一、Pandas基础

     Pandas是Python的一个数据分析包，用于数据操作和分析，拥有灵活和表达力强的数据结构，提供了大量的快速便捷的处理数据的函数和方法。

• 常用数据结构说明：
• Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似，可以保存不同种数据类型，包括字符串、boolean值、数字等。
• Time-Series：以时间为索引的Series。
• DataFrame：二维的表格型数据结构，可以将DataFrame理解为Series的容器。
• Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

二、核心数据结构

1.声明一个一维带标签的数组（类似字典）

import pandas as pds
s = pd.Series([3, 6, 9], index=['a', 'b', 'c'])

输出结果：

a    3
b    6
c    9
dtype: int64

2.声明一个二维表格（类似Excel）

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['NY', 'Paris', 'London']
}
df = pd.DataFrame(data)

输出结果：

	Name	Age	City
0	Alice	25	NY
1	Bob	30	Paris
2	Charlie	35	London

三、基础操作

1.查看数据

df.head(2)      # 前2行
df.tail(1)      # 最后1行
df.shape        # 维度 (3, 3)
df.info()       # 数据类型和内存
df.describe()   # 数值列统计摘要
df.columns      # 显示所有列
df.values       # 显示所有值

2.选择数据

df['Name']              # 单列 → Series
df[['Name', 'City']]    # 多列 → DataFrame
df.iloc[0]              # 第一行（按位置）
df.loc[0, 'Age']        # 第一行的Age值（按标签）

3.过滤数据

df[df['Age'] > 25]               # Age大于25的行
df.query("City == 'Paris'")      # 使用query方法

4.处理缺失值

df.dropna()      # 删除含NaN的行
df.fillna(0)     # 将NaN替换为0

注意：此示例中导入了numpy包，声明了一个为NaN的数据列，进行效果演示

四、数据操作

1. 新增列

df['Salary'] = [70000, 80000, 90000]  # 添加新列

2. 分组聚合

df.groupby('City')['Age'].mean()  # 按城市分组计算平均年龄

3.排序

df.sort_values('Age', ascending=False)  # 按年龄降序

4.数据转置

数据转置是一种常见的数据处理操作，指将数据表的行列互换（即行变列、列变行），需加深印象，画重点！

df.T   # 数据转置

• 转置的主要应用场景：
• 矩阵运算：

1. 在进行线性代数运算时，如矩阵乘法，转置操作是必不可少的‌
2. 转置后的矩阵可以简化某些数学运算过程

• 数据可视化：

1. 在做数据报表展示时，转置数据可以更直观地展示在图表中‌
2. 以不同视角呈现数据：例如学生成绩数据，转置前适合查看每个学生的成绩情况，转置后则便于观察每个学科的学习情况‌

    此处只做初步了解，后续遇到详细实际场景再详细说明；

五、I/O操作

1.读写文件

# 读取CSV/Excel/SQL
df = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 保存数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

六、常用函数

df.rename() #重命名列名
df.drop()   #删除行/列
pd.concat() #合并多个DataFrame
df.merge()  #数据库风格的合并

 merge函数‌

       merge函数‌需要重点关注，今天的实例中也会用到，主要用于合并两个数据集（如DataFrame），支持多种连接方式（如内连接、左连接、右连接、外连接），类似数据库查询的Left jion，Right Join ，Inner Join

• ‌基本用途‌：
• merge函数通过公共列（键）将两个数据集横向合并，类似于SQL中的JOIN操作。其核心参数包括：
• left/right：待合并的两个数据集
• on：指定连接的列名，需在两个数据集中存在
• how：定义连接方式（默认为inner，其他选项包括left、right、outer）
• ‌连接类型‌：
• ‌内连接（inner）‌：仅保留键列匹配的行（交集）。‌‌
• ‌左连接（left）‌：保留左侧数据集所有行，右侧匹配缺失值填充NaN。‌‌
• ‌右连接（right）‌：保留右侧数据集所有行，左侧匹配缺失值填充NaN。‌‌
• ‌外连接（outer）‌：保留所有行，未匹配部分填充NaN。‌‌
• ‌高级用法‌：
• ‌多列匹配‌：通过on指定多列作为复合键。‌‌
• ‌自定义列名‌：若列名不同，可使用left_on和right_on分别指定。‌‌
• ‌处理重复列‌：合并后相同列名自动添加后缀（如.x、.y）

七、Excel操作实例

初步了解了Pandas的常规用法，下面结合CodeBuddy看一个Excel数据集的操作实例，项目中有两个Excel文档，分别是“员工基本信息表.xlsx”、“员工绩效表.xlsx”

打开CodeBuddy，发送指令：

"编写Python，打开 员工基本信息表.xlsx 和 员工绩效表.xlsx，读取前5行数据"

生成了read_excel.py文件，仔细看看用到了哪些函数，确认输出结果是否符合预期；

import pandas as pd
# 读取员工基本信息表的前5行
def read_employee_info():
    try:
        df = pd.read_excel('员工基本信息表.xlsx', nrows=5)
        print("员工基本信息表的前5行数据：")
        print(df)
    except Exception as e:
        print(f"读取员工基本信息表时出错: {e}")
# 读取员工绩效表的前5行
def read_employee_performance():
    try:
        df = pd.read_excel('员工绩效表.xlsx', nrows=5)
        print("员工绩效表的前5行数据：")
        print(df)
    except Exception as e:
        print(f"读取员工绩效表时出错: {e}")
if __name__ == "__main__":
    read_employee_info()
    read_employee_performance()

如果都没有问题，下达第二条指令：

“编写Python，在员工基本信息表.xlsx 的基础上，增加该员工 2024年第4季度的绩效，存到新的 .xlsx”

CodeBuddy的思考过程：

执行过程：

执行完毕后，生成了新的add_performance.py文件和员工信息及绩效表.xlsx文件

员工信息表的前后对比：

新生成的add_performance.py文件：

import pandas as pd
import numpy as np
# 读取员工基本信息表
def read_employee_info():
    try:
        df = pd.read_excel('员工基本信息表.xlsx')
        print("员工基本信息表读取成功！")
        return df
    except Exception as e:
        print(f"读取员工基本信息表时出错: {e}")
        return None
# 添加2024年第4季度绩效数据
def add_performance_data(df):
    if df is not None:
        # 假设绩效数据为随机生成（范围：1.0-5.0）
        np.random.seed(42)  # 确保结果可复现
        df['2024年第4季度绩效'] = np.random.uniform(1.0, 5.0, size=len(df)).round(2)
        print("绩效数据添加完成！")
        return df
    else:
        print("无法添加绩效数据：员工信息为空！")
        return None
# 保存到新文件
def save_to_new_file(df):
    if df is not None:
        new_file = '员工信息及绩效表.xlsx'
        df.to_excel(new_file, index=False)
        print(f"数据已保存到 {new_file}")
    else:
        print("无法保存：数据为空！")
if __name__ == "__main__":
    employee_df = read_employee_info()
    employee_with_performance = add_performance_data(employee_df)
    save_to_new_file(employee_with_performance)

文内涉及到numpy的一些知识点，可以先行了解，自我扩展，举一反三，查漏补缺，后续将会结合案例详细讲解！