数据分析案例：使用Pandas DataFrame解决实际问题中的求和与添加数据


参考资源链接：[python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例](https://wenku.csdn.net/doc/cyhdalx4m0?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 数据分析与Pandas框架概述

数据分析作为当今社会中不可或缺的一部分，它通过处理和分析数据集来发现知识、得出结论或支持决策。为了执行这些复杂且多变的任务，Pandas框架应运而生。Pandas是一个强大的开源Python数据分析库，提供了快速、灵活且表达能力强的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的操作变得简单直观。

本章将首先介绍Pandas框架的前世今生，它由Wes McKinney于2008年创建，旨在解决金融分析中遇到的数据操作问题。从简单的数据处理到复杂的统计分析，Pandas都提供了一系列简单直观的API来操作数据，包括数据清洗、处理、分析、可视化等多个方面。

随后，本章还将概述Pandas在数据科学工作流程中的位置，以及它如何与其它流行的Python数据分析和机器学习库如NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等协同工作。我们将探讨Pandas的数据结构和核心功能，并为接下来深入学习DataFrame基础和数据操作打下基础。

# 2. Pandas DataFrame基础理论

## 2.1 Pandas库介绍

### 2.1.1 Pandas库的安装和导入

Pandas 是一个开源的 Python 数据分析库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。在使用 Pandas 前，需要确保已正确安装。Pandas 可通过 pip 包管理器进行安装：

pip install pandas

安装完成后，就可以在 Python 环境中导入并使用它了：

import pandas as pd

Pandas 库通常被缩写为 `pd`，这是数据分析社区的一种习惯用法。

### 2.1.2 Pandas中的数据结构概览

Pandas 的两个核心数据结构是 `Series` 和 `DataFrame`。`Series` 是一维的数据结构，而 `DataFrame` 是二维的数据结构。

- **Series**

`Series` 类似于一维数组，它可以存储任意数据类型，并且每个元素都有一个标签（索引）。

s = pd.Series([3, -5, 7, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)

输出：

a    3
b   -5
c    7
d    4
dtype: int64

- **DataFrame**

`DataFrame` 是一个二维标签化数据结构，可以看作是一个表格。它既能够存储数值型数据，也能够存储非数值型数据。

data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Location': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London'],
        'Age': [24, 13, 53, 33]}
df = pd.DataFrame(data, index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'])
print(df)

输出：

         Name  Location  Age
rank1    John  New York   24
rank2    Anna    Paris   13
rank3   Peter   Berlin   53
rank4   Linda   London   33

通过以上简单的例子，我们已经看到了 Pandas 如何帮助我们快速创建数据结构，并且能够为数据分析任务做好准备。

## 2.2 DataFrame的基本操作

### 2.2.1 DataFrame的创建与结构理解

在创建 `DataFrame` 的过程中，理解其结构是非常重要的。`DataFrame` 由行索引（index）和列索引（columns）构成，并可以存储多种类型的数据。创建 `DataFrame` 可以通过多种方式，例如使用字典或者二维数组：

import numpy as np

# 使用字典创建DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用numpy数组创建DataFrame
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])

通过访问 `df.index` 和 `df.columns` 可以分别查看行索引和列索引。

### 2.2.2 数据的读取和写入方法

在数据分析中，经常会遇到需要从外部文件读取数据或把处理后的数据写入文件的情况。Pandas 提供了非常便捷的函数来实现这些功能，如 `read_csv()`、`read_excel()`、`to_csv()` 和 `to_excel()`。

# 从CSV文件读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将DataFrame写入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

对于 Excel 文件，Pandas 也有类似的读写函数 `read_excel()` 和 `to_excel()`。

## 2.3 DataFrame的数据选取与处理

### 2.3.1 数据选取技术

数据选取是数据分析中非常核心的操作，Pandas 提供了丰富的方法进行数据选取，包括基于标签的选择、基于位置的选择、基于布尔数组的选择等。

# 通过标签选取数据
print(df['Name'])

# 通过位置选取数据
print(df.iloc[0])

# 通过布尔索引选取数据
print(df[df['Age'] > 30])

在数据选取中，经常使用 `loc` 和 `iloc` 方法，其中 `loc` 是基于标签的索引，而 `iloc` 是基于整数位置的索引。

### 2.3.2 数据处理技巧和方法

数据处理涉及到很多操作，如修改、添加、删除数据列或行，排序，填充缺失值等。Pandas 提供了丰富的 API 来处理这些操作。

# 添加新列
df['new_col'] = df['col1'] + df['col2']

# 删除列
df.drop(['new_col'], axis=1, inplace=True)

# 数据排序
df.sort_values(by='col1', ascending=False)

# 填充缺失值
df.fillna(value=0)

在使用 `drop` 方法时需要注意 `inplace=True` 参数，它表示直接在原 DataFrame 上修改，否则会返回一个新的 DataFrame。

在本章节中，我们深入探索了 Pandas DataFrame 的基础理论，从库的介绍到基础操作的实践，再到数据选取和处理技巧。通过对本章内容的学习，你将能够掌握使用 Pandas 进行高效数据操作的技巧，为后续更复杂的分析打下坚实的基础。接下来的章节将具体讲述在数据分析中另一常用的操作——数据求和。

# 3. 数据求和的实践应用

## 3.1 求和的基本理论与方法

### 3.1.1 统计学中的求和概念

在统计学中，求和是一个基本且重要的操作。它涉及到将一系列的数值数据相加，以获得数