用python的pandas库对CSV格式的文件进行简单的统计分析操作

首先我使用的是jupyter notebook，要实现python的pandas库对CSV文件的操作，首相肯定需要导入库，然后就是要拥有一个CSV文件的样本啦，因为CSV文件的数据样本很多人可能没有，所以我是直接搜索的成绩单样本，然后写一些简单的脚本从百度文档爬取得到的。

现在开始进入流程：

先导入pandas库：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Users/asus/Desktop/data.csv')

调用pandas库中的read_csv函数，读取电脑上的csv文件，如果是使用的jupyter notebook的话，可以尝试在‘  '中写入地址时，输入  ~/ 再按tab键可以获取地址提示，看看效果：

获取列名与索引：

# 列名
print(df.columns)
# 索引
print(df.index)

按照某一列筛选：

按照某一列或者某几列进行排序：

其中的head函数不加任何参数的话就是默认取前5列。

取出某一列的值（返回值为array数列）：

简单的个数统计：

将表格中的某几列拆分出来：

pandas中的map函数：

pandas中的applymap函数：

索引（前面的索引并不都是从0开始步长为1的，有时候会有一些特殊的索引，如下图）：

这次的分享就到这里，希望能给大家带来一些帮助，人生苦短，我用python！感谢大家的阅读！