'別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據'

Excel Python 外星人玩Python 2019-08-09
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別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

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別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

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別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

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前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

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前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

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我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後根據輔助列排序,即可得到結果

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

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案例

繼續沿用成績單數據:

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Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後根據輔助列排序,即可得到結果

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

pandas 做法

pandas 中有多種實現方式,本節先介紹與上述 Excel 的解決思路基本一致的方式。如下:

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別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後根據輔助列排序,即可得到結果

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

pandas 做法

pandas 中有多種實現方式,本節先介紹與上述 Excel 的解決思路基本一致的方式。如下:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 修改行索引值,相當於 Excel 的第一步

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這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

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別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後根據輔助列排序,即可得到結果

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

pandas 做法

pandas 中有多種實現方式,本節先介紹與上述 Excel 的解決思路基本一致的方式。如下:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 修改行索引值,相當於 Excel 的第一步

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • reindex 可以給予不存在的行索引值,此時那些行會變成空行
  • 相當於 Excel 中的第二與第四步

"
別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

用 Excel 自帶功能可不可以批量完成這個工作呢?當然可以,只不過需要許多技巧。但我總是說,思路比方法更重要,這是因為,如果你理解這 Excel 操作過程,同樣的思路就可以應用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後根據輔助列排序,即可得到結果

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

pandas 做法

pandas 中有多種實現方式,本節先介紹與上述 Excel 的解決思路基本一致的方式。如下:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 修改行索引值,相當於 Excel 的第一步

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • reindex 可以給予不存在的行索引值,此時那些行會變成空行
  • 相當於 Excel 中的第二與第四步

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後,把從索引3開始,每隔3行賦值列標題即可

完整代碼如下:

"
別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

轉發本文並私信我"python",即可獲得Python資料以及各種心得(持續更新的)

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  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後根據輔助列排序,即可得到結果

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

pandas 做法

pandas 中有多種實現方式,本節先介紹與上述 Excel 的解決思路基本一致的方式。如下:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 修改行索引值,相當於 Excel 的第一步

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • reindex 可以給予不存在的行索引值,此時那些行會變成空行
  • 相當於 Excel 中的第二與第四步

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後,把從索引3開始,每隔3行賦值列標題即可

完整代碼如下:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


"
別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

轉發本文並私信我"python",即可獲得Python資料以及各種心得(持續更新的)

經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas

前言

很多從未接觸 pandas 的小夥伴看到相關資料後,會覺得這玩意無法處理像 Excel 那樣格式複雜多變的數據。其實 pandas 比起手動操作、透視表操作甚至 Vba 操作,他可以更靈活快速處理複雜形狀的數據。

這次,我們來看看怎麼用 pandas 一次生成各種形如工資條的格式數據。


案例

繼續沿用成績單數據:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

我們希望把每位學生的成績單獨列出來,也就是一行記錄成為一個小表:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


Excel 技巧

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看看 Excel 是怎麼完成此需求的,我們用10條記錄做演示:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 添加輔助序列,每個數值相隔2(這是因為結果數據每行相隔2行)

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 在輔助列下面,生成序列(結束值為上一步序列的尾數)
  • 使用 Excel 自帶的生成系列功能即可

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 批量添加標題行
  • 從3開始,每隔3行設置一標題

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 去除重複的序列行

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後根據輔助列排序,即可得到結果

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

pandas 做法

pandas 中有多種實現方式,本節先介紹與上述 Excel 的解決思路基本一致的方式。如下:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 修改行索引值,相當於 Excel 的第一步

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • reindex 可以給予不存在的行索引值,此時那些行會變成空行
  • 相當於 Excel 中的第二與第四步

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

  • 最後,把從索引3開始,每隔3行賦值列標題即可

完整代碼如下:

別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據


別以為Python的pandas不能處理非規範Excel數據

最後

本文介紹的方式實際限制比較大,比如不能按任意維度劃分等,並且需要使用者對 pandas 中的索引有深入理解。下次將介紹一種通用的方式,而且還可以在每個小表格中添加彙總行。

如果希望從零開始學習 pandas ,那麼可以看看我的 pandas 專欄。

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