Pandas小技巧，給Excel添加一列，處理成績數字的等級

給大家分享一個處理的非常小的技巧知識點。

怎樣給一個添加一列，這一列是根據其它列的數字計算出來的。

問題定義

問題是這樣的一個輸入的文件：

學號?姓名?性別?成績
101?王小麗?女?69
102?王寶勤?男?85
103?楊玉萍?女?49
104?田東會?女?90
105?陳雪蛟?女?73
106?楊建豐?男?42
107?黎梅佳?女?79
108?張興?男?91
109?馬進春?女?48
110?魏改娟?女?100
111?王冰研?男?64

其中成績是一列數字，那么怎樣給成績劃分等級？如下是劃分等級的計算規則：

60分以下為E級
60~69分為D級
70~79分為C級
80~89分為B級
90分以上為A級

如下進行處理，簡單起見，我挨個進行解釋：

1. 導入模塊，讀取文件

import?pandas?as?pd

df?=?pd.read_excel("成績表.xlsx",?sheet_name=0)

第一句導入了模塊，這是的數據處理和統計分析的重要模塊。

pd.可以讀取的文件，=0意思是讀取第一個表格的數據。

這個df非常重要，表達的就是一個表格數據。

2. 編寫自己的根據成績劃分等級的函數

def?grade_to_level(grade):
????"""
????grade是成績
????把這個Excel中的成績，劃分為A- E這五個分數區間。
????60分以下為E級、60~69分為D級、
??? 70~79分為C級、80~89分為B級、90分以上為A級。
????"""
????if?grade?>=?90:
????????return?'A'
????elif?grade?>=?80:
????????return?'B'
????elif?grade?>=?70:
????????return?'C'
????elif?grade?>=?60:
????????return?'D'
????else:
????????return?'E'

這個函數有個特點，輸入的參數是，其實就是一個數字，而這個數字，是表格的“數字”這一列的每個值。

而這個函數的返回，就是這個數字劃分后的等級，是5個字符串，A~E

注意excel怎么在一列數字前補零，這個函數的輸入是單個數字excel怎么在一列數字前補零，輸出是單個字符串。這個字符串將成為新列的每個值。

3. 給的數據表df添加一個新列

df['等級']?=?df['成績'].apply(grade_to_level)

其中df['成績']意思是訪問了當前的“成績”這一列，這是一列數據，里面有很多數字。

df['成績'].是在這個成績列上調用的函數，而這個函數很神奇，會調用我們第2步驟自己寫的 函數。

這行代碼執行的邏輯excel怎么在一列數字前補零，是取出成績列的每個成績數字，傳給函數的每個參數，得到結果是等級字符串。

而這些等級字符串串聯在一起，形成了一個新的列。

這個新列和成績列的行數一模一樣相等，同時每個等級和每個成績是一一對應的關系。

而等式左側的df['等級']則接收了這個結果的列。

最終這行代碼實現了，成績列被一一轉換成了等級列。

4. 輸出成結果文件

df.to_excel("成績表分類后.xlsx",?index=False)

這一列，將新的處理后的df，輸出成一個文件，名字是 成績表分類后.xlsx

如果不加=這個參數，那么輸出的結果表格中，會多一列，里面是從0開始到1到一直遞增的數字，無意義。所以一般都加上這個參數。

5. 最后的效果

輸入文件截圖：

輸出文件結果：

6. 數據和代碼地址

代碼地址，自己粘貼到瀏覽器訪問：

%E7%BB%99%E6%88%90%E7%BB%A9%E5%88%86%E7%BA%A7%E5%88%AB

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