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锋哥原创的Pandas2 Python数据处理与分析 视频教程：  

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我们首先准备一个excel文件，用来演示pandas操作数据集(数据的集合)。excel文件属于数据集的一种，其他的csv，网页，sql，剪贴板也算数据集。student_scores.xlsx文件。一共100条数据。包含姓名，学号，出生日期，性别，语文分数，数学分数，英语分数列信息。

当然这个excel数据集也是锋哥通过pandas生成的，先给下代码，等后面学到数据输出再细讲代码，暂时不要求掌握。( 需要额外安装openpyxl库 )

import pandas as pd
import random
import string
from datetime import datetime, timedeltadef random_name():first_names = ['赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王']last_names = [''.join(random.choices(string.ascii_letters, k=2))]return random.choice(first_names) + random.choice(last_names)def random_date():start_date = datetime.strptime('2005-01-01', '%Y-%m-%d')end_date = datetime.strptime('2008-12-31', '%Y-%m-%d')random_days = random.randint(0, (end_date - start_date).days)return (start_date + timedelta(days=random_days)).strftime('%Y-%m-%d')data = {'姓名': [random_name() for _ in range(100)],'学号': [f'S{random.randint(10000, 99999)}' for _ in range(100)],'出生日期': [random_date() for _ in range(100)],'性别': [random.choice(['男', '女']) for _ in range(100)],'语文分数': [random.randint(0, 100) for _ in range(100)],'数学分数': [random.randint(0, 100) for _ in range(100)],'英语分数': [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
}df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('student_scores.xlsx', index=False)    

新建helloWorld.py

# 导入pandas库，去别名pd
import pandas as pddf = pd.read_excel('student_scores.xlsx')  # 读取excel，返回DataFrame数据集对象
print(df)

运行输出：

格式不太好看，我们可以学习下一节，用Jupyter，返回效果会好看很多。