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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--！！！觉得精彩，记得点在看，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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多

精

彩

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“在看”的永远18岁~