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Python入门-Day 18:Pandas 基础

hfteth 2025-05-16 13:27:18 技术文章 9 ℃

Pandas 基础 的具体学习任务，专为 AI 新手设计，内容清晰且可操作，帮助你掌握 Pandas 的安装、Series 和 DataFrame 的基础使用，并通过练习读取 CSV 文件并计算列平均值。任务包括理论学习和实践步骤，用简单语言引导你完成，确保你能动手并理解。

任务目标

预计时间

任务步骤

1. 安装 Pandas

学习内容

子任务

2. Series 和 DataFrame

学习内容

子任务

创建 Series：
试试：
python
import pandas as pd # 创建 Series scores = pd.Series([85, 90, 78, 92], index=["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]) print("Series：\n", scores)
预期输出：
Series： Alice 85 Bob 90 Charlie 78 David 92 dtype: int64
生活例子：记录四个人的考试分数。
时间：15 分钟。
创建 DataFrame：
试试：
python
data = { "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "Score": [85, 90, 78], "Age": [20, 21, 19] } df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame：\n", df)
预期输出：
DataFrame： Name Score Age 0 Alice 85 20 1 Bob 90 21 2 Charlie 78 19
生活例子：一个班级的学生信息表。
时间：20 分钟。
基本操作：
访问数据：
python
print("第一行：\n", df.iloc[0]) # 第一行 print("Score 列：\n", df["Score"]) # Score 列 print("Bob 的分数：", df.loc[1, "Score"]) # 指定位置
输出：
第一行： Name Alice Score 85 Age 20 Name: 0, dtype: object Score 列： 0 85 1 90 2 78 Name: Score, dtype: int64 Bob 的分数： 90
时间：15 分钟。

3. 练习：读取 CSV 文件并计算列平均值

学习内容

子任务

准备 CSV 文件：
创建一个简单 CSV 文件（如 students.csv），内容如下：
Name,Score,Age Alice,85,20 Bob,90,21 Charlie,78,19
保存到本地（比如 C:/data/students.csv 或 ./students.csv）。
或者下载一个 CSV（推荐 Kaggle 的 titanic.csv）。
时间：10 分钟。
读取 CSV：
运行：
python
import pandas as pd df = pd.read_csv("students.csv") # 替换成你的文件路径 print("数据预览：\n", df.head())
预期输出：
数据预览： Name Score Age 0 Alice 85 20 1 Bob 90 21 2 Charlie 78 19
时间：15 分钟。
计算列平均值：
运行：
python
means = df[["Score", "Age"]].mean() # 只算数字列 print("列平均值：\n", means)
预期输出：
列平均值： Score 84.333333 Age 20.000000 dtype: float64
时间：15 分钟。
挑战练习：
用自己的 CSV（或 students.csv）：
读取文件。
计算所有数字列的平均值。
打印结果，格式如：
平均分数：xx.x 平均年龄：xx.x
参考答案：
python
df = pd.read_csv("students.csv") means = df[["Score", "Age"]].mean() print(f"平均分数：{means['Score']}") print(f"平均年龄：{means['Age']}")
输出：
平均分数：84.33333333333333 平均年龄：20.0
时间：20 分钟。

任务验收

小Tips