Python入门之使用pandas分析excel数据

以下是Python入门之使用pandas分析excel数据的完整实例教程：

第一步：导入必要的库

我们需要导入pandas库和xlrd库来处理Excel数据。

import pandas as pd
import xlrd

第二步：读取Excel表格

我们可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel表格。假设我们的Excel表名为example.xlsx，我们可以使用如下的代码来读取此Excel表格：

data = pd.read_excel('example.xlsx')

第三步：查看表格数据

使用.head()函数，可以查看表格的前几行数据，默认是前五行。如果需要查看前十二行的数据，可以将括号里面的数字改为12。

print(data.head())

第四步：查看表格的列信息

可以使用.columns函数，查看表格的所有列的名字。

print(data.columns)

第五步：筛选列数据

可以使用如下语句来筛选出表格中特定列的数据，例如我们需要查看例子中表格的第二列数据。

print(data['Column2'])

第六步：将指定列作为行索引

可以使用如下语句将表格的某一列作为行索引。

data.set_index('Column1', inplace=True)
print(data.head())

示例一：计算平均值和标准差

以表格中第三列的数据为例，我们可以使用如下代码来计算其平均值和标准差。

mean = data['Column3'].mean()
std = data['Column3'].std()

print('平均值：', mean)
print('标准差：', std)

示例二：根据条件筛选

我们假设需要筛选出表格中某一列中数值大于10的行数据。可以使用如下代码：

result = data[data['Column2'] > 10]
print(result)

完整的Python代码如下：

import pandas as pd
import xlrd

# 读取Excel表格
data = pd.read_excel('example.xlsx')

# 查看表格的前五行数据
print(data.head())

# 查看表格的列信息
print(data.columns)

# 筛选出表格中特定列的数据
print(data['Column2'])

# 将表格的某一列作为行索引
data.set_index('Column1', inplace=True)

# 计算平均值和标准差
mean = data['Column3'].mean()
std = data['Column3'].std()
print('平均值：', mean)
print('标准差：', std)

# 根据条件筛选
result = data[data['Column2'] > 10]
print(result)

以上就是Python入门之使用pandas分析excel数据的完整实例教程，包含了读取Excel表格、查看表格数据、筛选列数据、计算平均值和标准差、根据条件筛选等多个方面的实例。