上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pandas。

1.安装Pandas包

对于直接下载python安装程序的用户来说，pandas包并没有自带安装，所以需要使用Pandas的程序员，需要借助于pip install pandas进行安装。（数据表格与源代码在文章最后下载）

  

   

    

     

    
    

     

      import pandas as pd
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      df = pd.read_excel('shuju.xlsx')
     
    
   

    

     

    
    

     

      df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])
     
    
   

    

     

    
    

     

      df = df.set_index('s_date')
     
    
   

    

     

    
    

     

      #每月某用户总评论量
     
    
   

    

     

    
    

     

      x = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      y = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M')['s_comment'].max().reset_index(drop=False)
     
    
   

    

     

    
    

     

      for index, row in data.iterrows():
     
    
   

    

     

    
    

     
 if pd.isnull(row['s_comment']):
     
    
   

    

     

    
    

     

       y.append(0)
     
    
   

    

     

    
    

     
 else:
     
    
   

    

     

    
    

     

       y.append(row['s_count'])
     
    
   

    

     

    
    

     

       x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(x)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(y)
     
    
  
 

而直接使用anaconda安装python的程序员，可以直接使用pandas包，因为anaconda自带安装了pandas，无需再次安装，推荐使用这种方式进行安装。

2.如何使用Pandas包

对于Pandas来说，首先，我们肯定要先获取Excel文件，才能进行后续的操作以及计算，所以我们需要掌握如何获取到Excel表格中的所有数据，代码如下：

  

   

    

     

    
    

     

      import pandas as pd
     
    
   

    

     

    
    

     

      df = pd.read_excel('shuju.xlsx')
     
    
  
 

这里我们先引入了pandas包，并且重新给他起了一个简单的名字pd，然后直接使用pd.read_excel(‘文件路径’)，把Excel数据读取进来，我们通过print(df)打印来看看表格中的数据，如图：

可以看到表格中有3151行数据，这样就能直接输出打印，也就是说，通过上面的调用，就已经获取了所有的数据，并不需要像openpyxl还要获取表，列行等操作。

下面的内容需要借助表数据进行分析，所以我们有必要先看看表格结构，如下图所示，上面是博主爬取花粉俱乐部的些许数据，这里有发帖时间（s_date），发帖人(s_nameId)，帖子标题(s_tite)，帖子链接（s_url），帖子阅读量（s_count），帖子评论量（s_comment），是否盖章（s_gaizhang），以及该帖子的类型（s_device）。

获取某用户所有月份的发帖量

假设我现在有一个需求，需要获取某月每个人的发帖量，那么应该怎么操作呢？

既然是每个月，我们肯定要用时间来区分，所以我们需要先格式化时间格式，让pandas能读的懂时间，代码如下：

df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])
 

这句话的代码就是将该列转换为时间格式，然后重新赋值给该列，这样后续才能用时间来操作。接着我们需要将该时间列设置为索引，代码如下：

df = df.set_index('s_date')
 

这样设置之后，我们的表格就变成了，如下图所示的样式：

刚才是数字索引，现在变为时间索引，这样我们就可以用索引进行分类了，既然是统计每月数据，所以应该根据每月进行分类，代码如下：

data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M').count().reset_index(drop=False)
 

首先获取所有某用户的数据，比如这里获取“择城终老”的数据，就是df[df['s_nameId']=='择城终老']，获取某人数据，或者某列数值的所有行，都可以这样获取。接着resample('M')，M代码月，根据月进行取样，然后count()统计该月数据和，然后reset_index(drop=False)取消时间作为索引，方便后面获取月份，这样就获取了某个人的所有月份发帖子量，输出如下图所示（print(data)）：

这里可以看到每列都是和运算，所有数据都相同，只要遍历虽然获取某格数据都是一样的，代码如下，比如我要输出走势图，这里X是月，Y是该月帖子总数，代码如下：

  

   

    

     

    
    

     

      x=[]
     
    
   

    

     

    
    

     

      y=[]
     
    
   

    

     

    
    

     

      for index, row in data.iterrows():
     
    
   

    

     

    
    

     

       y.append(row['s_url'])#获取该月帖子总和数
     
    
   

    

     

    
    

     

       x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))//获取当前年月
     
    
  
 

这段代码输出的结果如下，分别输出了Y，与X：

这里是根据月份获取某人某月总帖子数，那么获取总浏览量呢？其实只只需要将count()总和换成sun()就行，代码如下：

  

   

    

     

    
    

     

      data = df[df['s_nameId'] == self.name_id].resample('M').sum().reset_index(drop=False)
     
    
   

    

     

    
    

     

      for index, row in data.iterrows():
     
    
   

    

     

    
    

     

       y.append(row['s_count'])
     
    
   

    

     

    
    

     

       x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))
     
    
  
 

当然这里只能获取row['s_count']不能像统计行数一样统计总和，因为本身就的就是总浏览量，只有数字列才能算总和，而且其他列并不是浏览量，是如下数据：

其实这里还算出了总评论量，大家只要把row['s_count']换成row['s_comment']就能知道总评论量的数据了。

获取某人某月最大浏览量数据

现在我们又变更了需求，这里我想知道，某个人写的最好的帖子，看的人数最多，或者评论人数最多的帖子是哪个，应该则么做呢？其实这里的代码基本差不多，都需要根据时间索引获取，代码如下：

  

   

    

     

    
    

     

      import pandas as pd
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      df = pd.read_excel('shuju.xlsx')
     
    
   

    

     

    
    

     

      df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])
     
    
   

    

     

    
    

     

      df = df.set_index('s_date')
     
    
   

    

     

    
    

     

      x = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      y = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M')['s_count'].max().reset_index(drop=False)
     
    
   

    

     

    
    

     

      for index, row in data.iterrows():
     
    
   

    

     

    
    

     
 if pd.isnull(row['s_count']):
     
    
   

    

     

    
    

     

       y.append(0)
     
    
   

    

     

    
    

     
 else:
     
    
   

    

     

    
    

     

       y.append(row['s_count'])
     
    
   

    

     

    
    

     

       x.append(str(row['s_date'].year)[-2:] + str(row['s_date'].month))
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(x)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(y)
     
    
  
 

这里除了max()不同外，基本与上面代码相同，但这里有个小问题，假如某人某月没有输出任何帖子，简单来说这个月没有任何数据，他的最大值就是NaN，如下：

看到索引5的数据了吗，也就是说，2018年5月，该人没有任何数据，那么计算的最大值就是NaN，所以如果你要获取该值做图，或做其他用途，要么跳过，要么给他赋值为0。pd.isnull()就是判断该值是否为NaN的方法。

同样这里获取了浏览量的最大值，我们要获取评论量的最大值，只需要改两行代码：

  

   

    

     

    
    

     

      data = df[df['s_nameId'] == '择城终老'].resample('M')['s_comment'].max().reset_index(drop=False)
     
    
   

    

     

    
    

     

      if pd.isnull(row['s_comment']):
     
    
  
 

把代码改一下就可以获取某人某月最大评论量的数据，输出的结果与上面类似，只是将s_count列换成了s_comennt列。

获取某人某月输出占比数据

获取某人某月输出占比数据这个需求与画饼图有关，就是百分比图，那么我们应该怎么做才能获取到某月所有用户的总数，以及该月所有用户各个输出贴数呢？因为获取到这两个数据才能计算百分比。这里将用到分组，代码如下：

  

   

    

     

    
    

     

      df['s_date'] = pd.to_datetime(df['s_date'])
     
    
   

    

     

    
    

     

      df = df.set_index('s_date')
     
    
   

    

     

    
    

     

      name_df = df.groupby('s_nameId', as_index=False)
     
    
  
 

这里我们因为要获取某个人的占比图，所以必须先根据用户名进行分组，as_index这个参数只是输出样式，不影响结果，这里是以“SQL风格”的分组输出，当然，我们这里还是需要以时间作为索引，所以还是有前两句代码，下面是输出样式。

既然已经进行了分组，也就是说每个用户的数据都已经到手，就可以依次遍历某个人的数据，然后统计该人的每月总数数据，总的所有人该月的发帖数，代码如下：
 

  

   

    

     

    
    

     

      x = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      y = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      for name, group in name_df:
     
    
   

    

     

    
    

     

       data = group.resample('M').count().reset_index(drop=False)
     
    
   

    

     

    
    

     

       data2 = data[data['s_date'] == '2018-01-31']
     
    
   

    

     

    
    

     
 if len(data2.values.tolist()) <= 0 or data2.values.tolist()[0][3] <= 0:
     
    
   

    

     

    
    

     
 continue
     
    
   

    

     

    
    

     
 else:
     
    
   

    

     

    
    

     

       x.append(data2.values.tolist()[0][3])
     
    
   

    

     

    
    

     

       y.append(name)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(x)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(y)
     
    
  
 

这里我们遍历了刚才的分组，获得了某个用户的name，group，name就是name_id，group是该用户的所有数据。具体的name_id与group数据如下图所示：

然后通过月份统计出该每月的总数data，然后根据索引月份获取该月的数据，同时如果该月该用户没有数据，选择不统计，跳过，只统计有数据的，这里data2是一个表DataFrame，我们需要将他转化为ndArray然后转换为list后，在获取数据，看看输出的X,Y的数据，如下：

上面的数据就是2018年1月每个人输出的帖子数，其实饼图并不需要计算百分比，你只需要把上面数据输入到饼图中，会自动计算百分比的，也就是matplotlib包的pie图。

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文章来源: liyuanjinglyj.blog.csdn.net，作者：李元静，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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