python如何处理表格数据

Python 可使用多种库来处理表格数据，其中最流行的是 pandas 库。
使用 pandas 可以读取、处理和分析表格数据。下面是一些常见的操作：
1. 读取表格数据：可使用 pandas 的 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件，也能够使用 `read_excel()` 函数来读取 Excel 文件。
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
```
2. 查看数据：使用 `head()` 函数可以查看表格的前几行数据，默许为前 5 行，也能够指定查看的行数。
```python
# 查看前 5 行数据
data.head()
# 查看前 10 行数据
data.head(10)
```
3. 挑选数据：可使用条件语句来挑选数据，例如挑选某一列满足特定条件的行。
```python
# 挑选某一列满足条件的行
filtered_data = data[data['column_name'] > 10]
```
4. 排序数据：使用 `sort_values()` 函数可以对表格数据进行排序，可以指定排序的列和排序的顺序。
```python
# 按某一列进行升序排序
sorted_data = data.sort_values('column_name')
# 按某一列进行降序排序
sorted_data = data.sort_values('column_name', ascending=False)
```
5. 数据统计：使用 `describe()` 函数可以对表格数据进行统计分析，包括计数、均值、标准差等。
```python
# 对数值列进行统计分析
data.describe()
```
6. 数据处理：可使用 pandas 提供的各种函数对数据进行处理，例如删除重复行、填充缺失值、计算列间的相关性等。
```python
# 删除重复行
data.drop_duplicates()
# 填充缺失值
data.fillna(value)
# 计算列间的相关性
data.corr()
```
以上是一些常见的表格数据处理操作，使用 pandas 可以灵活处理各种复杂的表格数据。