5.结构化数据处理（excel,pandas）知识点梳理-2023届浙教版（2019）高考信息技术专题复习（必修）

第四章 结构化数据处理 第一部分：Excel基本操作 一、公式的编辑 1.公式必须等号“=”开头，乘号为“*”，除号为“/”，括号为“（）”。乘号不能省略，不能用中括号[]。比如公式“=((A2+B2)/2)-5”，不能写成“=[(A2-B2)/2]-5”。如果单元格格式被设置成“文本”，输入公式会无效（被当做文本字符）。 2.Excel常用的函数有Sum(数据区域)、Average(数据区域)、Max(数据区域)、Min(数据区域)等。多个不连续区域中间用逗号分隔，比如“=Sum(B2:D2,F2)”。Excel中函数不区分大小写。 3.编辑的公式引用的空白单元格，空白单元格当作0处理。比如公式“=A2/B2”，如果B2为空白单元格，此时除数为0，会出现“#DIV/0！”错误提示。而函数计算时会自动忽略非数字类型单元格和空白单元格。 4.公式相对引用：在单元格C2中输入公式“=A2*5+B2”，将C2中内容复制粘贴到E3单元格后，公式会自动变成“=C3*5+D3”。因为单元格E3相对C2，增加2列，增加1行。公式中的行号和列号会分别自动增2和增1,即“=A2*5+B2”变成“=C3*5+D3”。 5.行绝对引用和列绝对引用。单元格中输入公式“=B2/F2"，自动填充到下一个单元格，下一个单元格中公式为“=B3/F3”(行号自动加1)：如果不想让某个行号发生变化，则需要在行号前加绝对引用符号$，如“=B2/F$2”、下个单元格公式则为“=B3/F$2”。同理自动填充到右边单元格，列号会自动递增公式由“=B2/F2”变为“=C2/G2”(列号递增)。如果不想让某个列号发生变化，则需要在列号前加绝对引用符号$，比如“=B2/$F2”，右单元格公式则为“=C2/$F2”。 二、图表的绘制 1.图表数据区域的解题方法： (1)根据X轴，确定数据区域A3:A11 (2)根据Y轴，确定数据区域C3:C11 (3)根据图例，确定标题区域C2 (4)最后根据高平齐长对正，确定A2 最终确定数据区域为A2:A11,C2:C11，图表标题与选区无关 2.图表和数据区域中内容相互关联：改变区域A2:A11,C2:C11中的某个单元格内的内容，图表内容也会自动更新。图表数据区域内的数据排序后，图表也会发生变化，筛选后，不符合筛选结果的内容不会在图表上显示。在图表数据区域外操作，图表不会发生变化。 第二部分：pandas中的 Series 和 DataFrame 一、一维结构Series Series是一种一维的数据结构，包含一个数组的数据和一个与数据关联的索引（index）,索引默认是从0递增的整数。列表、字段等可以来创建Serise数据结构，与列表不同的是，Series的索引可以指定，类型可以为字符串类型。values index 1.创建一个Series对象 import pandas as pd s1 = pd.Series([166,178,180]) print(s1) s2 = pd.Series([166,178,180],index=["s1","s2","s3"]) print(s2) s2 = pd.Series({"s1":166,"s2":178,"s3":180}) print(s2) 2.Series对象常用属性 print(s2.index) Index(['s01','s02','s03'], dtype='object') print(s2.values) [166 178 180] 【注意】通过循环遍历查看s2时，默认输出s2.values 3.取值或修改Series对象 print(s2["s01"]) 166 print(s2[0]) 【注意】s2的索引值创建时被指定为字符串，所以可以使用指定索引访问，但此时默认索引依然可以使用。 s2[1] = 174 #s2["s02"]=174等价 print(s1) 二、二维结构DataFrame DataFrame是一种二维结构，由一个索引列（index）和若干个数据列组成，每个数据列可以是不同类型。DataFrame可以看作是共享同一个index的Series的集合。 1.创建DataFrame对象 import pandas as pd list1 = [["张三","男",12], ["李四","女",15], ["王五","男",13]] df1 = pd.DataFrame(list1,columns=["姓名","性别","年龄"]) values index columns dict1 = {"姓名":["张三","李四","王五"], "年龄":[12,15,13], "性别":