适合对象 ：零编程基础的大一新生
课程目标：掌握使用Python处理Excel数据的基本方法，包括读取、清洗、处理和保存数据，为进一步的数据分析打下基础。
课程大纲
模块1：Pandas入门------数据分析的利器
1.1 什么是Pandas？
- 生活类比：就像Excel是处理表格数据的工具一样，Pandas是Python中处理表格数据的专业库。
- 编程场景：处理Excel、CSV等格式的结构化数据。
1.2 为什么选择Pandas？
- 易用性：语法简洁，学习曲线平缓。
- 高效性：基于NumPy，性能优秀。
- 功能全面：涵盖数据分析的各个环节。
- 广泛应用：数据科学、金融分析、商业智能等领域。
1.3 安装和导入Pandas
-
安装 ：在命令行中运行以下命令之一：
bash# 普通安装 pip install pandas # 使用清华源安装（推荐，速度更快） pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 升级安装 pip install --upgrade pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -
导入 ：
pythonimport pandas as pd
1.4 动手实验
-
任务：导入pandas库并检查版本。
-
提示：使用
pd.__version__查看版本。 -
参考答案：
pythonimport pandas as pd print(pd.__version__)
模块2：读取Excel数据------让Python认识你的数据
2.1 数据结构简介
- DataFrame：二维表格数据结构，类似Excel表格。
- Series：一维数组，类似列表或Excel中的一列。
2.2 读取Excel文件
-
核心函数 ：
pd.read_excel()
数据示例 ：下表展示了
销售数据.xlsx文件中的前10条内容。完整内容打开百度网盘下载（提取码： 2afy）| 客户ID | 产品名称 | 销售数量 | 销售价格 | 销售日期 | |--------|----------|----------|----------|----------| | 123456 | 手机 | 20 | 3000 | 2023/1/15 0:00 | | 654321 | 电脑 | 15 | 5000 | 2023/2/20 0:00 | | 789012 | 平板 | 18 | 2500 | 2023/3/10 0:00 | | 345678 | 耳机 | 30 | 500 | 2023/4/5 0:00 | | 987654 | 键盘 | 25 | 300 | 2023/5/12 0:00 | | 456789 | 鼠标 | 40 | 100 | 2023/6/18 0:00 | | 234567 | 充电器 | 50 | 80 | 2023/7/25 0:00 | | 321098 | 硬盘 | 12 | 800 | 2023/8/30 0:00 | | 876543 | 显示器 | 8 | 1500 | 2023/9/15 0:00 | | 543210 | 音箱 | 10 | 399.99 | 2023/10/1 0:00 | | ...... | ...... | ...... | ...... | ...... | -
示例演示：
pythonimport pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('D:/销售数据.xlsx') # 显示前5行数据 print(df.head(5))输出结果：
客户 ID 产品名称 销售数量 销售价格 销售日期 0 123456 手机 20 3000.0 2023-01-15 1 654321 电脑 15 5000.0 2023-02-20 2 789012 平板 18 2500.0 2023-03-10 3 345678 耳机 30 500.0 2023-04-05 4 987654 键盘 25 300.0 2023-05-12 -
代码详解：
pd.read_excel()：pandas读取Excel文件的函数- 自动识别Excel文件格式（.xlsx或.xls）
- 将Excel数据转换为DataFrame对象便于处理
df.head(5)：显示数据框的前5行- 默认显示前5行，也可以指定其他数字，如head(3)显示前3行
- 用于快速预览数据结构和内容
2.3 常用参数说明
file_path：文件路径。sheet_name：工作表名称（默认为第一个工作表）。header：指定哪一行作为列名（默认为0，即第一行）。
2.4 互动练习
-
任务：读取Excel文件并显示前3行数据。
-
提示：使用
head(3)方法。 -
参考答案：
pythonimport pandas as pd df = pd.read_excel('D:/销售数据.xlsx') print(df.head(3))
模块3：数据清洗------处理不完美的数据
3.1 检查缺失值
-
核心方法 ：
isnull()和any() -
示例演示：
python# 检查数据中是否存在缺失值 missing_values = df.isnull().any(axis=1) # 输出存在缺失值的数据行 print(df[missing_values]) -
代码详解：
df.isnull()：创建一个布尔矩阵，标记所有缺失值（NaN）的位置- 对于每个单元格，如果是缺失值则返回 True，否则返回 False
.any(axis=1)：沿着行方向（axis=1）检查每一行- 如果一行中任何一个单元格是缺失值，整行就标记为 True
- 如果一行中没有任何缺失值，整行就标记为 False
missing_values：得到一个布尔序列，长度等于数据框的行数- 每个元素表示对应行是否包含缺失值
df[missing_values]：使用布尔索引筛选出包含缺失值的行- 只显示那些至少有一个缺失值的完整行
3.2 填充缺失值
-
核心方法 ：
fillna() -
示例演示 ：
python# 将缺失值统一填充为指定值 df = df.fillna(99999) # 输出填充结果 print(df[missing_values])
3.3 删除重复行
-
核心方法 ：
duplicated()和drop_duplicates() -
示例演示：
python# 检查并打印重复行 duplicated_rows = df.duplicated(keep=False) if duplicated_rows.any(): print("重复行的行号及内容：") print(df[duplicated_rows]) # 删除重复行 df = df.drop_duplicates() # 输出删除重复行后的数据行数 print(len(df)) -
代码详解：
drop_duplicates()是pandas的删除重复行方法- 默认情况下，它会比较所有列的值来判断是否为重复行
- 如果多行完全相同，只保留第一行，删除后面的重复行
duplicated(keep=False)参数说明：keep=False表示所有重复行都标记为True，便于显示所有重复项
3.4 数据格式统一
-
核心方法 ：
round() -
示例演示：
python# 统一数值列的数据格式，四舍五入到指定小数位 df['销售价格'] = df['销售价格'].round(2) # 输出处理后的前5行数据 print(df.head(5)) -
代码详解：
df['销售价格']：选择数据框中的"销售价格"列- 这是pandas的列选择语法，类似于Excel中选择一列
round(2)：对选中的列进行四舍五入处理round()是pandas的数值处理方法- 参数2表示保留2位小数
- 会对列中的每个数值进行四舍五入
3.5 综合练习
-
任务：处理一个包含缺失值和重复行的销售数据文件。
-
提示：按顺序执行检查缺失值、填充缺失值、删除重复行、统一数据格式等操作。
-
参考答案：
pythonimport pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel('D:/销售数据.xlsx') # 检查缺失值 missing_values = df.isnull().any(axis=1) print("包含缺失值的行：") print(df[missing_values]) # 填充缺失值 df = df.fillna(99999) # 删除重复行 df = df.drop_duplicates() # 统一数据格式 df['销售价格'] = df['销售价格'].round(2) # 显示处理结果 print("处理后的前5行数据：") print(df.head(5))
模块4：数据筛选与保存------提取你需要的数据
4.1 列选择
-
单列选择 ：
df['列名'] -
多列选择 ：
df[['列名1', '列名2']] -
示例演示 ：
python# 选择单列 product_names = df['产品名称'] print(product_names.head()) # 选择多列 selected_columns = df[['产品名称', '销售数量']] print(selected_columns.head())
4.2 保存数据到Excel
-
核心函数 ：
to_excel() -
示例演示：
python# 筛选需要的列 df_filtered = df[['产品名称', '销售数量']] # 保存为新文件 df_filtered.to_excel('D:/筛选结果.xlsx', index=False) -
代码详解：
index=False：参数设置，不保存行索引- 如果设为True，会在Excel中多出一列显示行号（0, 1, 2...）
- 设为False可以避免在Excel中显示不必要的行索引
4.3 参数说明
file_path：保存的文件路径。index：是否保存行索引（通常设为False）。
4.4 综合挑战
-
任务：从销售数据中提取产品名称和销售数量两列，保存为新文件。根据公式「销售总额 = 销售数量 × 销售价格」计算新的「销售总额」列，并将其添加到DataFrame中，最后将包含销售总额的数据保存到新文件。
-
提示：使用列选择和保存方法。
-
参考答案：
pythonimport pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel('D:/销售数据.xlsx') # 筛选需要的列 df_filtered = df[['产品名称', '销售数量']] # 保存为新文件 df_filtered.to_excel('D:/产品销售数量.xlsx', index=False)python# 根据公式「销售总额 = 销售数量 × 销售价格」计算新的「销售总额」列，并将其添加到DataFrame中 df['销售总额'] = df['销售数量'] * df['销售价格'] # 将包含销售总额的数据保存到新文件 df.to_excel('D:/处理结果_含销售总额.xlsx', index=False) print("数据已保存到：D:/处理结果_含销售总额.xlsx")
模块5：完整案例实践------构建数据处理流水线
5.1 案例目标
构建一个完整的数据处理流水线，包括读取、清洗、处理和保存数据。
5.2 完整代码示例
python
import pandas as pd
# （1）读取Excel文件
df = pd.read_excel('D:/销售数据.xlsx')
print("原始数据前5行：")
print(df.head(5))
# （2）检查缺失值
missing_values = df.isnull().any(axis=1)
if missing_values.any():
print("包含缺失值的行：")
print(df[missing_values])
else:
print("数据中没有缺失值")
# （3）填充缺失值
df = df.fillna(99999)
print("填充缺失值后的数据：")
print(df[missing_values])
# （4）删除重复行
original_rows = len(df)
df = df.drop_duplicates()
new_rows = len(df)
print(f"删除了{original_rows - new_rows}行重复数据")
# （5）统一数据格式
df['销售价格'] = df['销售价格'].round(2)
print("统一格式后的前5行数据：")
print(df.head(5))
# （6）筛选并保存数据
df_filtered = df[['产品名称', '销售数量']]
df_filtered.to_excel('D:/处理结果.xlsx', index=False)
print("数据已保存到：D:/处理结果.xlsx")
# （7）根据公式「销售总额 = 销售数量 × 销售价格」计算新的「销售总额」列，并将其添加到DataFrame中
df['销售总额'] = df['销售数量'] * df['销售价格']
df.to_excel('D:/处理结果_含销售总额.xlsx', index=False)
print("数据已保存到：D:/处理结果_含销售总额.xlsx")- 代码详解 ：
df['销售总额'] = df['销售数量'] * df['销售价格']：根据公式计算销售总额并添加新列- 使用pandas的向量化操作，自动对每行的销售数量和销售价格进行相乘运算
- 将计算结果作为新列"销售总额"添加到DataFrame中
df.to_excel('D:/处理结果_含销售总额.xlsx', index=False)：将包含新列的完整数据保存到Excel文件index=False表示不保存行索引到Excel文件中- 如果文件已存在，将被覆盖；如果不存在，将创建新文件
5.3 代码说明
- 每个步骤都有明确的注释，便于理解。
- 添加了条件判断，使程序更加健壮。
- 输出关键信息，便于跟踪处理过程。
课程总结与作业
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总结：
- Pandas是处理结构化数据的强大工具。
- 数据处理流程包括读取、清洗、处理和保存。
- 缺失值、重复行是常见数据问题，需要妥善处理。
- 通过列选择可以提取需要的数据子集。
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课后作业：
- 作业1：使用提供的学生成绩Excel文件，检查是否存在缺失值，如果存在则填充为0。
- 作业2：从处理后的数据中筛选出数学成绩大于80分的学生记录，保存为新文件。
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参考资料：
- Pandas 官方文档：Pandas用户指南
- Pandas API参考：Pandas API
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软件安装包下载地址：
- 下载地址（提取码: ygrr）
课程特色：
- 生活化类比：用Excel等常见工具类比，降低学习门槛。
- 逐步引导：从基础概念到完整案例，层层递进。
- 实战驱动：通过真实数据处理任务强化应用能力。
- 避坑指南：提前预警缺失值、重复行等常见数据问题。