做一个使用 Python 的 pandas 库读取表格数据并统计人数的脚本示例： python 1. 导入 pandas 库 2. 读取表格数据 3. 合并列 4. 分割字符串 5. 扁平化列表 6. 去除重复 7. 统计人数 8. 打印结果

当然，这里是一个结合了上述步骤的Python脚本示例，假设你有这样一个二维列表，每个子列表代表一个人，包含名字和其他信息，我们仅统计名字的数量：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = [
    ['张三', '男'],
    ['李四', '女'],
    ['张三', '男'],
    ['王五', '男'],
    ['赵六', '女'],
]

# 1. 导入 pandas 库
# 无需特别说明，这是默认的操作

# 2. 读取表格数据
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Gender'])  # 假设 Name 列存储的是名字

# 3. 合并列（这里是直接用，因为你已经分开了）
# 如果需要合并其他列，可以简单地将它们放在一起，例如 df[['Name', 'NewColumn']] 

# 4. 分割字符串（这里不需要，因为我们已经有单独的名字列）
# 如果需要，你可以用 df['Name'].str.split() 来按某个字符分割，如姓和名

# 5. 扁平化列表（这里也没必要，因为我们已经有了扁平的数据）
# 如果数据结构更复杂，可以用 df.applymap(list).explode() 或者 json.loads(df['column']) 来扁平化

# 6. 去除重复
unique_names = df['Name'].drop_duplicates()

# 7. 统计人数
name_count = unique_names.shape[0]  # shape[0] 返回行数，即唯一名字的数量

# 8. 打印结果
print(f"有 {name_count} 个独一无二的名字.")

# 相关问题--
1. 为什么在这里直接用 DataFrame 而不是从 CSV 文件读取数据？
2. 如果原始数据结构更复杂，如何处理？
3. 有没有办法在去重之前忽略名字的大小写？