自动化生成报表
- 利用
read_excel()的 usecols 参数对表进行指定，排除不必要的干扰列 - 养成数据加载以后，使用
head()进行预览的习惯 - 养成使用
shape及info()了解表格基本情况的习惯
利用 info() 方法查看数据中是否有空值，如果有空值的话，则可以使用 dropna() 方法将其移除。
需要掌握的主要有两个方法，一个是 DataFrame.insert() 方法，用来增加对应的列，另一个是 DataFrame.pivot_table() 方法。
- insert() DataFrame.insert(self, loc, column, value, allow_duplicates=False) loc : int 表示第几列；0 <= loc <= len(columns) column : string, number, or hashable object;给插入的列取名，如 column=‘新的一列’ value : int ，array，series allow_duplicates : bool 是否允许列名重复，选择 True 表示允许新的列名与已存在的列名重复。
- pivot_table()
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=‘mean’, fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name=‘All’, observed=False)
values : 要进行透视展示的数据 index : 需要重新进行展示成列，是原始数据中的某一个行 columns : 要重新展示为行的内容，是原来的列或者是其它的属性，可以是列表 aggfunc : 要进行统计的行，可以是 numpy.sum / numpy.mean 等，也可以按列进行统计 aggfunc={'c1' : numpy.mean, 'c2' : numpy.sum} fill_value : 将缺失值替换的值，幽灵将 Nan 换成 0 : fill_value=0 margins : bool, 增加行或者列的汇总信息 dropna : bool ，是否要删除为空的信息 margin_name : string , 默认为 all ，或者自定义一个名称 observed bool , True 显示分类中的数据，False 显示所有数据，默认为 False
import pandas as pd
from datetime import datetime
data = pd.read_excel(r'~/workspace/code/python/excel-python/python_learning.xlsx',
usecols=[1, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], sheet_name='个人贷款客户信息表')
data = data[data['合同生效日'] > datetime(2018, 12, 31)]
# 按逻辑，将一组数据拆成三组
data1 = data[["用途", "贷款金额", "单位1", "分成比例1"]]
data2 = data[["用途", "贷款金额", "单位2", "分成比例2"]]
data3 = data[["用途", "贷款金额", "单位3", "分成比例3"]]
# 将三组内容，重新命名之后合成一个新表
data1 = data1.rename(columns={"单位1": "单位", "分成比例1": "分成比例"})
data2 = data2.rename(columns={"单位2": "单位", "分成比例2": "分成比例"})
data3 = data3.rename(columns={"单位3": "单位", "分成比例3": "分成比例"})
data4 = pd.concat([data1, data2, data3], ignore_index=True)
# 将数据中的空值清除
data4 = data4.dropna()
# 插入新的数据
# 1. insert() 方法
data4.insert(2, "分成百分比", data4["分成比例"]/100)
data4.insert(5, "分成贷款金额", data4["贷款金额"]*data4["分成百分比"]/10000, False)
# 普通索引方式插入
# data4["分成贷款金额"] = data4["贷款金额"]*data4["分成百分比"]/10000
# 增加数据透视
data5 = data4[['单位', '用途', '分成贷款金额']]
data6 = pd.pivot_table(data5, values="分成贷款金额", columns="用途", index="单位",
aggfunc='sum', fill_value=0, observed=False).reset_index()
print(data6.head())本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
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