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详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

前言

在数据处理和分析中，Excel 文件是最常见的数据格式之一。Python 提供了强大的库 pandas，可以轻松地处理 Excel 文件中的数据。同时，我们还可以使用 xlrd 来读取 Excel 文件，尤其是较旧格式的 .xls 文件。

本篇博客将从零开始，带你学习如何使用 pandas 和 xlrd 来读取、处理、修改和保存 Excel 文件的数据。我们将详细讲解每一步，并附带代码示例和输出结果。

一、环境准备和安装

在开始学习之前，我们需要确保 Python 环境中已经安装了 pandas 和 xlrd。你可以通过以下步骤安装这些库。

1.1 安装 pandas 和 xlrd

打开命令行（Windows）或终端（macOS 和 Linux），输入以下命令来安装 pandas 和 xlrd：

pip install pandas xlrd

1.2 验证安装

安装完成后，你可以通过以下代码验证安装是否成功：

import pandas as pd
import xlrd

print(pd.__version__)  # 打印 pandas 的版本
print(xlrd.__version__)  # 打印 xlrd 的版本

如果没有报错，并且成功打印出版本号，说明安装成功。

二、pandas 和 xlrd 的基础概念

在开始写代码之前，我们先了解一些 pandas 和 xlrd 的基础概念。

2.1 什么是 pandas？

pandas 是一个用于数据分析和处理的强大 Python 库。它的核心数据结构是 DataFrame 和 Series。

• DataFrame：一个二维表格，类似于电子表格或数据库中的表，具有行和列。
• Series：一个一维数组，类似于表格中的一列数据。

2.2 什么是 xlrd？

xlrd 是一个专门用于读取 Excel 文件的库，尤其是 .xls 格式的文件。pandas 依赖 xlrd 来读取这些文件的数据。

三、使用 pandas 读取 Excel 文件

3.1 读取 Excel 文件的基础方法

我们首先学习如何使用 pandas 读取一个 Excel 文件。假设我们有一个名为 example.xls 的 Excel 文件，它包含以下数据：

    Name  Age         City
0  Alice   25     New York
1    Bob   30  Los Angeles
2 Charlie   35     Chicago

代码示例：读取 Excel 文件

import pandas as pd

# 使用 pandas 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xls', engine='xlrd')

# 显示前几行数据
print(df.head())

解释

• pd.read_excel：这是 pandas 提供的读取 Excel 文件的函数。我们传入文件名 example.xls 和 engine='xlrd' 参数，xlrd 用于解析较旧格式的 .xls 文件。
• df.head()：head() 方法用于显示 DataFrame 的前 5 行数据，帮助我们快速查看数据内容。

输出示例

当你运行这段代码时，你会看到以下输出：

       Name  Age         City
0     Alice   25     New York
1       Bob   30  Los Angeles
2   Charlie   35     Chicago

四、深入理解 DataFrame 和 Series

4.1 什么是 DataFrame？

DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，它是一个二维的表格，类似于 Excel 表格。每个 DataFrame 都有行索引和列标签。

示例：创建一个简单的 DataFrame

import pandas as pd

# 定义一个字典，表示表格中的数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

# 将字典转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 显示 DataFrame
print(df)

解释

• 字典 data：我们创建了一个字典，其中每个键（如 'Name'）代表一列数据，每个键对应的值是一个列表，表示这一列的所有数据。
• pd.DataFrame(data)：pandas 提供的 DataFrame 构造函数，用于将字典转换为 DataFrame。

输出示例

运行代码后，你将看到如下输出：

       Name  Age         City
0     Alice   25     New York
1       Bob   30  Los Angeles
2   Charlie   35     Chicago

4.2 什么是 Series？

Series 是 pandas 中的一维数据结构，类似于 Excel 中的一列。每个 Series 都有一个索引和一组数据。

示例：从 DataFrame 中提取 Series

# 从 DataFrame 中提取 'Name' 列，作为一个 Series
names = df['Name']

# 显示 Series
print(names)

输出示例

运行代码后，你将看到如下输出：

0      Alice
1        Bob
2    Charlie
Name: Name, dtype: object

解释

• df['Name']：我们使用列标签 'Name' 来提取 DataFrame 中的某一列，返回一个 Series。
• Name: Name, dtype: object：输出结果中显示了 Series 的名称和数据类型（这里是字符串 object）。

五、处理 DataFrame 数据

5.1 增加新列

我们可以向 DataFrame 中添加一列新数据，比如性别。

代码示例：增加一列数据

# 增加一列数据，表示这些人的性别
df['Gender'] = ['Female', 'Male', 'Male']

# 显示更新后的 DataFrame
print(df)

输出示例

运行代码后，你将看到如下输出：

     Name  Age         City  Gender
0     Alice   25     New York  Female
1       Bob   30  Los Angeles    Male
2   Charlie   35     Chicago    Male

5.2 删除列

如果你想删除 DataFrame 中的一列数据，可以使用 drop 方法。

代码示例：删除一列数据

# 删除 'City' 列
df = df.drop(columns=['City'])

# 显示更新后的 DataFrame
print(df)

输出示例

运行代码后，你将看到如下输出：

      Name  Age  Gender
0     Alice   25  Female
1       Bob   30    Male
2   Charlie   35    Male

六、保存数据到 Excel 文件

处理完数据后，你可能需要将结果保存到一个新的 Excel 文件中。

代码示例：写入 Excel 文件

# 将 DataFrame 保存到新的 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

print("数据已保存到 output.xlsx")

解释

• df.to_excel：pandas 提供的 to_excel 方法用于将 DataFrame 保存到一个 Excel 文件中。
• index=False：这个参数表示不要将行索引保存到文件中。

输出示例

运行代码后，终端中会显示：

数据已保存到 output.xlsx

并且，你的项目目录中会生成一个名为 output.xlsx 的 Excel 文件，内容如下：

     Name  Age  Gender
0     Alice   25  Female
1       Bob   30    Male
2   Charlie   35    Male

七、读取和合并多个 Excel 文件

7.1 场景概述

在实际项目中，你可能需要从多个 Excel 文件中读取数据，并将它们合并到一个 DataFrame 中。这在处理多个来源的数据时尤其有用。

7.2 代码示例：读取并合并多个 Excel 文件

假设你有多个 Excel 文件，它们有相同的结构，现在我们需要将这些文件合并到一个 DataFrame 中。

import pandas as pd
import glob

# 获取所有 .xls 文件路径
file_list = glob.glob('data/*.xls')

# 读取所有文件并合并为一个 DataFrame
df_list = [pd.read_excel(file, engine='xlrd') for file in file_list]
combined_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 显示合并后的 DataFrame
print(combined_df.head())

详细解释

1. glob.glob(‘data/*.xls’)：使用 glob 模块查找 data 目录下的所有 .xls 文件，返回一个文件路径的列表。
2. pd.read_excel(file, engine=‘xlrd’)：使用 pandas 的 read_excel 函数读取每个 Excel 文件，这里指定 xlrd 引擎来处理 .xls 文件。
3. pd.concat(df_list, ignore_index=True)：将所有读取的 DataFrame 合并为一个大的 DataFrame，ignore_index=True 表示忽略原来的行索引，重新生成连续的索引。

输出示例

假设你有三个 Excel 文件，每个文件的内容类似于：

File 1:
    Name  Age         City
0  Alice   25     New York

File 2:
    Name  Age         City
0    Bob   30  Los Angeles

File 3:
    Name  Age         City
0 Charlie   35     Chicago

合并后的 DataFrame 输出如下：

    Name  Age         City
0     Alice   25     New York
1       Bob   30  Los Angeles
2   Charlie   35     Chicago

7.3 实际应用场景

在项目中，你可以使用这个方法来合并多个 Excel 文件的数据，例如汇总多个部门的数据，或者处理分月份、分季度的财务报表。

八、数据清洗与缺失值处理

8.1 场景概述

在数据分析中，数据通常不完美，可能包含缺失值或异常值。你需要掌握如何清洗这些数据，以确保数据质量。

8.2 处理缺失数据

缺失值 是指在数据集中某些字段没有数据，这是常见的问题。我们可以选择删除包含缺失值的行，或者用其他值来填补缺失值。

代码示例：填充和删除缺失值

# 示例数据，假设从 Excel 读取的 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', None],
    'Age': [25, None, 35, 30],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', None, 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看原始数据
print("原始数据:\n", df)

# 填充缺失值
df_filled = df.fillna({'Name': '未知', 'Age': df['Age'].mean(), 'City': '未知'})
print("\n填充缺失值后的数据:\n", df_filled)

# 删除包含缺失值的行
df_dropped = df.dropna()
print("\n删除缺失值后的数据:\n", df_dropped)

详细解释

1. 填充缺失值：
   • df.fillna({‘Name’: ‘未知’, ‘Age’: df[‘Age’].mean(), ‘City’: ‘未知’})：使用字典为不同列指定填充值。Name 列的缺失值用 '未知' 填充，Age 列的缺失值用平均值填充，City 列的缺失值用 '未知' 填充。
2. 删除包含缺失值的行：
   • df.dropna()：删除包含任何缺失值的行，返回一个新的 DataFrame。

输出示例

原始数据：

      Name   Age         City
0     Alice  25.0     New York
1       Bob   NaN  Los Angeles
2   Charlie  35.0         None
3      None  30.0      Chicago

填充缺失值后的数据：

      Name   Age         City
0     Alice  25.0     New York
1       Bob  30.0  Los Angeles
2   Charlie  35.0          未知
3        未知  30.0      Chicago

删除缺失值后的数据：

      Name   Age       City
0     Alice  25.0   New York

9.3 实际应用场景

在项目中，数据清洗是必不可少的一步。你可以使用这些方法来处理数据集中的缺失值，确保数据完整性和一致性。

十、数据筛选与条件过滤

10.1 场景概述

有时你需要从大数据集中筛选出符合特定条件的数据，比如筛选出所有年龄大于 30 岁的人。

10.2 代码示例：筛选数据

# 示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 28],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'San Francisco']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选年龄大于 30 岁的数据
filtered_df = df[df['Age'] > 30]

print("年龄大于 30 岁的数据:\n", filtered_df)

详细解释

• df[df[‘Age’] > 30]：这是 pandas 中常见的条件筛选方法。它会返回一个新的 DataFrame，其中只包含满足条件（Age > 30）的行。

输出示例

    Name     Age    City
2   Charlie   35  Chicago

10.3 实际应用场景

在项目中，你可以使用这种条件筛选方法来对数据进行初步分析，或者提取出特定子集的数据用于进一步处理。

十一、高效的数据操作与分析

11.1 数据分组与聚合

数据分组和聚合是数据分析中非常常见的操作，它可以帮助你从大数据集中提取总结性信息。

代码示例：按城市分组并计算平均年龄

# 示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'Age': [25, 30, 35, 28, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'New York', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)

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

print("按城市分组后的平均年龄:\n", grouped_df)

详细解释

• df.groupby(‘City’)[‘Age’].mean()：按 City 列分组，然后计算每个组中 Age 列的平均值。groupby 是 pandas 中的一个强大函数，常用于分组统计。

输出示例

City
Chicago         37.5
Los Angeles     30.0
New York        26.5
Name: Age, dtype: float64

11.2 数据透视表（Pivot Table）

数据透视表是一种将数据重新排列为易于分析的格式的工具，在数据汇总和分析中非常有用。

代码示例：创建数据透视表

# 示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'Age': [25, 30, 35, 28, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'New York', 'Chicago'],
    'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表，按城市和性别汇总平均年龄
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Age', index='City', columns='Gender', aggfunc='mean')

print("数据透视表:\n", pivot_table)

详细解释

• pd.pivot_table(df, values=‘Age’, index=‘City’, columns=‘Gender’, aggfunc=‘mean’)：创建一个数据透视表，按城市和性别分组，计算每组的平均年龄。

输出示例

Gender         Female   Male
City                          
Chicago         40.0   35.0
Los Angeles      NaN   30.0
New York        25.0   28.0

11.3 实际应用场景

在项目中，分组和数据透视表可以帮助你快速地对数据进行汇总和分析。例如，你可以按部门和性别统计员工的平均年龄，或者按产品和地区计算销售额的汇总。

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