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Pandas 数据分析

Pandas 是 Python 最核心的数据分析库，提供了 Series（一维数据）和 DataFrame（二维表格）两种数据结构，让数据处理像操作电子表格一样直观。

安装​

pip install pandas openpyxl

Series：带标签的一维数组​

import pandas as pd

# 从列表创建
s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)
# a    10
# b    20
# c    30
# d    40
# dtype: int64

print(s['b'])         # 20
print(s[['a', 'c']])  # 通过标签列表索引
print(s[s > 25])      # 布尔索引

DataFrame：二维表格​

# 从字典创建
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 28],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shenzhen'],
    'score': [85.5, 92.0, 78.5, 88.0]
})

print(df)
#       name  age      city  score
# 0    Alice   25   Beijing   85.5
# 1      Bob   30  Shanghai   92.0
# 2  Charlie   35   Beijing   78.5
# 3    David   28  Shenzhen   88.0

读取与保存数据​

# 读取 CSV
df = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8', index_col=0)

# 读取 Excel
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

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

# 保存数据
df.to_csv('output.csv', index=False)
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

查看数据​

print(df.head())          # 前5行
print(df.head(10))        # 前10行
print(df.tail())          # 后5行
print(df.shape)           # (行数, 列数)
print(df.columns)         # 列名
print(df.index)           # 行索引
print(df.dtypes)          # 每列数据类型
print(df.info())          # 详细信息（含缺失值）
print(df.describe())      # 数值列的统计摘要

选择与过滤​

# 选择列
print(df['name'])              # 单列（Series）
print(df[['name', 'age']])     # 多列（DataFrame）

# loc：按标签索引
print(df.loc[0])               # 第一行
print(df.loc[0:2, 'name':'city'])  # 行标签0~2，列name~city
print(df.loc[df['age'] > 28])  # 布尔条件

# iloc：按位置索引
print(df.iloc[0])              # 第一行
print(df.iloc[0:3, 0:2])       # 前3行，前2列
print(df.iloc[-1])             # 最后一行

# 条件过滤
print(df[df['age'] > 28])                    # 年龄大于28
print(df[(df['age'] > 25) & (df['score'] > 80)])  # 多条件（与）
print(df[df['city'].isin(['Beijing', 'Shanghai'])])  # 在列表中

数据处理​

缺失值​

# 创建含缺失值的数据
df2 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [5, None, 7, 8]
})

print(df2.isnull())           # 判断缺失值
print(df2.isnull().sum())     # 每列缺失值数量
print(df2.dropna())           # 删除含缺失值的行
print(df2.dropna(axis=1))     # 删除含缺失值的列
print(df2.fillna(0))          # 用0填充
print(df2['A'].fillna(df2['A'].mean()))  # 用均值填充

去重与排序​

# 去重
df.drop_duplicates()                    # 删除完全重复的行
df.drop_duplicates(subset=['city'])     # 按 city 列去重

# 排序
df.sort_values('age')                   # 按 age 升序
df.sort_values('age', ascending=False)  # 降序
df.sort_values(['city', 'age'])         # 多列排序

新增与修改列​

# 新增列
df['passed'] = df['score'] >= 60        # 布尔列
df['score_100'] = df['score'] / 100     # 计算列

# 修改列
df['age'] = df['age'] + 1               # 年龄加1
df['city'] = df['city'].str.upper()     # 转大写

# apply 应用函数
df['grade'] = df['score'].apply(lambda x: 'A' if x >= 90 else 'B' if x >= 80 else 'C')

删除行列​

df.drop('score_100', axis=1)            # 删除列
df.drop(0, axis=0)                      # 删除行（索引为0）
df.drop(columns=['grade', 'passed'])    # 删除多列

分组聚合​

# 按城市分组，计算平均年龄和平均分数
grouped = df.groupby('city').agg({
    'age': 'mean',
    'score': 'mean'
})
print(grouped)

# 常用聚合函数
df.groupby('city')['score'].sum()       # 求和
df.groupby('city')['score'].mean()      # 平均
df.groupby('city')['score'].count()     # 计数
df.groupby('city')['score'].max()       # 最大
df.groupby('city')['score'].min()       # 最小

# 多列分组
df.groupby(['city', 'passed'])['score'].mean()

合并数据​

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'score': [85, 92, 78]})

# SQL 风格的 join
merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='inner')   # 内连接
merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')    # 左连接
merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='right')   # 右连接
merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')   # 外连接

# 纵向拼接
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0)    # 按行拼接
df4 = pd.concat([df1, df2], axis=1)    # 按列拼接

数据透视表​

pivot = df.pivot_table(
    values='score',
    index='city',
    columns='passed',
    aggfunc='mean',
    fill_value=0
)
print(pivot)

时间序列​

# 创建日期范围
dates = pd.date_range('2024-01-01', periods=10, freq='D')
ts = pd.Series(range(10), index=dates)

# 重采样
ts.resample('W').mean()        # 按周平均
ts.resample('M').sum()         # 按月求和

# 字符串转日期
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month

小结​

功能常用方法
读取数据read_csv, read_excel, read_json
查看数据head, tail, info, describe
选择数据loc, iloc, []
过滤布尔条件, isin
缺失值isnull, dropna, fillna
分组groupby + agg
合并merge, concat
透视表pivot_table