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学Python还不会处理Excel数据？带你用pandas玩转各种数据处理
前言
在本系列的上一章已经介绍了如何读写 excel 数据，并快速进行汇总处理。但有些小伙伴看完之后有些疑惑：
那只是简单读写数据而已，有时候需要设置 excel 的格式。我用透视表不用写代码，两三下也可以弄出结果来。今天，我就沿用上一章的数据，把需求升级一下，以解决上述疑点。
本文要点：
使用 xlwings ，设置单元格格式使用 pandas 快速做高难度分组操作注意：虽然本文是"Python替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，适合才是最好。
案例
数据与上一章一样，就一个学生的数据表。
不过这次我们需要把每个班级成绩好的同学给揪出来好好表扬，因此条件如下：
找出每个班级的top 3 学生，在原数据表中以绿色底色标记找出每个班级中低于班级平均分的学生，在原数据表中以红色底色标记上述条件均以[总分]列为判断依据导入包
本文所需的包，安装命令如下:
pip install xlwingspip install pandas
脚本中导入
本文只说重点细节，至于如何从 excel 中读取数据，上一节已经有详细介绍。
排名
首先需要解决的是怎么得到班级top3？首要任务是得到排名，如下:
这里需要在数据中新增一列[排名]df.groupby('班级') 就是按 班级 分组的意思。df.groupby('班级')['总分'] 表示分组后每个组我们只使用[总分]这个字段。.rank(ascending=False,method='min') 是 pandas 中进行排名的处理。参数 ascending=False ，表明需要以 [总分] 倒序做排名。参数 method='min' ， 表明如果有多个人有相同的总分，那么全部的人都用所有名次中最小的排名值。后面会看到数据。此时显示变量 rank 的数据，可以看到结果就是排名结果(1列数据)在 pandas 中往 DataFrame 中新增一列非常简单。 df['排名']=rank ，即可把排名结果放入表中新增的字段中。df.sort_values(['班级','排名'],inplace=True) ,按先[班级]后[排名]进行排序，不是必须的，只是为了方便查看数据。参数 inplace=True ，表示直接在原有数据上操作，如果不设置这个参数，那么就需要写 df=df.sort_values(['班级','排名'])来看看结果。
注意看第3和4行数据，他们是并列第3名。并且后面的人是从第5名开始。找出低水平学生
现在找出低于所在班级平均分的同学吧。先按班级计算平均分，然后把平均分填到每一行上。
df.groupby('班级')['总分'] 就不用说了，与上面的排名是一样的意思。.transform('mean') ，表示每组求平均。结果是每组都有一个分数。而 transform 方法的特点就是不会压缩原数据的行数，因此每组的数都是一样的平均分。df['班级均分']=class_avg ，同样新增一列。看看数据
对于这里的 transform 方法可能有些小伙伴会不太理解。后续的章节我会针对分组后的 apply、agg、transform 做详细的讲解，关注我噢。
万事俱备
看到这里，你可能会觉得很复杂，但注意，我们只是写了2句代码即可做到了比较复杂的分组汇总。
首先把top3的同学挑出来
df.query('排名<=3') ，过滤符合条件的记录。接着把低于平均分的也挑出来
df.query('总分我们注意看得到的结果中的index。就是最左边的那一列数字
每个 DataFrame 都会有这样的 index，不管你怎么操作他，这个 index 都不会改变。因此我们可以利用 index 定位 excel 的单元格，然后通过 xlwings 标记底色就好了。
给表格加点颜色
首先定义一个设置颜色的方法
indices=(n for n in arg_df.index) ， 获得结果的索引值。rng=top_range.offset(i).resize(1,cols_count) ，定位需要设置颜色的行。rng.api.Interior.Color = color ，设置单元格底色。注意这里 .api 是因为 xlwings 是对 com 的封装，因此许多对象都提供了 api 这个属性，以便你能用 com 对象那套方法去操作。如果你对excel不熟悉，可能你会问，你怎么知道设置颜色是这些代码？其实我是通过录制宏来得到。如下：
完整代码
以下是完整的代码：
本节就不再上 vba 代码了(没人愿意写~~)。
使用 pandas 到底好处是什么
目前为止，你可以看到 Python 处理 excel 数据的基本套路是
从 excel 中读取数据到 pandas 的数据结构中使用 pandas 做各种处理把结果回写到 excel 上如果你熟悉 vba ，那么 pandas 就像一个数组+ sql 的多功能工具。
总结
通过本文应该可以解答之前的一些疑惑。像本次需求中的数据处理任务，即使你用透视表来解决也是不容易的，更不用说用 vba 了。 使用 python 不仅代码简洁易懂，并且整个过程都可以重复执行。
请关注本号，后续会有更多相关教程。
