Python 数据分析与可视化 Day 1 - Pandas 数据分析基础入门

🎯 今日目标

• 理解 Pandas 的作用和核心概念
• 学会创建 Series 和 DataFrame
• 掌握基本数据读取（CSV）与常用查看方法

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🧰 1. 什么是 Pandas？

Pandas 是基于 NumPy 的强大数据分析库，提供了灵活的表格数据结构 DataFrame，让你可以像操作 Excel 或数据库一样处理数据。

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🧱 2. 核心数据结构

🧩 Series（带标签的一维数组）

import pandas as pds = pd.Series([90, 85, 78], index=["张三", "李四", "王五"])
print(s)

输出：

张三    90
李四    85
王五    78
dtype: int64

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🧩 DataFrame（二维表格）

data = {"姓名": ["张三", "李四", "王五"],"成绩": [90, 85, 78],"是否及格": [True, True, False]
}df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   姓名  成绩  是否及格
0  张三   90   True
1  李四   85   True
2  王五   78  False

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📖 3. 数据导入（CSV 文件）

df = pd.read_csv("students.csv", encoding="utf-8")
print(df.head())   # 查看前几行
print(df.info())   # 概况
print(df.describe())  # 描述性统计（数值字段）

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🔧 4. 常用基本操作

print(df["成绩"])               # 访问某列
print(df.iloc[0])               # 按行索引访问
print(df[df["成绩"] >= 80])    # 筛选数据
print(df.sort_values("成绩", ascending=False))  # 排序

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🧪 今日练习任务

1. 创建一个 DataFrame，包含 5 名学生的姓名、性别、成绩、是否及格字段

   data = {"姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六", "钱七"],"成绩": [90, 85, 78, 88, 92],"是否及格": [True, True, False, True, True],"性别": ["男", "女", "男", "女", "男"]
   }df = pd.DataFrame(data)
   print(df)
   

   输出：

      姓名  成绩   是否及格 性别
   0  张三  90   True  男
   1  李四  85   True  女
   2  王五  78  False  男
   3  赵六  88   True  女
   4  钱七  92   True  男
   

2. 筛选出所有不及格学生并打印

   failing_students = df[df["是否及格"] == False]
   print("不及格学生:")
   print(failing_students)
   

   输出：

   不及格学生:姓名  成绩   是否及格 性别
   2  王五  78  False  男
   

3. 计算成绩的平均分、最大分、最小分

   average_score = df["成绩"].mean()
   max_score = df["成绩"].max()
   min_score = df["成绩"].min()
   

   输出：

   平均分: 86.6, 最大分: 92, 最小分: 78
   

4. 将该 DataFrame 保存为 students.csv 文件（使用 to_csv）

   df.to_csv("students.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
   print("DataFrame 已保存为 students.csv 文件")
   

   输出：

   DataFrame 已保存为 students.csv 文件
   

   

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✅ 示例：保存为 CSV 文件

df.to_csv("students.csv", index=False, encoding="utf-8")

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✍️ 今日总结

• 掌握了 Pandas 的核心结构：Series 与 DataFrame
• 学会了基本的数据读取、创建和查看方法
• 初步能用 Pandas 做简单的数据筛选、排序和保存

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题外话