两个核心数据结构#

概念对应关系：index（索引，行号或行标签）、column（列名）、row（一行）。

DataFrame 常见属性#

一、知识回顾（读完直接做下面的实践题）#

1. Pandas 是结构化数据分析工具集，底层基于 Numpy 构建
2. 两个核心结构：DataFrame 像一张 Excel 表格；Series 像表格中的一列
3. 安装命令：pip install pandas
4. DataFrame 取列名用 df.columns、取维度用 df.shape、取单元格数量用 df.size、取每列类型用 df.dtypes
5. Series 取数据类型用 s.dtype（单数），DataFrame 用 df.dtypes（复数）
6. df['语文'].mean() 求平均分；max() 求最大值、min() 求最小值
7. 构造 DataFrame 时用参数 columns 指定列名，用参数 index 指定行索引

二、裸写题#

• 2-1 构造 DataFrame 用”字典套列表”的方式造一个 3 名学员的成绩表（列：姓名、语文、数学），打印 shape 和 columns。

  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：列名当字典的键，每列的数据当值 二级 · 方法：pd.DataFrame({...}) 三级 · 骨架：df = pd.DataFrame({"姓名": [...], "语文": [...], "数学": [...]})

  参考答案（做完再点开）

  1
  # 2-1
  2
  import pandas as pd
  3
  
  4
  df = pd.DataFrame({
  5
      "姓名": ["小王", "小李", "小张"],
  6
      "语文": [90, 80, 70],
  7
      "数学": [80, 90, 80],
  8
  })
  9
  print(df.shape)      # (3, 3)
  10
  print(df.columns.tolist())  # ['姓名', '语文', '数学']

• 2-2 取属性 对上面造出的表，分别打印：行索引、列名、值、单元格数量、每列类型、维度。

  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：六个属性各一行 二级 · 方法：index / columns / values / size / dtypes / shape 三级 · 骨架：print(df.index.tolist())（转成列表看得更清楚）

  参考答案（做完再点开）

  1
  # 2-2
  2
  print(df.index.tolist())    # [0, 1, 2]
  3
  print(df.columns.tolist())
  4
  print(df.values.tolist())
  5
  print(df.size)              # 9
  6
  print(df.dtypes)
  7
  print(df.shape)             # (3, 3)

• 2-3 统计一列 取出”语文”这一列，打印最高分、最低分、平均分（平均分保留两位小数）。

  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：先取列，再用统计方法 二级 · 方法：df['语文'].max() / .min() / .mean() 三级 · 骨架：f"{df['语文'].mean():.____}" 保留两位小数

  参考答案（做完再点开）

  1
  # 2-3
  2
  print(f"最高分: {df['语文'].max()}, 最低分: {df['语文'].min()}, 平均分: {df['语文'].mean():.2f}")