学习python数据分析之前， 如果你已经搞懂了Python 基础语法，那么现在就可以进入数据分析的“核心环节”——和真实数据打交道！很多新手拿到数据时，会陷入“手动翻 Excel”的误区：面对几百行甚至几千行的销售表、用户表，一遍遍滚动鼠标看数据，既浪费时间又容易漏掉关键信息（比如“这列数据有多少空值？”“销量最高是多少？”）。
其实用 Pandas 库，1 行代码就能加载 Excel/Csv 数据，再用 3 个简单方法，5 分钟内就能把数据的“家底”摸得清清楚楚。今天这篇就带新手朋友入门 Pandas：从“读数据”到“快速分析数据概况”，全程附超市销售数据实战，跟着敲代码就能上手。
先搞懂：为什么数据分析一定要用 Pandas？
新手可能会问：“我用 Excel 也能看数据，为什么要学 Pandas？”举个真实场景你就懂了：
如果给你一个 10 万行的“超市月度销售数据”，用 Excel 打开要等半天，想知道“有多少列数据、每列是什么类型、有没有空值”，得手动点每一列看；而用 Pandas，1 行代码加载数据，1 行代码就能输出所有关键信息，全程不超过 10 秒。
Pandas 本质是 Python 的“数据处理神器”，专门解决数据分析的“第一个痛点”——高效加载和查看数据，它的核心优势对新手特别友好：
- ✅ 1 行代码读取 Excel/Csv/数据库等几乎所有格式的数据；
- ✅ 自带“快速探查”工具，不用写复杂逻辑就能了解数据结构；
- ✅ 处理大数据不卡顿（比 Excel 快 10 倍以上）；
- ✅ 后续数据清洗、筛选、统计都能无缝衔接。
简单说：学会 Pandas 读数据+查概况，就等于跨进了数据分析的“大门”。
第一步：准备工作
默认已经安装python环境和pycharm