Python 数据处理与自动化

1. 引言

Python: 数据处理的瑞士军刀

虽然 JavaScript (特别是 Node.js) 能够处理文件和执行脚本，但 Python 在数据处理、科学计算和自动化任务方面拥有更强大、更成熟的生态系统。对于许多开发者来说，这正是他们学习 Python 的主要原因之一。

本模块将向你展示 Python 如何轻松应对各种数据处理挑战，从简单的文件 I/O 到复杂的数据分析。

核心概念类比

💡 学习策略：将 Python 的这些工具视为你现有 JavaScript/Node.js 工作流的“超级升级版”。你会发现 Python 在处理结构化数据和大型数据集时更加得心应手。

2. 文件操作

Python 提供了非常简洁直观的文件操作语法。

2.1 读写文件

2.2 处理 JSON 文件

3. 正则表达式

Python 的 re 模块提供了强大的正则表达式功能。

4. Pandas: Python 数据分析利器

pandas 是 Python 数据科学生态系统的核心库，它提供了 DataFrame 和 Series 两种强大的数据结构，使得数据清洗、转换、分析和可视化变得异常简单。

4.1 Series: 一维数据

Series 类似于一个带标签的数组。

4.2 DataFrame: 二维数据

DataFrame 是 pandas 的核心，它是一个二维表格型数据结构，可以看作是 Series 的容器。

4.3 从 CSV 读取数据

pandas 可以非常方便地从各种数据源（CSV, Excel, SQL 等）读取数据。

5. 总结

Python 在数据处理和自动化方面的能力远不止于此，但本模块已经为你打下了坚实的基础。你现在已经了解了如何：

• 使用 Python 进行基本的文件操作。
• 利用 re 模块进行强大的文本匹配和处理。
• 使用 pandas 库进行高效的数据分析。

这些技能将为你打开一扇新的大门，让你能够利用 Python 解决各种复杂的数据问题，编写强大的自动化脚本。