懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二)：高级筛选(下)

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前言

经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。

紧接着上一篇的高级筛选，不过上一篇的例子太简单了，这次来点难度。

数据

继续沿用上一篇的数据：

• • 某学校的一份考试成绩表(8科成绩)

加载数据

pandas 需要加载 Excel 数据，如下：

复杂过滤

“高于全级平均分的人”，Excel 高级筛选的条件区域设置如下：

• • 这次需要在条件值中使用函数公式
• • =K2>AVERAGE(K:K) ，你可以想象成，Excel 会遍历每行，遍历时，会把函数公式中的 K2 ，用当前行的值替换

pandas 实现思路是一样的，如下：

上面的需求还是有点简单，再加点料。

“总分高于所在班级平均分的学校”,Excel 高级筛选的条件区域设置如下：

• • 此时不能简单使用 AVERAGE ，这是因为我们需要根据 班级 获得该班级的平均分，这次使用 AVERAGEIF(B:B,B2,K:K)

pandas 实现则显得麻烦点。如下：

• • .groupby(‘班级’) ，按班级分组
• • .apply ，对每组查询总分超出平均分的记录。

  这里的 query 字符串与上一例子是一样的

为难 Excel 的任务

有些任务用 Excel 自带功能则非常繁琐，比如：

“全级中，8科成绩都超出全级平均分的学生”

这任务如果用 Excel 实现，必须逐一对每个科目进行求平均，直接看看 pandas 的实现：

• • 定义一个方法，这有利于重用逻辑
• • 前2句，先求出每科平均分
• • 然后求出每位学生高于平均分的科目数量 count
• • 最后简单判断一下，即可得到结果

看看调用结果：

这时候，如果需要看 “8科成绩都超出该班级的平均分的学生”，则非常简单了：

• • 这些都是班内的“三好学生”

是不是 so easy？！

来看看有哪些学生需要留堂见家长。

“8科成绩都低于班内平均水平的学生”，仍然很简单：

• • 仅仅添加一个参数 sjs=0 ，即可得到结果

下期对标 Excel 的按添加批量赋值功能，看看在 pandas 中是如何实现。

如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。

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