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Python之pandas實現(xiàn)更復(fù)雜的Excel操作

F2967527 >《數(shù)據(jù)分析》

2020.03.09

關(guān)注

◆ ◆ ◆ ◆ ◆

我是需求

有人問了我一個這樣的問題，題目是：……。直接上圖吧~

總之一句話，給我求出每名同學(xué)兩次模擬考試的成績漲跌情況。

我來安排

1.造點假數(shù)據(jù)

import pandas as pddata = {'考試':['一模','二模','一模','二模','一模','二模'], '姓名':['張三','張三','李四','李四','王五','王五'], '語文':[78,75,68,72,80,82], '數(shù)學(xué)':[90,95,78,76,100,92], '英語':[85,82,78,76,86,93]}df = pd.DataFrame(data)df

#方法一#

2.1先分組求首尾數(shù)據(jù)之差

# 一定要深刻體會groupby后加的字段的不同delta = df.groupby('姓名')['考試','語文','數(shù)學(xué)','英語'].last() - df.groupby('姓名')['語文','數(shù)學(xué)','英語'].first()# 重設(shè)索引，使姓名列恢復(fù)列字段delta.reset_index(inplace = True)# 填充為對比，滿足需求的每一個小細(xì)節(jié)delta.fillna('對比',inplace=True)# 輸出瞧一瞧delta

3.1使用append添加結(jié)果進(jìn)去

# 這種方式是可以設(shè)置ignore_index = Truedf.append(delta,ignore_index = True,sort = False).sort_values('姓名').reset_index(drop=True)

#方法二#

2.2先分組使用diff( )方法求差值

delta = df.groupby('姓名').diff().dropna()delta

3.2使用append添加結(jié)果進(jìn)去

# 這種方式必須設(shè)置ignore_index = False，否則在索引排序時就會匹配不到結(jié)果df.append(delta,ignore_index = False,sort = False).sort_index().fillna({'考試':'對比'}).fillna(method = 'ffill')

上圖結(jié)果可以看到，我們利用了索引的一個排序，完成了差值的匹配。當(dāng)然，可以使用重設(shè)索引來更新一下。好了，完成--?。?！

本文講解了這幾大需要掌握的知識點：

1.深入理解分組聚合的眾多妙處。

2.不同參數(shù)對結(jié)果的影響。

3.append方法，fillna方法，diff方法的使用。

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