Pandas 安装使用教程

一、Pandas 简介

Pandas 是基于 NumPy 的强大数据分析库，提供了高效的数据结构（如 Series 和 DataFrame）以及丰富的数据操作工具，广泛用于数据清洗、处理、分析和可视化。

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二、安装 Pandas

2.1 使用 pip 安装（推荐）

pip install pandas

2.2 使用 Anaconda 安装（适合科学计算）

conda install pandas

2.3 验证安装

import pandas as pd
print(pd.__version__)

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三、Pandas 核心数据结构

3.1 Series（序列）

import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(s)

3.2 DataFrame（数据表）

data = {'Name': ['小明', '小红'], 'Age': [22, 23]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

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四、常见操作

4.1 读取与保存数据

df = pd.read_csv("data.csv")            # 读取 CSV
df.to_csv("output.csv", index=False)    # 保存为 CSVdf = pd.read_excel("data.xlsx")         # 读取 Excel
df.to_excel("output.xlsx", index=False) # 保存为 Excel

4.2 查看数据

df.head()       # 查看前 5 行
df.tail()       # 查看后 5 行
df.shape        # 行列数
df.info()       # 数据概况
df.describe()   # 数据统计

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五、数据选择与筛选

df["Name"]              # 选择一列
df[["Name", "Age"]]     # 选择多列
df.iloc[0]              # 按行索引
df.loc[0, "Name"]       # 按标签定位
df[df["Age"] > 22]      # 条件筛选

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六、数据清洗与处理

df.dropna()                     # 删除缺失值
df.fillna(0)                    # 填充缺失值
df.rename(columns={"Name": "姓名"})  # 重命名列
df.sort_values("Age")          # 排序
df["Age"].astype(int)          # 类型转换

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七、分组与聚合

df.groupby("Age").count()
df.groupby("Age")["Name"].agg(["count", "nunique"])

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八、合并与拼接

pd.concat([df1, df2])                           # 按行拼接
pd.merge(df1, df2, on="ID", how="inner")        # 按列合并

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九、常见问题

Q1: 安装失败 ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'？

请确认使用的是正确的 Python 环境或执行以下命令：

pip install pandas --upgrade

Q2: Excel 文件无法读取？

请安装依赖包：

pip install openpyxl

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十、学习资源推荐

• Pandas 官方文档
• 菜鸟教程 Pandas
• DataCamp Pandas 教程
• 《利用 Python 进行数据分析》— Wes McKinney（Pandas 作者）

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