python数据分析基础001-利用pandas玩转excel表格（4）
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🍺前言
在数据分析中我们可以利用pandas对excel表格进行操作，包括对excel的创建，修改和读取等等。接下来我们一起来学习如何利用pandas对excel表格操作吧！！
💦（一）利用pandas对数据求和，算平均数
在excel中我们最常见的就是对整个表的数据进行求和以及计算平均数。接下来我们一起看看在excel和pandas是如何进行操作的吧！
实例：对下表中数据，计算出学生的总分，平均分，以及各个测试的平均分。
💨1. 在excel表格中实现
在excel中实现求总数和平均数需要用到，SUM（求总数），AVERAGE（求平均数）两个函数
=SUM(C2:E2) #求单个学生总分
=AVERAGE(C2:E2 )#求单个学生平均分
=AVERAGE(C2:C21 )#求单科平均分
结果：
需要完成以上结果在pandas中又如何实现呢？
💨2.在pandas中进行实现
注意： 在pandas中求和函数和excel中的一样为sum()，而求平均数的函数则为mean()
import pandas as pd
test = pd.read_excel('./excel/test008.xlsx',index_col="ID")
df = pd.DataFrame(test)
# 求总和
sum = df[['Test_1','Test_2','Test_3']].sum(axis=1)
# 求平均值
avg = df[['Test_1','Test_2','Test_3']].mean(axis=1)
df['total'] = sum
df['avg'] = avg
# 求总计的平均值
T_avg = df[['Test_1','Test_2','Test_3','total','avg']].mean()
T_avg['Name'] = 'avg_total'
df =df.append(T_avg,ignore_index=True)
print(df)
在上篇文章内说到对dataframe中的值进行操作时，用axis=0表示对列进行操作，而axis=1表示对行进行操作
结果：
这样就实现了上述结果。
💦（二）消除重复数据
在excel中可能会因为种种原因出现重复的数据，此时是影响我们对数据进行分析的，这就需要我们把重复的数据进行删除。那再excel和pandas中又是如何操作的呢？
实例:将以下excel中重复的数据删除。
💨1.在excel中进行实现
在数据栏下点开重复项-删除重复项，选择列名即可。
需要实现以上结果，在pandas中要如何进行操作呢？pandas还有什么强大的功能呢，让我们一起来看看吧！
💨2.在pandas中实现
在pandas中调用drop_duplicates方法进行删除，在此可以用keep参数进行说明保留前者(first)还是后者(last)（重复的数据）
import pandas as pd
test = pd.read_excel('./excel/test009.xlsx')
df = pd.DataFrame(test)
# 消除重复数据
df.drop_duplicates(subset='Name',inplace=True，keep='last')
print(df)
结果：
利用keep参数我们将前面重复的数据删除而保留了后面的数据，这就是pandas对比excel的一强大之处。而在此方面，pandas远不止于此，pandas还可以将重复的数据筛选出来。
💫2.1 利用pandas将重复的数据筛选出来
在pandas中即可以将重复的数据删除，也可以将重复的数据找出来。下面我们一起看看如何操作吧。
import pandas as pd
test = pd.read_excel('./excel/test009.xlsx')
df = pd.DataFrame(test)
re = df.duplicated(subset='Name')
# 找出重复项
re = re[re == True]
# re.index 找出重复数据的索引
print(df.iloc[re.index])
结果：
对上面两点，足以说明pandas在对excel数据进行操作时还是比excel更胜一筹的。
💦（三）数据转置
在excel表中，有些数据需要转置看起来才更明了，更直观。那么在excel和pandas中要如何操作呢？
实例：将下列数据进行转置
💨1.在excel中进行实现
这个操作还是比较简单的，选中表格复制，粘贴后选择转置即可。
结果：
那在pandas中又如何操作呢？是否更快捷更简单呢？
💨2.在pandas中进行操作
在pandas中转置数据也是很简单的，只需要加入transpose方法即可。
注意：在转置前还需设置索引，否则转置时会将索引一起转置。
import pandas as pd
test = pd.read_excel('./excel/test010.xlsx',index_col="Month")
df = pd.DataFrame(test)
# 将数据转置
table = df.transpose()
# 显示所有数据，若不设置则中间数据不显示
pd.options.display.max_columns = 100
print(table)
结果：
这样就实现了上述结果，pandas相对来说处理数据更方便快捷！！
🍻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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