背景
懂编程语言最开始是属于程序猿的世界，现在随着国内人们受教育程度的提升、互联网科技的发展，业务人员也开始慢慢需要懂编程语言。从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。
业务人员之前使用的大部分都是Excel，现在随着数据量的提升，Excel已无法满足数据处理需求。如果在Excel里面数据量超过10万行，则Excel运行起来就相当卡顿。
下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。
如下所示为2021年2月编程语言排行榜：
从排行榜来看，python越来越吃香了
2021年2月编程语言排行榜
案例
这里只是展示方法，用到数据只有15行
案例数据
导入模拟数据
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx')
data.head()
导入模拟数
查看数据行、列
len(data) #数据行数
len(data.columns) #数据列数
data.info() #数据各列详细信息
data.describe() #默认，值统计数值型列
data.describe(include='all') #所有列
data.describe(include='object') #只针对列为字符型
查看数据行、列
查看数据类型
data.dtypes
查看数据类型
数据筛选
data[data['性别']=='男']
data[data['年龄']>=30]
data[(data['年龄']>=30) & (data['性别']=='男')] #两个条件 与
data[(data['年龄']>=30) | (data['性别']=='男')] #两个条件 或
数据筛选
基于筛选，修改里面的数据
data.loc[data['姓名']=='张三','性别']='女' #把张三 性别 修改为：女
data
修改数据
数据缺失值替换
data #性别、年龄 里面各有个缺失值
int(data['年龄'].mean(skipna=True))
#年龄的缺失值，用平均值来代替
data['年龄'].fillna(int(data['年龄'].mean(skipna=True)),inplace=True)
data
data['性别'].fillna('其他',inplace=True)
data
缺失值替换
添加行
#方法一
data.loc[15]=[16,'new',55,'女',350,4,50]
data
#方法二
data_new = pd.DataFrame([[16,'new',55,'女',350,4,50]],columns=data.columns)
pd.concat([data,data_new],ignore_index=True)
添加行
添加列
添加列相对比较简单，直接赋值即可
data['new_column_1']=0
data['new_column_2']='new'
添加列
删除行
data.loc[15]=[16,'new',55,'女',350,4,50,0,'new'] #先添加一个测试行
data
data.drop(index=15,inplace=True) #删除行
data
删除行
删除列
data.drop(columns='new_column_1') #返回删除后的新数据，原始数据不变
data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2']) #返回删除后的新数据，原始数据不变
data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2'],inplace=True) #在原始数据上处理
data
删除列
数据去重
data
data[['性别','消费频次']]
data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='first') #保留第1个，一般结合排序使用
data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用
#根据 性别、消费频次 2列进行去重
data.drop_duplicates(subset=['性别','消费频次'],keep='first')
数据去重
数据排序
相对Excel方便很多
data
data.sort_values(by='消费金额',ascending=True)
data.sort_values(by='消费金额',ascending=False)
data.sort_values(by=['消费频次','消费金额'],ascending=[False,True])
数据排序
数据统计
data
data['性别'].value_counts()
data['性别'].value_counts(normalize=True) #百分比
data.value_counts(subset='性别')
data.value_counts(subset=['消费频次'],sort=True,ascending=True)
数据统计
数据透视表
data
pd.pivot_table(data,index=['性别'],aggfunc='count')
pd.pivot_table(data,index=['性别'],values=['姓名'],aggfunc='count')
pd.pivot_table(data,index=['性别'],
columns=['消费频次'],
values=['姓名'],
aggfunc='count',
fill_value=0)
pd.pivot_table(data,index=['性别'],
columns=['消费频次'],
values=['姓名'],
aggfunc='sum',
fill_value=0)
pd.pivot_table(data,index=['性别'],
columns=['消费频次'],
values=['消费金额'],
aggfunc='sum',
fill_value=0)
pd.pivot_table(data,index=['性别'],
columns=['消费频次'],
values=['最近一次消费距今间隔天数'],
aggfunc='mean',
fill_value=0)
数据透视表
sum函数
data
data['消费金额'].sum()
sum函数
count函数
data
data.count()
data['姓名'].count()
count函数
if函数
data
#方法一
data['性别_处理']=data['性别'].map(lambda x:1 if x=='男' else 0)
#方法二
def gender(x):
if x=='男':
return 1
else:
return 0
data['性别_处理2']=data['性别'].map(gender)
#方法三
dict_gender={'男':1,'女':0 ,'其他':0}
data['性别_处理3']=data['性别'].map(dict_gender)
if函数
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