大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战，之前在B站账号：Python自动化办公社区发布了一套关于Excel + Python实现自动化办公的教程，目前已经有40w+的播放了。

其中主要使用的Python第三方库是pandas，今天就以pandas为核心内容，给大家分享一下精简版的10分钟入门教程。

我根据pandas的官方文档做了以下修改：

  • 改为中文，官网是英文版，这个不用多解释了。
  • 把技术上的专用名词改为通俗易懂的日常词汇，因为关注我的朋友有一部分不是程序员。
  • 增加了pandas + excel应用的案例，官网文档主要是编程角度的介绍。

因本人能力有限，如果有错误的地方，欢迎大家评论区 或者 加入读者群交流。

0、写在前面

pandas和Excel的对比

为了方便大家理解，我先用Excel里有的概念，来解释一下pandas里的基本数据类型。如下图所示：

pandasExcel
DataFrameworksheet
Series一列数据（含列名）
Index行号
row列
NaN空单元格

演示数据

本文使用的演示Excel中的文件名：程序员晚枫的账号.xlsx，存放在我本地的D盘下work文件夹里，里面只有一个sheet，如下图所示，大家可以自己在电脑上创建一个。

文件的位置：D:\work\程序员晚枫的账号.xlsx

platform（平台）name（账号名）fans（粉丝数）remark（备注）
0B站Python自动化办公社区140000课程
1抖音程序员晚枫6000vlog
2公众号Python自动化办公社区100000文章
3小红书程序员晚枫8000工具
4小红书Python自动化办公社区10000

必备软件

Python和PyCharm的安装、第三方库的安装，我就不再每个教程都重复了，大家跟着下面的3个视频顺序安装即可：

1、读取Excel

首先，把Excel读进Python代码里。

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import pandas as pd
platform_df = pd.read_excel('D:\\work\\程序员晚枫的账号.xlsx',sheet_name='sheet1')#和下面这句代码等效
platform_df = pd.read_excel('D:\\work\\程序员晚枫的账号.xlsx',sheet_name=0)
print(platform_df) #查看读取的Excel内容

2、查看数据

查看头/尾数据

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print(platform_df.head(3)) #查看前5行数据
print(platform_df.tail(3))  #查看后5行数据

查看索引、列名和值

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print(platform_df.index)    #查看索引
print(platform_df.columns)  #查看列名

查看某一列的数据分析

查看粉丝数这一列的基本统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值以及25%、50%、75%分位数。

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print(platform_df.fans.describe())

3、排序

根据某一列的值进行排序，默认是升序。

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print(platform_df.sort_values('fans'))

如果想降序排列，可以使用ascending=False参数。

根据行索引进行排序，代码如下：

1
print(platform_df.sort_index(ascending=False))

4、筛选数据

筛选出粉丝数大于10w的账号

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print(platform_df[platform_df.fans > 100000])

筛选出备注为空的账号

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print(platform_df[platform_df.remark.isna()])

5、新增一列

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platform_df['new'] = 100
print(platform_df)

6、删除一列

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2
platform_df.drop('new',axis=1,inplace=True) #axis=1表示删除列，inplace=True表示直接在原数据上修改
print(platform_df)

7、保存数据

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platform_df.to_excel('D:\\work\\程序员晚枫的账号.xlsx',sheet_name='sheet1',index=False) #index=False表示不保存索引

8、参考文档

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