Python 数据分析与可视化 Day 3 - Pandas 数据筛选与排序操作

🎯 今日目标

掌握 DataFrame 的条件筛选（布尔索引）
学会多条件筛选、逻辑运算
熟练使用排序（sort_values）提升数据组织力
结合列选择进行数据提取分析

🧪 一、列选择与基本筛选

✅ 选择单列 / 多列

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df["成绩"]          # 返回 Series
df[["姓名", "成绩"]] # 返回新的 DataFrame

✅ 条件筛选（布尔索引）

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# 筛选出成绩大于 80 的学生
df[df["成绩"] > 80]

# 获取性别为"女"的学生
df[df["性别"] == "女"]

✅ 多条件筛选（逻辑运算符）

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# 成绩大于 80 且是男生
df[(df["成绩"] > 80) & (df["性别"] == "男")]

# 成绩不及格 或 未填写是否及格
df[(df["成绩"] < 60) | (df["是否及格"] == False)]

⚠️ 注意：逻辑运算使用 &、|、~，并加上括号！

🔢 二、数据排序

✅ 按单列排序

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df.sort_values("成绩")                     # 升序
df.sort_values("成绩", ascending=False)   # 降序

✅ 按多个字段排序

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df.sort_values(["是否及格", "成绩"], ascending=[True, False])

🔍 三、列选择 + 排序综合练习

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df[df["性别"] == "女"][["姓名", "成绩"]].sort_values("成绩", ascending=False)

🧪 今日练习任务

使用前两天处理好的 students_cleaned.csv 文件，完成以下操作：

📝 练习列表

筛选出成绩大于等于 80 的学生
筛选出成绩不及格的男生
按成绩从高到低排序，并只显示"姓名"和"成绩"
统计男女生人数（使用 value_counts）

按性别分组后，计算各组平均成绩（使用 groupby）

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import pandas as pd
import os

# 加载数据文件路径
input_path = "data/students_cleaned.csv"

if not os.path.exists(input_path):
    raise FileNotFoundError("❌ 找不到文件：data/students_cleaned.csv。请先运行前两天的清洗脚本。")

# 加载 DataFrame
df = pd.read_csv(input_path)
print("📊 数据加载成功：")
print(df.head())

# 1. 筛选出成绩 ≥ 80 的学生
print("\n🎯 成绩 ≥ 80 的学生：")
print(df[df["成绩"] >= 80])

# 2. 筛选出成绩不及格的男生
print("\n🎯 成绩不及格的男生：")
condition = (df["成绩"] < 60) & (df["性别"] == "男")
print(df[condition])

# 3. 按成绩从高到低排序，显示"姓名"和"成绩"
print("\n🎯 按成绩排序（降序）显示姓名和成绩：")
sorted_df = df.sort_values("成绩", ascending=False)[["姓名", "成绩"]]
print(sorted_df)

# 4. 统计性别分布
print("\n🎯 男女生人数统计：")
print(df["性别"].value_counts())

# 5. 按性别分组，统计平均成绩
print("\n🎯 按性别分组的平均成绩：")
print(df.groupby("性别")["成绩"].mean())

结果输出：

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📊 数据加载成功：
   姓名 性别    成绩   是否及格
0  张三  男  88.0   True
1  李四  女  78.0   True
2  王五  男  59.0  False
3  田七  女  78.0  False

🎯 成绩 ≥ 80 的学生：
   姓名 性别    成绩  是否及格
0  张三  男  88.0  True

🎯 成绩不及格的男生：
   姓名 性别    成绩   是否及格
2  王五  男  59.0  False

🎯 按成绩排序（降序）显示姓名和成绩：
   姓名    成绩
0  张三  88.0
1  李四  78.0
3  田七  78.0
2  王五  59.0

🎯 男女生人数统计：
性别
男    2
女    2
Name: count, dtype: int64

🎯 按性别分组的平均成绩：
性别
女    78.0
男    73.5
Name: 成绩, dtype: float64

✍️ 今日总结

掌握了布尔索引与逻辑运算筛选数据
熟悉了多列组合排序操作
学会了常用的数据子集提取方法
初步接触了分组聚合分析