用 Python 处理表格全攻略

一、Python 处理表格的得力工具

在 Python 的生态中，有几个强大的库专门用于表格处理。其中，pandas库堪称王者。它提供了高效的数据结构，能轻松读取、写入、清洗、分析各种格式的表格数据，如常见的 CSV、Excel 文件。安装也很便捷，在命令行使用pip install pandas即可引入项目。

二、读取表格数据

使用pandas的read_csv()函数可以快速读取 CSV 格式表格，只需传入文件路径，像data = pd.read_csv('your_file.csv')，就能将数据存储为一个DataFrame对象，方便后续操作。若是 Excel 文件，read_excel()函数同样给力，指定好文件路径与工作表名，数据就能乖乖入库。

三、数据清洗与预处理

读取后的数据可能存在缺失值、重复值等问题。对于缺失值，可用dropna()函数直接删除含有缺失值的行或列，也能通过fillna()按照特定策略填充，比如用均值、中位数填补数值型缺失值。重复值则用drop_duplicates()一键去除，确保数据的纯净度。

四、数据筛选与查询

想从表格海量数据中捞出所需信息？没问题！利用DataFrame的条件筛选功能，如filtered_data = data[data['age'] > 20]，就能快速找出年龄大于 20 岁的所有记录，灵活组合条件可精准定位目标数据。

五、数据统计与分析

pandas内置大量统计函数，describe()可给出数据的基本统计量，包括均值、标准差、最值等。还能分组统计，像grouped = data.groupby('gender').mean()，按性别分组求均值，洞察数据内在规律。

六、写入表格

处理完数据要保存？to_csv()或to_excel()函数轻松搞定。指定保存路径与文件名，修改参数可定制保存格式，如是否包含索引、编码方式等，让完美处理后的表格落地生根。

总之，Python 结合pandas等库，为表格处理开启便捷大门，无论是日常办公数据整理，还是数据分析项目，都能大显身手，赶紧动手试试吧！