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🍺前言
上篇文章带着大家一起学习了在pandas中如何对excel表格进行创建和修改，还有一些基本的操作，接下来我们一起再深入的去了解pandas在excel中其他的一些有趣的操作吧！！
往期回顾：
1.python数据分析基础001 -matplotlib的基础绘图
2.python数据分析基础002 -使用matplotlib绘图（散点图，条形图，直方图）
3.python数据分析基础003 -numpy的使用（详解)
4.python数据分析基础004 -numpy读取数据以及切片，索引的使用
5.python数据分析基础005 -pandas详解_pandas入门这一篇就足够了
6.python数据分析基础006 -利用pandas带你玩转excel表格（上篇）
🍀（一）在pandas中对excel进行函数填充
🍒1.在excel中进行函数填充
实例：在excel中我们要计算出现价，需要用对应的单元格做计算，得出结果后向下填充！
🍒2.在pandas中实现函数填充
🔥2.1 列于列进行计算
在excel表格中，计算出得结果通常为单元格与单元格做计算，而在pandas中往往都是整列与整列进行计算。
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
若我们想要实现excel中的单元格与单元格进行计算，我们需要遍历索引，取到每个单元格内的值，再进行计算，这个方法与上述方法实现的效果相同，但增加了计算量。如没有特殊情况，不推荐此类方法！！
# 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
若我们只想对其中的部分数据进行计算，则遍历部分单元格进行计算即可！
# 3.对部分单元格进行遍历for i inrange(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
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)
我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。
4.列增值
defadd(x):return x+5
df['原价']= df['原价'].apply(add)
另一种写法，可以以不用定义函数，当然定义函数要方便一点在哪里需要用到直接调用就可以了，另外一种方法为使用lambda表达式代替函数。
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
我们需要在pandas中实现上述的结果，则需要调用pandas中的sort_values函数
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)
在此可以一次性加入多个参数进行排序，而不用另外设置，ascending的默认值为True（从小到大），在这里对两列的数据进行排序，ascending的值若不同时为True或False，则需要分开设置。
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
在excel中通常我们需要筛选出一些我们需要的数据，那再pandas中如何实现呢？下面一起来看看吧
实例：筛选出成绩再85分以上包含85，且年龄再25岁以下的学生。
🍒2.在pandas中实现数据筛选
同样这里也需要用到apply函数
import pandas as pd
defage_25(a):return a<25defscore_85(b):return b>=85and 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)
apply函数的另一种写法
fin = df.loc[df['Age'].apply(lambda x:x<25)].loc[df['Score'].apply(lambda y:y>=85and y<=100)]
两种方法结果相同：
🍻结语
今天的内容就到这里啦，希望看到此文的小伙伴能有所收获，另外pandas在excel中还有很多操作需要探索，关注我，咱们下期再见！！
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