爲什麼要學pandas？¶
在數據處理領域，Python的pandas庫就像一位”數據管家”，能幫我們輕鬆地讀取、清洗、分析數據。CSV（逗號分隔值）是最常見的數據格式之一，很多數據文件（比如Excel導出的表格、統計報表）都能用CSV格式保存。學會用pandas讀取CSV文件，是數據分析的第一步！
第一步：安裝pandas¶
如果你的電腦還沒安裝pandas，需要先通過命令行安裝。打開終端（Windows用”命令提示符”，Mac/Linux直接用終端），輸入：
pip install pandas
提示：如果用Anaconda或Jupyter Notebook，pandas通常已經預裝，直接跳過這步即可。
第二步：導入pandas庫¶
要使用pandas，需要先在代碼中導入它。通常我們會給pandas起個簡短的別名pd，方便後續調用：
import pandas as pd
這行代碼就像打開了”數據管家”的工具箱，接下來就可以用pd調用各種工具了。
第三步：讀取CSV文件¶
假設我們有一個簡單的CSV文件，比如叫student.csv，內容如下（你可以自己創建一個類似的文件，或者跟着例子操作）：
姓名,學號,語文,數學,英語
張三,001,85,92,78
李四,002,90,88,95
王五,003,76,80,82
這個文件記錄了3個學生的成績信息，列名是姓名、學號、語文、數學、英語。
基礎讀取：最常用的read_csv函數¶
用pandas讀取CSV文件只需一行代碼：
# 讀取CSV文件（假設文件在當前文件夾）
df = pd.read_csv('student.csv')
這裏df是”DataFrame”的縮寫，pandas用它來表示表格型數據（就像Excel裏的工作表）。執行這行代碼後，df就包含了CSV文件裏的所有數據。
第四步：查看和理解數據¶
讀取文件後，別急着分析！先看看數據長什麼樣、有沒有問題。pandas提供了幾個簡單又實用的工具：
1. 查看前幾行數據：head()和tail()¶
df.head()：顯示前5行數據（默認），快速預覽數據格式。df.tail(3)：顯示後3行數據（括號裏可以指定行數）。
# 顯示前5行
print(df.head())
# 顯示後3行
print(df.tail(3))
輸出結果應該和CSV文件內容一致，能看到列名和對應的數據。
2. 查看數據基本信息：info()¶
info()能幫我們檢查數據類型（比如數值型、字符串型）和是否有缺失值：
df.info()
輸出示例：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 姓名 3 non-null object
1 學號 3 non-null object
2 語文 3 non-null int64
3 數學 3 non-null int64
4 英語 3 non-null int64
dtypes: int64(3), object(2)
memory usage: 248.0+ bytes
- RangeIndex：表示行數（0-2，共3行）。
- Non-Null Count：每列非缺失值的數量（這裏都是3，說明沒有缺失值）。
- Dtype：數據類型（姓名、學號是字符串
object，成績是整數int64）。
3. 統計數值數據：describe()¶
如果數據中有數值列（如語文、數學），describe()能快速統計最小值、最大值、平均值等：
df.describe()
輸出示例（只統計數值列）：
語文 數學 英語
count 3.000000 3.000000 3.000000
mean 83.666667 86.000000 85.000000
std 7.559289 5.163978 7.071068
min 76.000000 80.000000 78.000000
25% 80.500000 84.000000 80.500000
50% 85.000000 88.000000 82.000000
75% 87.500000 90.000000 88.500000
max 90.000000 92.000000 95.000000
第五步：處理常見問題（進階）¶
如果你的CSV文件有特殊格式，比如中文亂碼、分隔符不是逗號、沒有表頭等，pandas也能靈活應對：
1. 中文亂碼：指定編碼格式¶
如果讀取時出現中文亂碼，可能是文件編碼和Python默認編碼不一致。嘗試用encoding參數指定編碼：
# 常見編碼：utf-8（默認）、gbk（中文Windows常用）
df = pd.read_csv('student.csv', encoding='utf-8')
2. 分隔符不是逗號：用sep參數¶
雖然CSV通常是逗號分隔，但有些文件可能用製表符（\t）或其他符號分隔。比如用sep='\t'讀取製表符分隔的文件：
# 讀取製表符分隔的文件
df = pd.read_csv('data.tsv', sep='\t')
3. 沒有表頭：自定義列名¶
如果CSV文件沒有第一行表頭（列名），read_csv會自動給列名編號（0,1,2…）。此時可以用names參數自定義列名：
# 假設文件沒有表頭，自定義列名爲['姓名', '學號', '語文', '數學', '英語']
df = pd.read_csv('student.csv', header=None, names=['姓名', '學號', '語文', '數學', '英語'])
總結¶
通過這篇教程，你已經學會了：
- 安裝和導入pandas：
pip install pandas+import pandas as pd - 讀取CSV文件：
pd.read_csv('文件名.csv') - 查看數據：
head()/tail()預覽數據，info()檢查類型和缺失值，describe()統計數值 - 處理特殊格式：編碼、分隔符、無表頭等問題的解決方法
pandas讀取CSV只是數據處理的開始，後續還可以學習數據篩選、清洗、合併等操作。現在，你可以嘗試用自己的CSV文件練習一下，熟悉這些步驟吧！