文章要点
- 🍻结语
- 🐚作者简介：苏凉（专注于网络爬虫，数据分析）
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👑名言警句：海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。
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🍺前言
🍀（一）在pandas中对excel进行函数填充
🍒1.在excel中进行函数填充
🍒2.在pandas中实现函数填充
🔥2.1 列于列进行计算
import pandas as pd book = pd.read_excel('./Book.xlsx') df = pd.DataFrame(book) # 1.列与列进行计算 now_price = df['原价'] * df['折扣'] df['现价']=now_price print(df)
结果：
🔥2.2 单元格与单元格进行计算
# 2.单元格和单元格进行计算 # # 对索引进行遍历 for i in df.index: df['现价'].at[i] = df['原价'].at[i] * df['折扣'].at[i]
结果与上述相同。
🔥2.3 部分数据计算
# 3.对部分单元格进行遍历 for i in range(5,11): df['现价'].at[i] = df['原价'].at[i] * df['折扣'].at[i]
结果：
🔥2.4 列增值
🌟2.4.1 pandas中的apply函数
4.列增值 def add(x): return x+5 df['原价'] = df['原价'].apply(add)
df['原价'] = df['原价'].apply(lambda x:x+5)
以上两种方法都可以的到同样的结果：
🍀（二）排序以及多重排序在excel表格中我们可以对数据进行从大到小或是从小到大排序，也可以对多列数据进行排序，那再pandas中我们要如何操作呢?接下来就让我们一起看看吧！
实例：我们要对该表格的价格进行从大到小排序，以及将不值且价格从大到小来进行排序
🍒1.在excel表格中进行操作
结果：
🍒2.在pandas中实现排序操作
import pandas as pd list = pd.read_excel('./count.xlsx') df = pd.DataFrame(list) df.sort_values(by=['Worthy','Price'],inplace=True,ascending=[True,False]) print(df)
结果：
这样我们就实现了以上结果。
🍀（三）数据筛选
🍒1.在excel中进行数据筛选
🍒2.在pandas中实现数据筛选
import pandas as pd def age_25(a): return a<25 def score_85(b): return b>=85 and b <=100 student = pd.read_excel('./Students.xlsx',index_col='ID') df = pd.DataFrame(student) fin = df.loc[df['Age'].apply(age_25)].loc[df['Score'].apply(score_85)] print(fin)
fin = df.loc[df['Age'].apply(lambda x:x<25)].loc[df['Score'].apply(lambda y:y>=85 and y<=100)]
两种方法结果相同：
