看到篇博文，用python pandas改写了下

看到篇博文，https://blog.csdn.net/young2415/article/details/82795688

需求是需要统计部门礼品数量，自己简单绘制了个表格，如下：

大意是，每个部门的员工发福利，有礼品档次（见表一），每个档次礼品对应不同礼品（见表二）

假设表一在test.xlsx的sheet1中，表二在test.xlsx的sheet2中，运算结果为同级目录下的result.xlsx，用python pandas改写代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=0, index_col='序号')   # 读取表1
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=1).fillna(method='pad')  # 读取表2
df_result = pd.DataFrame(index=set(df1['部门']), columns=set(df2['产品'])).fillna(0)  # 运算结果

for each_dept in set(df1['部门']):   # 遍历每个部门
    df_each_dept = df1[df1['部门'] == each_dept]  # 在表1中取出每个部门的礼品情况
    for each_dept_welfare in df_each_dept['礼品档次']:  # 遍历每个部门的”礼品档次“:
        for each_welfare in df2[df2['标准'] == each_dept_welfare]['产品']:  
            df_result.loc[each_dept, each_welfare] += 1  # 该部门对应的礼品数值+1 

writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx')   # 保存结果
df_result.to_excel(writer, 'result')
writer.save()

 改写后，不仅减少代码数量，而且无需事先建立礼品列表。

运算result.xlsx结果如下：

备注：遍历每个部门时，可以用groupby()，这样还可以少写一句代码，

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=0, index_col='序号')
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=1).fillna(method='pad')
df_result = pd.DataFrame(index=set(df1['部门']), columns=set(df2['产品'])).fillna(0)

for dept, df_dept in df1.groupby('部门'):
    for dept_welfare in df_dept['礼品档次']:
        for welfare in df2[df2['标准'] == dept_welfare]['产品']:
            df_result.loc[dept, welfare] += 1

writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx')
df_result.to_excel(writer, 'result')
writer.save()