# pandas常用的10个函数
# 读取数据
import pandas as pd
data=pd.read_csv('成绩表.csv',encoding='gbk')
data
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# 求和函数--sum
data['总分']=data.sum(axis=1) #axis=1代表对行进行求和
data
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求语言总成绩
data.sum(axis=0,numeric_only=True) #axis=0代表对列进行求和，numeric_only=True表示只对数字求和
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# 最小值函数--min()
data['总分'].min()
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# 最大值函数--max()
data['总分'].max()
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# 平均值函数--mean()
data['英语'].mean()
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# 计数函数--count()
data['姓名'].count()
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# 条件函数--IF()
data['等级']=data.总分.apply(lambda x:'优秀' if x >= 270 else '良好')
data
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# 提取文本中的数字--MIDB()函数
ata['考生num']=data['考生号'].str.extract('(\d{4})')
data
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# 计算每名学生的年龄--DATEDIF()函数
import datetime as dt
now_year =dt.datetime.today().year #当前的年份
data['出生年月']=pd.to_datetime(data['出生年月'])
data['年龄']=now_year-data.出生年月.dt.year
data
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# 条件统计函数--COUNTIF()函数
data.apply(lambda x : sum(data['性别']=='女'),axis =0)
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# vlookup函数
data1 = pd.read_csv('花名册.csv',encoding='gbk')
data1
考生号 姓名 性别 出生年月
0 sccu1001 马伟良 男 2001/12/1
2 sccu1003 牛京田 男 2001/5/2
3 sccu1004 王建国 男 2002/4/14
4 sccu1005 宁丁胜 男 1999/2/24
5 sccu1006 刘华 男 2000/1/28
6 sccu1007 孙苛示 女 2001/7/16
7 sccu1008 安也卫 女 2000/8/30
8 sccu1009 成功 男 2000/4/9
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成绩单表格如下
data2 = pd.read_csv('成绩单.csv',encoding='gbk')
data2
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合并后的表格
data3 = pd.merge(data1,data2[['考生号','语文','数学','英语']],how = 'left',on = '考生号')
data3
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# 对字段分段分组
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply_tariff_digitize(df):
prices = np.array([12, 20, 28])
bins = np.digitize(df.index.hour.values, bins=[7, 17, 24])
df['cost_cents'] = prices[bins] * df['energy_kwh'].values
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