工作中，大家经常会使用excel去处理数据以及展示，但是对于部分工作我们可以借助程序帮忙实现，达到高效解决问题的效果。
比如将接口返回的json解析并保存结果到excel中，按一定规律处理excel中的数据然后写入到新的excel文件中，汇总来自多个文件的内容到一个excel中等等。
平时在工作中遇到比较繁琐的数据需要写入到excel中，除非excel的内置公式可以处理，否则我会第一时间想到使用python处理。
在处理海（大）量数据时，用Excel处理可能不会那么方便操作，特别是列很多，一屏显示不全的话，操作起来确实不便。如果我们能够熟练掌握Python操作Excel，便可大大提高工作效率。
好用到爆的自动填充功能
下面我们模仿Excel，用Pandas实现函数自动填充功能，计算列。
读取文件，计算总价
import pandas as pd
#读取Excel文件
books = pd.read_excel("book1.xlsx",index_col="ID")
print(books)
************************
NAME1 单价 数量 总价
ID
1 Book1 10.5 10 NaN
2 Book2 11.0 10 NaN
3 Book3 11.5 10 NaN
4 Book4 12.0 10 NaN
在Excel里面，我们可以写函数，自动填充，也比较方便。
但在Python里只需要一行代码即可，虽然这看起来似乎还是没有Excel速度快，操作方便，但当数据量很大的时候，且计算比较繁琐的时候，pandas数据操作优势就凸显出来了。
1. books["总价"]=books["单价"]*books["数量"]
也可以使用下面的语句实现，显然上面方法比较简单，但下面方法很适合于从某一段开始计算。
2. for i in books.index: books["总价"].at[i]=books["单价"].at[i]*books["数量"].at[i]
运行结果：
NAME1 单价 数量 总价
ID
1 Book1 10.5 10 105.0
2 Book2 11.0 10 110.0
3 Book3 11.5 10 115.0
4 Book4 12.0 10 120.0
下面，我们给每本书涨2块钱
第一种方法：
books["单价"]= books["单价"]+2
第二种方法：使用lambda表达式
books["单价"]=books["单价"].apply(lambda x:x+2)
NAME1 单价 数量 总价
ID
1 Book1 12.5 10 105.0
2 Book2 13.0 10 110.0
3 Book3 13.5 10 115.0
4 Book4 14.0 10 120.0
只要你乐意，怎么排都行
数据排序，函数sort_values用法：
DataFrame.sort_values(by="##",axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position="last")
参数说明：
参数 说明
by 指定列名(axis=0或"index")或索引值(axis=1或"columns")
axis 若axis=0或"index"，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或"columns"，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0
ascending 是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列
inplace 是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换
na_position {"first","last"}， 设定缺失值的显示位置
下面我们对价格降序排列
import pandas as pdproducts = pd.read_excel("book2.xlsx",index_col="ID")
products.sort_values(by="价格",inplace=True,ascending=False)
print(products)
划重点：如果需要对满足两个条件的排序，by=[list]列表即可，是不是也很简单
products.sort_values(by=["是否值得购买","价格"],inplace=True,ascending= [True,False]）
运行结果：
ID 商品 价格 是否值得购买
10 product10 201 no
5 product5 65 no
7 product7 45 no
9 product9 199 yes
8 product8 156 yes
3 product3 123 yes
4 product4 111 yes
1 product1 100 yes
2 product2 88 yes
6 product6 76 yes
绘图前准备工作，数据筛选和过滤（loc函数）
apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数。
该函数如下：
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。
这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。
目标：读取学生信息表，筛选出符合年龄段（18岁到20岁）和成绩段（85分到100分）的学生。
import pandas as pd
def age18_20(age):
#18<=age<=20 Python特有写法
return 18<=age<=20
def level_s(score):
return 85<=score<=100
stu = pd.read_excel("students.xlsx",index_col="ID")
stu=stu.loc[stu["年龄"].apply(age18_20)].loc[stu["成绩"].apply(level_s)]
print(stu)
运行结果：
姓名 年龄 成绩
ID
5 李2 18 88
8 王3 19 86
大家可以优化上面代码，使用 lambda表达式，尽量不使用函数，显得代码简洁、高效和高大上。
高大上的数据可视化
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#读取数据
stu = pd.read_excel("students.xlsx",index_col="ID")
#排序
stu.sort_values(by="成绩",inplace=True)
#生成柱状图
stu.plot.bar(x="姓名",y="成绩",color="orange",title="学生成绩表")
#或 plt.bar(stu["姓名"],stu["成绩"],color="orange")
#紧促显示
plt.tight_layout()
#显示图片
plt.show()
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