python学习Day14:实际应用——pandas的筛选与保存

第14天：实际应用——pandas 进阶（筛选与保存）

学习内容：pandas 进阶

核心知识点：数据筛选与结果保存

当日目标：筛选及导出

练习任务：筛选特定分数并保存

1. 为什么要学数据筛选？（逻辑拆解） （1）核心思想：从成千上万行数据中，瞬间抓出你关心的那一部分。 （2）逻辑类比： *   Excel：你需要点“漏斗”图标，然后勾选条件。 *   pandas：你写一行简单的判断语句（比如“分数 > 90”），它就会把符合条件的行像“过滤网”一样留下来。

2. 如何筛选并保存数据？ （1）核心思想：先“选”出来，再“写”成新文件。 （2）电脑做法： *   筛选：df[df['列名'] > 某个值]。 *   保存：.to_csv('新文件名.csv')。

3. 今日练习代码实现

import pandas as pd# 初始化：导入 pandas 工具包，并简写成 pd

# 1. 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') 

# 2. 输出前 5 行与行列数 print("---以下是数据的前 5 行---") print(df.head()) print("---数据的行列数---") print(df.shape)

# 3. 进阶计算 avg_score = df['score'].mean() max_score = df['score'].max() print(f"表格中的平均分是：{avg_score}") print(f"表格中的最高分是：{max_score}")

# 4. 数据筛选 high_scores = df[df['score'] > 90] print("---以下是超过 90 分的学生---") print(high_scores)

# 5. 结果保存 high_scores.to_csv('high_scores_report.csv', index=False) print("---完毕！---")