Python编程实战——Python实用工具与库：Pandas数据处理

在Python的数据分析领域中，Pandas 是最常用、最强大的数据处理与分析工具。无论是Excel表格、CSV文件、数据库数据还是API接口返回的数据，Pandas都能轻松接管并进行高效处理。如果说 Numpy 是数据运算的基础 ，那么 Pandas 就是数据分析的灵魂。

本篇博客将带你掌握 Pandas 的核心用法：从数据加载、清洗、选择、统计到保存输出，一步步学会用Python像Excel高手一样操作数据。

一、Pandas简介

Pandas名字来源于"Panel Data"，意为面板数据。它提供了两种核心数据结构：

Series：一维带标签的数据结构（类似于表格中的一列）
DataFrame：二维表格型数据结构（类似Excel表）

Pandas的优势在于：

支持多种数据源导入与导出；
提供丰富的数据清洗与处理方法；
支持快速的统计与聚合分析；
与Numpy、Matplotlib无缝结合。

二、安装与导入

bash 复制代码

pip install pandas

导入方式：

python 复制代码

import pandas as pd
print(pd.__version__)

三、创建与查看DataFrame

Pandas的DataFrame类似于一张电子表格，可以由字典、列表或文件创建。

python 复制代码

import pandas as pd

data = {
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "年龄": [25, 30, 22],
    "城市": ["上海", "北京", "广州"]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

复制代码

   姓名  年龄  城市
0  张三  25  上海
1  李四  30  北京
2  王五  22  广州

查看数据：

python 复制代码

df.head()     # 查看前5行
df.info()     # 查看数据结构
df.describe() # 查看数值型列的统计信息

四、从文件读取数据

Pandas支持多种数据源：

python 复制代码

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("data.csv")

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 读取JSON
df = pd.read_json("data.json")

# 保存为Excel
df.to_excel("输出结果.xlsx", index=False)

在数据分析中，读取和保存数据往往是最常见的操作。

五、数据选择与筛选

1. 按列选择

python 复制代码

df["姓名"]
df[["姓名", "城市"]]

2. 按行选择（loc / iloc）

python 复制代码

df.loc[0]          # 按标签选择第一行
df.iloc[1:3]       # 按位置选择第2到第3行

3. 条件筛选

python 复制代码

df[df["年龄"] > 25]
df[(df["城市"] == "上海") & (df["年龄"] < 30)]

六、数据修改与新增

添加新列

python 复制代码

df["收入"] = [8000, 12000, 7000]

修改数据

python 复制代码

df.loc[1, "城市"] = "深圳"

删除列或行

python 复制代码

df.drop(columns=["收入"], inplace=True)
df.drop(index=[0], inplace=True)

七、缺失值与重复值处理

1. 处理缺失值

python 复制代码

df.isna().sum()        # 统计缺失值数量
df.dropna(inplace=True)  # 删除包含空值的行
df.fillna("未知", inplace=True)  # 用指定值填充

2. 去重

python 复制代码

df.drop_duplicates(inplace=True)

八、分组与聚合分析（GroupBy）

分组统计是Pandas最强大的功能之一。

python 复制代码

data = {
    "城市": ["上海", "北京", "上海", "广州", "北京"],
    "销售额": [100, 120, 90, 80, 150]
}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby("城市")["销售额"].sum()
print(grouped)

输出：

yaml 复制代码

城市
北京    270
广州     80
上海    190
Name: 销售额, dtype: int64

九、数据排序与索引重置

python 复制代码

df.sort_values(by="年龄", ascending=False, inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

十、实战：Excel客户数据清洗

假设你有一个Excel表格 客户信息.xlsx，包含以下列：姓名、手机号、城市、注册时间。

目标：清洗无效手机号、去除重复客户、统计各城市人数。

python 复制代码

import pandas as pd

df = pd.read_excel("客户信息.xlsx")

# 去除手机号为空的记录
df = df.dropna(subset=["手机号"])

# 去除重复手机号
df = df.drop_duplicates(subset=["手机号"])

# 统计各城市客户数量
city_stats = df["城市"].value_counts()

# 保存结果
city_stats.to_excel("城市客户统计.xlsx")
print("处理完成，已生成城市统计文件")

这段代码展示了Pandas在实际工作中的高效与便捷。

十一、小结

通过本篇，你已经掌握了：

Pandas的基本数据结构（Series与DataFrame）
数据读取、选择、修改与清洗
聚合分析与统计操作
实战：Excel客户数据清洗

Pandas的强大之处在于它能用简洁的代码完成复杂的数据处理逻辑。在后续章节中，我们将进一步学习 Pandas数据可视化与高级分析技巧，帮助你从数据中挖掘更深层的价值。