《Pandas 基础：从成绩计算理解数据处理核心逻辑》

一、引言

在数据处理的世界里，Pandas 就像一把瑞士军刀，能高效解决各类表格数据操作难题。以学生成绩分析场景为例，我们可以借助它轻松完成成绩计算、统计分析等任务，借此深入理解其基础用法。

二、Pandas 核心数据结构

（一）Series

可看作带标签的一维数组，就像成绩表中某一列数据（如小孙的语文考试成绩 90 ），标签（索引）可自定义，方便精准定位和操作单个数据。

（二）DataFrame

二维表格型数据结构，如同完整的成绩表，既有行索引（对应不同同学），又有列索引（对应科目、成绩类型等），能容纳多样数据并进行灵活处理。

三、数据读取与构建

（一）手动构建

通过字典创建 DataFrame ，字典键对应列名（如 ' 姓名 '、' 语文考试成绩 ' ），值对应列数据，快速构建小型数据集，像我们模拟的学生成绩数据。

（二）文件读取

实际场景常用 pd.read_csv pd.read_excel 等函数，从 CSV、Excel 文件导入数据，让外部结构化数据轻松进入 Pandas 生态处理。

四、数据操作基础

（一）列运算与新列创建

利用算术运算，结合考试、平时成绩占比规则（如考试 60% + 平时 40% ），新增 “最终成绩” 列，实现数据衍生，这是指标计算的常用方式。

（二）统计计算

• 均值计算：mean 方法，可按行（同学多科目平均分）、按列（科目全体同学平均分）统计，快速把握数据集中趋势。
• 最值计算：max 方法，同理可获取同学单科目最高分、科目全体同学最高分，挖掘数据极值。

（三）条件判断与统计

通过布尔判断（如成绩 ≥ 60 为及格 ），结合 sum 统计及格人数，mean 计算及格率，实现条件筛选与比例分析，是数据质量评估、达标分析的关键手段。

五、总结

借助成绩分析案例，我们初步认识 Pandas 数据结构和核心操作。从数据构建到运算、统计、条件分析，Pandas 让复杂表格数据处理变得简洁高效。掌握这些基础，就能开启多样数据场景的分析之旅，无论是成绩分析、业务报表处理，还是科研数据挖掘，它都将成为得力助手，助力我们从数据中挖掘价值 。