个资源作为执行环境的一部分。
5. 配置任务：在DataWorks的任务配置中，指定使用包含Pandas库的资源。确保所有依赖包都已经包含在内，以避免运行时出现依赖问题。
6. 测试验证：创建一个简单的任务来测试Pandas库是否能够正常工作。如果遇到任何问题，检查包的版本和依赖关系，确保它们与MaxCompute集群的环境兼容。

此外，由于Python沙箱限制，DataWorks中执行的非自定义函数代码可以使用平台预装的NumPy和Pandas。不支持其他带有二进制代码的三方包。

总的来说，通过上述步骤，您应该能够在DataWorks上成功配置并使用Python 3的Pandas库。如果在操作过程中遇到困难，建议查阅官方文档或联系技术支持获取帮助。

在 MaxCompute DataWorks 上使用 Python3 和 Pandas 库可以通过以下步骤来实现：

1. 创建Python资源: 首先，在MaxCompute DataWorks上创建一个Python类型的资源，选择Python版本为3.x。在资源中可以上传你需要使用的Python脚本文件，确保其中包含了对Pandas库的引用和使用。

2. 编写Python脚本: 在创建的Python资源中编写你的Python脚本，导入Pandas库并执行相应的数据处理和分析操作。

3. 提交作业: 将编写好的Python脚本作为一个作业提交到MaxCompute上运行。你可以选择使用MaxCompute中的PyODPS插件来连接MaxCompute，并在作业中引用Python资源中的脚本。

4. 配置Python环境: 在MaxCompute DataWorks上，你也可以通过任务配置界面设置Python环境，选择Python3作为执行环境，并在需要的情况下将Pandas库打包上传至MaxCompute，以便在作业执行时使用。

总的来说，你可以通过创建Python资源、编写Python脚本、提交作业以及配置Python环境等方式，在MaxCompute DataWorks上使用Python3和Pandas库来进行数据处理和分析。

https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/image-management?spm=a2c4g.11186623.0.0.d33d11c14FCR4R#cc001ae8e37r1看下这个，pandas已经内置了，在pyodps里直接用就行 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”