python pandas 数据处理小白入门教程

itomcoil 2025-01-01 20:53 30 浏览

在工作中，经常会需要进行数据汇总等处理工作，尤其使用Excel的居多，笔者根据多年的工作经验，总结了一套高效处理数据的方法，为了使更多的人从中受益，今天我用最浅显易懂的大白话写下来，供大家参考。

前面两期我主要讲了 python 编程语言的安装过程、编辑 python 文件的IDE工具 Visual Studio Code、Jupyter Notebook的安装过程及简单使用方法。今天我将主要讲解 python 的数据分析模块 pandas 的使用方法。

一、导入 pandas 模块

首先打开CMD，输入jupyter notebook 回车，打开我们上期安装好的JupyterNotebook.

然后新建一个jupyter notebook。在Cell中输入代码：

import pandas as pd

后面的 as pd表示给pandas另起了一个别名pd，方便以后使用。输完以后我们点击运行，如果没有任何提示，即表示运行成功。此时你会发现自动新增一个当前Cell（也叫活动Cell），如图1。

注意：这一步如果出现错误，请注意看提示信息，一般是因为你很可能没有安装pandas模块，用如下命令安装即可。

pip install pandas

二、导入数据

pandas 支持处理很多种数据文件类型，比如Excel、TXT、CSV、html、sql等等，作为小白用的最多的当然是Excel文件，我们今天就以Excel文件为例。

导入pandas

import pandas as pd

三、读取Excel文件

df=pd.read_excel("C:/Users\Administrator/Desktop/报表.xls",sheet_name="成品出库")

其中，C:/Users\Administrator/Desktop/报表.xls，是你的文件路径；sheet_name="成品出库"，是Excel文件中的sheet表名。

四，查看文件

五，数据处理

1、空数据处理

df.fillna(0,inplace=True)

执行上述命令后df中的NaN（Not a number）类型的数据，会用0填冲。

2、数据汇总

最常用的分类汇总命令如下：

df.groupby(['no','customer','品种','批号','小袋规格','大袋规格']).sum()

今天就到这里吧，更多知识期待下次吧。

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