给大家分享一个Pandas处理Excel的非常小的技巧知识点。

怎样给一个Excel添加一列，这一列是根据其它列的数字计算出来的。

(相关资料图)

问题是这样的一个输入的excel文件：

学号姓名性别成绩101王小丽女69102王宝勤男85103杨玉萍女49104田东会女90105陈雪蛟女73106杨建丰男42107黎梅佳女79108张兴男91109马进春女48110魏改娟女100111王冰研男64

其中成绩是一列数字，那么怎样给成绩划分等级？如下是划分等级的计算规则：

60分以下为E级60~69分为D级70~79分为C级80~89分为B级90分以上为A级

如下进行处理，简单起见，我挨个进行解释：

importpandasaspddf=pd.read_excel("成绩表.xlsx",sheet_name=0)

第一句导入了pandas模块，这是python的数据处理和统计分析的重要模块。

pd.read_excel可以读取excel的文件，sheet_name=0意思是读取第一个sheet表格的数据。

这个df非常重要，表达的就是一个表格数据。

defgrade_to_level(grade):"""grade是成绩把这个Excel中的成绩，划分为A- E这五个分数区间。60分以下为E级、60~69分为D级、 70~79分为C级、80~89分为B级、90分以上为A级。"""ifgrade>=90:return"A"elifgrade>=80:return"B"elifgrade>=70:return"C"elifgrade>=60:return"D"else:return"E"

这个函数有个特点，输入的参数是grade，其实就是一个数字，而这个数字，是excel表格的“数字”这一列的每个值。

而这个函数的返回，就是这个数字划分后的等级，是5个字符串，A~E

注意，这个函数的输入是单个数字，输出是单个字符串。这个字符串将成为excel新列的每个值。

df["等级"]=df["成绩"].apply(grade_to_level)

其中df["成绩"]意思是访问了当前excel的“成绩”这一列，这是一列数据，里面有很多数字。

df["成绩"].apply是在这个成绩列上调用的函数，而这个函数很神奇，会调用我们第2步骤自己写的 grade_to_level 函数。

这行代码执行的逻辑，是取出成绩列的每个成绩数字，传给grade_to_level函数的每个grade参数，得到结果是等级字符串。

而这些等级字符串串联在一起，形成了一个新的列。

这个新列和成绩列的行数一模一样相等，同时每个等级和每个成绩是一一对应的关系。

而等式左侧的df["等级"]则接收了这个结果的列。

最终这行代码实现了，成绩列被grade_to_level一一转换成了等级列。

df.to_excel("成绩表分类后.xlsx",index=False)

这一列，将新的处理后的df，输出成一个excel文件，名字是 成绩表分类后.xlsx

如果不加index=False这个参数，那么输出的结果表格中，会多一列，里面是从0开始到1到一直递增的数字，无意义。所以一般都加上这个参数。

输入文件截图：

输出文件结果：

代码地址，自己粘贴到浏览器访问：

https://gitee.com/antpython/ant-codes-publish/tree/master/01pandas/01pandas%E7%BB%99%E6%88%90%E7%BB%A9%E5%88%86%E7%BA%A7%E5%88%AB