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懂Excel就能輕鬆入門Python數據分析包pandas(三)：製作成績條

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

上一節我們介紹了在 pandas 中怎麼製作諸如成績條的技巧，不過那是按照 Excel 解決思路進行的，然而，面對複雜多變的需求，這種方式會有所限制。本節將介紹一種非常靈活並且思路更清晰的解決方案。

案例

繼續沿用成績單數據：

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：

有遍歷思路，但不需要遍歷代碼

上一節我們已經介紹過怎麼利用不存在的索引批量生成空行。但是，這樣子還不夠通用靈活。比如，我們希望按班別製作成績表，此方法顯然不能做到。

使用 pandas 最大的好處就是，你可以根據思路編寫直白的代碼。按"班別"，不就是"分組"嗎。如下：

• 調用 df.groupby() ，即可按任意維度分組數據
• pandas 的分組比許多主流數據庫的 Sql 更加靈活，他為每組劃入該組的子集，讓我們可以靈活操作，並且還可以每組返回多行記錄
• 調用 apply ，即可在裡面編寫每組的處理邏輯
• apply 裡面的邏輯非常直白。在頂部添加標題，在末尾添加空行

問題來了，你說這方法靈活，可以對應任意維度分組，但這個方法怎麼得到最初的需求——每行一個小表格呢？

對應最初的需求，其實就是按每行分組。那麼 DataFrame 裡面什麼是每行不一樣的？沒錯，就是行索引(index)。如下：

更多的靈活性

這個方式可以製作出靈活多變的小表格，比如，按班別劃分，每個小表格最後添加彙總行。代碼如下：

• 在之前的基礎上加入彙總邏輯
• 通過 df.append ，即可輕鬆把彙總行添加到 DataFrame 的末尾處

最後

下一節，將用 Excel 的排除重複值功能對標 pandas 的實現。敬請關注。

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