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wzjs 2025/8/25 20:42:31

网站备案信息真实性核验单个人,谷歌seo外链平台,一加官网,福田蒙派克价格及图片一、Pandas 基础认知 1.1 Pandas 库核心特性底层依赖：基于 NumPy 数组构建，支持直接调用 NumPy 函数数据结构：提供 Series（一维）和 DataFrame（二维表格）数据结构功能覆盖：数据…

一、Pandas 基础认知

1.1 Pandas 库核心特性

底层依赖：基于 NumPy 数组构建，支持直接调用 NumPy 函数

数据结构：提供 Series（一维）和 DataFrame（二维表格）数据结构

功能覆盖：数据过滤、清洗、合并、重塑，支持 CSV/Excel/SQL 等格式输入输出

应用场景：大规模数据处理效率远超 Excel，是 Python 数据科学生态核心库

1.2 安装与环境配置

1.2.1 命令行安装

# 标准安装命令（Windows/macOS通用）pip install pandas

1.2.2 标准导入方式

import numpy as np

import pandas as pd # 约定俗成别名

二、核心数据结构详解

2.1 Series（一维标签数组）

2.1.1 创建方式汇总

创建方式	代码示例	输出结果
列表创建	s_list = pd.Series([11, 22, 33, 44])	0 11\n1 22\n2 33\n3 44\ndtype: int64
字典创建	s_dict = pd.Series({'a':3.2, 'b':7.6})	a 3.20\nb 7.60\ndtype: float64
Numpy 数组创建	num = np.random.randn(4)\ns_np = pd.Series(num, index=['a','b','c','d'])	a -0.1234\nb 0.5678\nc -0.9123\nd 0.3456\ndtype: float64
标量创建	s_scalar = pd.Series(7, index=['a','b','c'])	a 7\nb 7\nc 7\ndtype: int64

2.1.2 常用属性说明

s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['w', 'x', 'y', 'z'])

print(f"索引列表：{s.axes}") # [Index(['w', 'x', 'y', 'z'], dtype='object')]

print(f"数据类型：{s.dtype}") # int64

print(f"数据维度：{s.ndim}") # 1

print(f"数据形状：{s.shape}") # (4,)

print(f"元素数量：{s.size}") # 4

print(f"值数组：{s.values}") # array([1, 2, 3, 4], dtype=int64)

2.2 DataFrame（二维表格结构）

2.2.1 多场景创建示例

2.2.1.1 字典创建

df_dict = pd.DataFrame({

'姓名': ['张三', '李四'],

'年龄': [22, 18],

'性别': ['女', '女']

})

输出结果

姓名年龄性别

0 张三 22 女

1 李四 18 女

2.2.1.2 CSV 文件读取

# 假设文件路径正确，index_col指定行索引列

df_csv = pd.read_csv('data/北京积分落户数据.csv', index_col='id')

输出示例（前 3 行）

姓名生日公司积分

id

1 杨x 1972-12 北京利德xxx 122.59

2 纪x 1974-12 北京航天xxx 121.25

3 王x 1974-05 品牌联盟xxx 118.96

2.2.1.3 Excel 文件读取

# 读取指定工作表并筛选列

df_excel = pd.read_excel(

'data/某药房2018年销售数据.xlsx',

usecols=['购药时间', '销售数量']

)

2.2.2 关键属性与方法

操作	代码示例	输出说明
转置	df.T	行列互换，适用于数据结构查看
前 N 行	df.head(3)	返回前 3 行数据，默认 N=5
数据类型	df.dtypes	各列数据类型，如int64/object
维度信息	df.shape	元组形式(行数, 列数)
快速统计	df.describe()	自动计算计数 / 均值 / 标准差等

三、数据输入输出全场景

3.1 数据读取高级用法

3.1.1 CSV 读取参数详解

df = pd.read_csv(

'data/products_sales.csv',

sep=';', # 字段分隔符，默认逗号

encoding='utf-8', # 字符编码

nrows=1000, # 读取前1000行

skiprows=[2, 5], # 跳过第3行和第6行

index_col='id' # 指定行索引列

)

3.1.2 网络数据读取

# 直接读取URL数据

df_web = pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv')

3.2 数据保存与格式转换

3.2.1 CSV 保存（去索引）

# 不保存索引列，适用于纯数据导出

df.to_csv('data/清洗后数据.csv', index=False)

3.2.2 Excel 多表保存

with pd.ExcelWriter('data/汇总数据.xlsx') as writer:

df1.to_excel(writer, sheet_name='销售表')

df2.to_excel(writer, sheet_name='库存表')

四、数据基础处理操作

4.1 数据筛选与选择

4.1.1 基础筛选语法

df = pd.DataFrame({

'日期': ['2023-01-01', '2023-01-02'],

'公司': ['BIDU', 'JD'],

'价格': [103.85, 28.06]

})

# 按列名选择

print(df['公司']) # 输出Series：0 BIDU\n1 JD\nName: 公司, dtype: object

# 按标签选行

print(df.loc[0]) # 输出第1行数据

# 按位置选行

print(df.iloc[1]) # 输出第2行数据（索引从0开始）

# 条件筛选

print(df[df['价格'] > 50]) # 输出BIDU相关行

4.2 排序操作详解

4.2.1 单列排序

# 按价格降序排列

df_sort = df.sort_values(by='价格', ascending=False)

输出结果

日期公司价格

0 2023-01-01 BIDU 103.85

1 2023-01-02 JD 28.06

4.2.2 索引排序

# 按行索引降序排列

df_idx_sort = df.sort_index(ascending=False)

输出结果

日期公司价格

1 2023-01-02 JD 28.06

0 2023-01-01 BIDU 103.85

4.3 统计计算与描述分析

4.3.1 描述性统计

df_stat = pd.DataFrame({

'A': [1, 2, 3],

'B': [4, 5, 6]

})

print(df_stat.describe())

输出结果

A B

count 3.000000 3.000000

mean 2.000000 5.000000

std 1.000000 1.000000

min 1.000000 4.000000

25% 1.500000 4.500000

50% 2.000000 5.000000

75% 2.500000 5.500000

max 3.000000 6.000000

4.3.2 协方差与相关系数

# 协方差矩阵

print(df_stat.cov())

输出结果

A B

A 1.000000 1.000000

B 1.000000 1.000000
# 相关系数矩阵

print(df_stat.corr())

输出结果

A B

A 1.000000 1.000000

B 1.000000 1.000000

五、高级数据处理技术

5.1 缺失值处理全流程

5.1.1 缺失值检测

# 创建带缺失值数据

df_missing = pd.DataFrame({

'A': [1, np.nan, 3],

'B': [np.nan, 5, 6]

})

# 布尔矩阵检测

print(df_missing.isnull())

输出结果

A B

0 False True

1 True False

2 False False

5.1.2 缺失值填充

# 均值填充

df_fill = df_missing.fillna(df_missing.mean())

输出结果

A B

0 1.0 5.5

1 2.0 5.0

2 3.0 6.0

5.1.3 缺失值删除

# 删除包含缺失值的行

df_drop = df_missing.dropna()

输出结果

A B

2 3 6

5.2 数据分组与聚合分析

5.2.1 单变量分组

df_group = pd.DataFrame({

'性别': ['男', '女', '男', '女'],

'年龄': [22, 18, 25, 20],

'身高': [180, 160, 175, 165]

})

# 按性别分组求均值

group_result = df_group.groupby('性别').mean()

输出结果

年龄身高

性别

女 19.0 162.5

男 23.5 177.5

5.2.2 多变量分组

# 按性别和年龄分组求和

multi_group = df_group.groupby(['性别', '年龄']).sum()

输出结果

身高

性别年龄

女 18 160

20 165

男 22 180

25 175

5.3 数据合并技术对比

5.3.1 concat 纵向合并

# 创建待合并数据

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 纵向合并（默认axis=0）

concat_result = pd.concat([df1, df2])

输出结果

A B

0 1 3

1 2 4

0 5 7

1 6 8

5.3.2 merge 关联合并

# 产品表与销售表合并

df_product = pd.DataFrame({

'id': [1, 2, 3],

'name': ['A', 'B', 'C']

})

df_sales = pd.DataFrame({

'id': [1, 3, 4],

'qty': [10, 20, 15]

})

# 左连接合并

merge_result = pd.merge(df_product, df_sales, on='id', how='left')

输出结果

id name qty

0 1 A 10.0

1 2 B NaN

2 3 C 20.0

六、透视表与交叉表高级应用

6.1 透视表深度解析

6.1.1 基础透视表

df_sales = pd.DataFrame({

'地区': ['北京', '北京', '上海', '上海'],

'产品': ['A', 'B', 'A', 'B'],

'销售额': [100, 150, 200, 180]

})

# 按地区和产品分组汇总销售额

pivot_table = pd.pivot_table(

df_sales,

index='地区',

columns='产品',

values='销售额',

aggfunc='sum'

)

输出结果

产品 A B

地区

北京 100 150

上海 200 180

6.1.2 多指标透视表

# 同时计算销售额总和与销量均值

pivot_multi = pd.pivot_table(

df_sales,

index='地区',

columns='产品',

values=['销售额', '销量'],

aggfunc={'销售额': 'sum', '销量': 'mean'}

)

6.2 交叉表统计分析

6.2.1 基础交叉表

# 统计地区与产品的交叉频数

cross_table = pd.crosstab(df_sales['地区'], df_sales['产品'])

输出结果

产品 A B

地区

北京 1 1

上海 1 1

6.2.2 聚合交叉表

# 统计各地区各产品的销售额总和

agg_cross = pd.crosstab(

df_sales['地区'],

df_sales['产品'],

values=df_sales['销售额'],

aggfunc='sum'

)

输出结果

产品 A B

地区

北京 100 150

上海 200 180

七、实战案例：学生成绩分析

7.1 数据准备

# 创建学生成绩数据

score_data = {

'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '郑七'],

'课程一': [85, 90, 78, 92, 88],

'课程二': [76, 87, 85, 79, 91],

'课程三': [92, 81, 88, 76, 95],

'课程四': [88, 78, 93, 86, 82]

}

df_score = pd.DataFrame(score_data)

df_score.set_index('姓名', inplace=True) # 设置姓名为索引