Python处理表格数据常用的35个操作

文章主要介绍了如何使用Python中的pandas库对Excel数据进行常用操作，包括数据的读取、筛选、排序、分组、合并等。以下是对主要内容的概括：

读取和保存Excel文件

• 使用pandas的read_excel函数可以读取Excel文件。
• 可以指定读取特定的工作表、日期格式、列名。
• 通过to_excel函数可以保存数据为Excel文件，可选择是否包含索引。

数据处理

• 可以筛选、排序数据，以及按列分组和计算分组统计信息。
• 查找替换数据，插入和删除列，以及重命名列等操作。
• 合并表格数据时，使用concat函数可以合并两个Excel文件。

数据透视和可视化

• 创建数据透视表和数据透视图，以分析数据统计和趋势。
• 数据可视化，如柱状图，通过matplotlib库实现。

数据清洗

• 去除空白、特殊字符，使用Excel公式。
• 获取某列的唯一值，删除重复行。

列的处理

• 修改列名的大小写，修改列的顺序。
• 添加新列，删除指定列。
• 使用条件表达式筛选符合特定条件的数据。