Pandas groupby rank,
今天学习有：
1。用pandas.groupby apply to_excel进行按‘班别’列对一个Excel文件拆分成一个班一个文件的操作。简单又强大
2.pandas groupby rank利用总分按班排名与按级排名
原数据表
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
df=pd.read_excel('data_1.xlsx')
"""
print(df)
#在列的方向上删除‘学号’‘语文’
df=df.drop(['学号','语文'],axis=1)
print(df)
#在列的方向上删除index为1 和2 的整行数据
df=df.drop([1,2],axis=0)
print(df)
"""
#f=df.groupby(['班别']).get_group(901)
#print(f)
#按班别拆分开另存了一个班一个Excel文件
#df.groupby('班别').apply(lambda x: x.to_excel(f'分/{x.name}.xlsx',index=False))
#按语文成绩排名，并添加‘语名’并输入数字
#df['语名']=df['语文'].rank(ascending=0,method='dense')
#只是按数学成绩排名，并重新列表，没有输入名次的
#d=df.sort_values(by='数学',ascending=0)
#计算添加一列‘总分’=语文 数学
df['总分']=df['语文'] df['数学']
print(df)
#添加一列‘级名次’并按总分排名，并输入名次数字
df['级名次']=df['总分'].rank(ascending=0,method='dense')
print(df)
"""
假如，我想对‘班别’为901的‘总分’进行排序，同样也对，‘班别’为902班的‘总分’进行排序。
也就是说，对'总分'排序的时候，只考虑相同的‘班别’，这个就是对组内进行排序。
代码如下
"""
df['班名次']=df['总分'].groupby(df['班别']).rank(ascending=0,method='dense')
print(df)
df['总分']=df['语文'] df['数学']
print(df)
#添加一列‘级名次’并按总分排名，并输入名次数字
df['级名次']=df['总分'].rank(ascending=0,method='dense')
print(df)
假如，我想对‘班别’为901的‘总分’进行排序，同样也对，‘班别’为902班的‘总分’进行排序。
也就是说，对'总分'排序的时候，只考虑相同的‘班别’，这个就是对组内进行排序。
代码如下
df['班名次']=df['总分'].groupby(df['班别']).rank(ascending=0,method='dense')
print(df)
"""df['总分']=df['语文'] df['数学']
df['级名次']=df['总分'].rank(ascending=0,method='dense')
df['班名次']=df['总分'].groupby(df['班别']).rank(ascending=0,method='dense')
====今天学习到此====
