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我是需求
有人问了我一个这样的问题，题目是：……。直接上图吧~
总之一句话，给我
求出每名同学两次模拟考试的成绩涨跌情况 我来安排 1.造点假数据
import pandas as pddata = {'考试':['一模','二模','一模','二模','一模','二模'], '姓名':['张三','张三','李四','李四','王五','王五'], '语文':[78,75,68,72,80,82], '数学':[90,95,78,76,100,92], '英语':[85,82,78,76,86,93]}df = pd.DataFrame(data)df
#方法一#
2.1先分组求首尾数据之差
一定要深刻体会groupby后加的字段的不同delta = df.groupby('姓名')['考试','语文','数学','英语'].last() - df.groupby('姓名')['语文','数学','英语'].first()# 重设索引，使姓名列恢复列字段delta.reset_index(inplace = True)# 填充为对比，满足需求的每一个小细节delta.fillna('对比',inplace=True)# 输出瞧一瞧delta
3.1使用append添加结果进去
这种方式是可以设置ignore_index = Truedf.append(delta,ignore_index = True,sort = False).sort_values('姓名').reset_index(drop=True)
#方法二#
2.2先分组使用diff( )方法求差值
delta = df.groupby('姓名').diff().dropna()delta
3.2使用append添加结果进去
# 这种方式必须设置ignore_index = False，否则在索引排序时就会匹配不到结果df.append(delta,ignore_index = False,sort = False).sort_index().fillna({'考试':'对比'}).fillna(method = 'ffill')
上图结果可以看到，我们利用了索引的一个排序，完成了差值的匹配。当然，可以使用重设索引来更新一下。好了，完成–！！！
在看
， 否则没有动力原创啊！跪谢~ 我是总结
本文讲解了这几大需要掌握的知识点： 1.深入理解分组聚合的众多妙处。 2.不同参数对结果的影响。 3.append方法，fillna方法，diff方法的使用。
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Python 进阶编程之字典的高级用法
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在看
“的永远18岁~
Original: https://blog.csdn.net/weixin_36362920/article/details/112414660
Author: 比个那噶
Title: df添加一行 python_Python之pandas实现更复杂的Excel操作
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