最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。
增加计算列
pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如：
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');
此时，用 type(df1['city']，显示该数据列（column）的类型是 pandas.core.series.Series。理解每一列都是 Series 非常重要，因为 pandas 基于 numpy，对数据的计算都是整体计算。深刻理解这个，才能理解后面要说的诸如 apply() 函数等。
如果列名 （column name）没有空格，则列有两种方式表达：
df1['city'] df1.city
如果列名有空格，或者创建新列（即该列不存在，需要创建，第一次使用的变量），则只能用第一种表达式。
假设我们要对三个月的数据进行汇总，可以使用下面的方法。实际上就是创建一个新的数据列：
# 由于是创建，不能使用 df.Total df1['Total'] = df1['Jan'] + df1['Feb'] + df1['Mar']
df1['Jan'] 到 df1['Mar'] 都是 Series，所以使用 + 号，可以得到三个 Series 对应位置的数据合计。
当然，也可以用下面的方式：
df1['total'] = df1.Jan + df1.Feb + df1.Mar
增加条件计算列
假设现在要根据合计数 (Total 列)，当 Total 大于 200,000 ，类别为 A，否则为 B。在 Excel 中实现用的是 IF 函数，但在 pandas 中需要用到 numpy 的 where 函数：
df1['category'] = np.where(df1['total'] > 200000, 'A', 'B')
在指定位置插入列
上面方法增加的列，位置都是放在最后。如果想要在指定位置插入列，要用 dataframe.insert() 方法。假设我们要在 state 列后面插入一列，这一列是 state 的简称 (abbreviation)。在 Excel 中，根据 state 来找到 state 的简称 ，一般用 VLOOKUP 函数。我们用两种方法来实现，第一种方法，简称来自 Python 的 dict。
数据来源：
state_to_code = {"VERMONT": "VT", "GEORGIA": "GA", "IOWA": "IA", "Armed Forces Pacific": "AP", "GUAM": "GU",
"KANSAS": "KS", "FLORIDA": "FL", "AMERICAN SAMOA": "AS", "NORTH CAROLINA": "NC", "HAWAII": "HI",
"NEW YORK": "NY", "CALIFORNIA": "CA", "ALABAMA": "AL", "IDAHO": "ID", "FEDERATED STATES OF MICRONESIA": "FM",
"Armed Forces Americas": "AA", "DELAWARE": "DE", "ALASKA": "AK", "ILLINOIS": "IL",
"Armed Forces Africa": "AE", "SOUTH DAKOTA": "SD", "CONNECTICUT": "CT", "MONTANA": "MT", "MASSACHUSETTS": "MA",
"PUERTO RICO": "PR", "Armed Forces Canada": "AE", "NEW HAMPSHIRE": "NH", "MARYLAND": "MD", "NEW MEXICO": "NM",
"MISSISSIPPI": "MS", "TENNESSEE": "TN", "PALAU": "PW", "COLORADO": "CO", "Armed Forces Middle East": "AE",
"NEW JERSEY": "NJ", "UTAH": "UT", "MICHIGAN": "MI", "WEST VIRGINIA": "WV", "WASHINGTON": "WA",
"MINNESOTA": "MN", "OREGON": "OR", "VIRGINIA": "VA", "VIRGIN ISLANDS": "VI", "MARSHALL ISLANDS": "MH",
"WYOMING": "WY", "OHIO": "OH", "SOUTH CAROLINA": "SC", "INDIANA": "IN", "NEVADA": "NV", "LOUISIANA": "LA",
"NORTHERN MARIANA ISLANDS": "MP", "NEBRASKA": "NE", "ARIZONA": "AZ", "WISCONSIN": "WI", "NORTH DAKOTA": "ND",
"Armed Forces Europe": "AE", "PENNSYLVANIA": "PA", "OKLAHOMA": "OK", "KENTUCKY": "KY", "RHODE ISLAND": "RI",
"DISTRICT OF COLUMBIA": "DC", "ARKANSAS": "AR", "MISSOURI": "MO", "TEXAS": "TX", "MAINE": "ME"}
如果我们想根据 dict 的 key 找到对应的值，可以使用 dict.get() 方法，这个方法在找不到 key 的时候，不会抛出异常，只是返回 None。比如
state_to_code.get('TEXAS') # 返回 TX
state_to_code.get('TEXASS') # 返回 None
dict.get() 方法参数为 key，是一个标量值。我们并不能像下面这样把整列都传给这个方法，比如下面这样：
df1['abbrev'] = state_to_code.get(df1['state'])
所以我们需要先构造一个 Series (abbrev)，然后把 abbrev 赋值给 df1['abbrev']：
abbrev = df1['state'].apply(lambda x: state_to_code.get(x.upper())) df1['abbrev'] = abbrev # 在后面插入列 df1.insert(6, 'abbr', abbrev) # 在指定位置插入列
apply() 函数值得专门写一篇，暂且不细说。
Vlookup 函数功能实现
实现类似 Excel 的 VLookup 功能，可以用 dataframe.merge() 方法。为此，需要将 state_to_code 这个 dict 的数据加载到 DataFrame 中。这里提供两种方法。
方法1： 把数据放在 excel 工作表中，然后读取 Excel 文件加载。数据如下：
excel_file = pd.ExcelFile('excel-comp-data.xlsx')
df_abbrev = pd.read_excel(excel_file, sheetname = 'abbrev')
df2 = df1.merge(df_abbrev, on='state') # 类似数据库的 inner join，不匹配数据不会显示
VLookup 函数根据位置来匹配，merge() 方法根据列名来匹配。因为上面语句中没有指定连接类型，不匹配的记录不会显示。如果需要将 df1 的数据全部显示出来，需要指定 merge() 方法的 how 参数：
df3 = df1.merge(df_abbrev, on='state', how='left') # 类似数据库的 left join
方法2：直接将 state_to_code 加载到 DataFrame。但因为 state_to_code 全部是标量值 (scalar values)，方法有一点不同，如下：
# 将 state_to_code 直接加载到 DataFrame abbr2 = pd.DataFrame(list(state_to_code.items()), columns=['state', 'abbr'])
计算合计数
假如需要对各个月份以及月份合计数进行求和。pandas 可以对 Series 运行 sum() 方法来计算合计：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');
df['Total'] = df.Jan + df.Feb + df.Mar
# sum_row 的类型是 pandas.core.series.Series, Jan, Feb 等成为 Series 的 index
sum_row = df[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Total']].sum()
也可以将 sum_row 转换成 DataFrame, 以列的方式查看。DataFrame 的 T 方法实现行列互换。
# 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T df_sum
如果想要把合计数放在数据的下方，则要稍作加工。首先通过 reindex() 函数将 df_sum 变成与 df 具有相同的列，然后再通过 append() 方法，将合计行放在数据的后面：
# 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T # 将 df_sum 添加到 df df_sum = df_sum.reindex(columns=df.columns) # append 创建一个新的 DataFrame df_with_total = df.append(df_sum, ignore_index=True)
分类汇总
Excel 的分类汇总功能，在数据功能区，但因为分类汇总需要对数据进行排序，并且分类汇总的数据与明细数据混在一起，个人很少用到，分类汇总一般使用数据透视表。
而在 pandas 进行分类汇总，可以使用 DataFrame 的 groupby() 函数，然后再对 groupby() 生成的 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy 对象进行求和：
df_groupby = df[['state','Jan', 'Feb','Mar', 'Total']].groupby('state').sum()
df_groupby.head()
数据格式化
pandas 默认的数据显示，没有使用千分位分隔符，在数据较大时，感觉不方便。如果需要对数据的显示格式化，可以自定义一个函数 number_format()，然后对 DataFrame 运行 applymap(number_format) 函数。applymap() 函数对 DataFrame 中每一个元素都运行 number_format 函数。number_format 函数接受的参数必须为标量值，返回的也是标量值。
# 数字格式化
def number_format(x):
return "{:,.0f}".format(x) # 使用逗号分隔,没有小数位
formated_df = df_groupby.applymap(number_format)
formated_df.head()
数据透视表
pandas 运行数据透视表，使用 pivot_table() 方法。熟练使用 pivot_table() 需要一些练习。这里只是介绍最基本的功能：
- index 参数： 按什么条件进行汇总
- values 参数：对哪些数据进行计算
- aggfunc 参数：aggregation function，执行什么运算
# pivot table # pd.pivot_table 生成一个新的 DataFrame df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['state'], values=['Jan','Feb','Mar','Total'], aggfunc= np.sum)
总结
Pandas可以对Excel进行基础的读写操作
Pandas可以实现对Excel各表各行各列的增删改查
Pandas可以进行表中列行筛选等
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