摘 要：以工资数据年度汇总为例，详细阐述了利用Pandas 工具对Excel 表格中的工资数据实现批量导入、识别标题行位置、清除特殊字符、清洗无效行、汇总与分析、描述性统计的过程。解决了工资数据年度汇总中的数据量大、核对过程复杂、汇总效率低等难点，实现了工资数据处理的自动化。同时也适用于人事数据、财务数据的年度汇总，具有良好的实用性与推广价值。
关键词：Pandas；财务数据；数据分析；年度汇总
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）10-0087-03
Application of Pandas in Annual Summary of Wage Data
WU Lin
（Zhumadian City Museum，Zhumadian 463000，China）
Abstract：Taking the annual summary of wage data as an example，this paper describes in detail the implementation process of batch import，identification of header row position，removal of special characters，cleaning of invalid rows，summary and analysis，descriptive statistics of data in Excel tables based on Pandas. This method solves the difficulties in the annual summary of wage data，such as large amount of data，complex checking process and low efficiency，and realizes the automation of wage data processing. This method is also suitable for the annual summary of personnel data and financial data，with good practicability and promotion value.
Keywords：Pandas；financial data；data analysis；annual summary
参考文献：
[1] 张若愚.Python 科学计算 [M]. 北京：清华大学出版社，2012：469-471.
[2] MCKINNEY W. 利用Python 进行数据分析（原书第2 版）[M]. 徐敬一，译. 北京：机械工业出版社，2018：10-11.
[3] SEGARAN T. 集体智慧编程 [M]. 莫映，王开福，译. 北京：电子工业出版社，2009：156-157.
[4] 张志强，赵越. 零基础学Python [M]. 北京：机械工业出版社，2015：85-86.
作者简介：吴琳（1991—），女，汉族，河南驻马店人，中级会计师，会计，本科，研究方向：数据分析、会计电算化。