做一个使用 Python 的 pandas 库读取表格数据并统计人数的脚本

在 Python 中，使用 pandas 库可以方便地处理表格数据并统计其中的信息。下面是一个简单的脚本示例，用于读取 CSV 文件，统计人员数量：

import pandas as pd

# 读取 CSV 数据
data_df = pd.read_csv('table_data.csv')  # 更改为你想要读取的文件名

# 确保 'Name' 列存在，如果不存在则替换为你实际的列名
if 'Name' in data_df.columns:
    names = data_df['Name'].tolist()
else:
    print("无法找到 'Name' 列，请检查数据集")

# 使用 set 去除重复，然后计算集合大小（等于唯一的人员数量）
unique_people = len(set(names))

# 输出结果
print(f"表格中有 {unique_people} 位独特人员")

在这个例子中：

1. 首先导入 pandas 库，它是用于数据操作的强大工具。
2. 使用 `pd.read_csv()` 读取名为 'table_data.csv' 的 CSV 文件，将其内容转化为 DataFrame。
3. 检查是否存在名为 'Name' 的列，通常这类脚本会假设有一个记录姓名的列。
4. 将 'Name' 列转换为列表，便于进一步处理。
5. 使用集合 `set()` 来消除重复的名称，因为集合只包含唯一的元素。
6. 计算集合的长度，也就是唯一的人员数量。
7. 最后，打印出统计的结果。

**注意**：这个脚本假设每行代表一个人，且每个人的姓名只出现在一行中。如果数据结构不同，比如多行表示同一个人的不同情况，那么你需要相应地调整处理方法。

**相关问题--**:
1. 如何在读取 CSV 文件时指定特定的编码格式？
2. 如果数据中包含了日期或时间，该如何处理？
3. 这个脚本能处理非常大的 CSV 文件吗？如果有性能问题怎么办？