北京法院京牌小客車司法處置資料統計 Pandas

最近我家參加了京牌小客車的司法拍賣。即參與京牌搖號失敗的人可以參加司法處置的京牌小客車的競拍。從2023年開始實施搖號政策以來參與搖號次數越多，越有可能成功競拍。我們參與的是 2023年7月26日拍賣的這一次。在拍賣前夕，官網放出了此次參與競拍的所有參與者的搖號次數，其中包括了大量的資料，有pdf 366頁之多。所以我想利用excel和pandas對這些資料做乙個整理和統計，看一看我家競拍成功的可能性究竟有多大。

目錄

1 資料預處理

2 利用pandas進行資料處理

3 遇到的問題

這是乙個包含366頁資料的pdf……我最想知道的是，有多少人比我家搖號次數多。

接下來，我們要把這個pdf檔案轉換成excel檔案。我嘗試了兩種方法：

1、在smallpdf.com 上轉換 -->失敗

轉換以後得到的excel為（我去掉了頭兩行標題）：

可以看到這三列的資訊合併為一列了。

所以，接下來的工作就是把三列拆分開來。

選擇：資料->分列

選擇分隔符號：

接下來選擇用空格進行分割：

完成後：

給出anaconda安裝pandas的指令：

進入虛擬環境（以我的環境名，env3為例）：

activate env3

conda install pandas

import pandas as pd

df = pd.read_excel('buyerlist_201807.xlsx')  # 讀取資料
df = pd.dataframe(df)  # 構造資料
print(df.shape[0])  # 看一下資料大小

15345

print(df.head(3)) # 前三排資料

搖號申請編碼  搖號次數     搖號註冊時間       unnamed: 3

0  566510581****     7 2016-07-05  16:41:31.764000
1  826510012****    63 2011-01-03  22:30:23.369000
2  956810166****    39 2012-04-13  22:27:02.804000

import pandas as pd

df = pd.read_excel('buyerlist_201807.xlsx')  # 讀取資料
df = pd.dataframe(df)  # 構造資料
# print(df.shape[0])  # 看一下資料大小
# print(df.head(3)) # 前三排資料
m = 0
for i in range(df.shape[0]):
if df.iloc[i, 1] > 61:  # iloc用於提取資料中指定的某一行某一列
m += 1
elif df.iloc[i, 1] == 61:
date = str(df.iloc[i, 2])[:10]
date = ''.join(date.split('-'))
if int(date) < 20110117:
m += 1
elif int(date) == 20110117:
time = str(df.iloc[5, 3])
time = ''.join(time.split(':'))
if int(date) < 193225.587:
m += 1
print(m)

1508

用excel排序一下（excel沒辦法比較註冊時間），這個數字還是比較接近的，說明是乙個有說服力的結果。

根據上次2023年5月26日的競拍結果，報名競拍的人中有將近40%都選擇了**最低的那輛京牌小客車（我家避開了這個高峰）：

假設這次排在前面的1508中依然有40%的人競拍最便宜的車，那麼剩下的將會有905人競拍39輛車，那麼意味著平均每輛車都有23個高分競爭者！！

以下是我在過程中遇到的問題和解決辦法，放在這裡作為參考：

importerror: no module named 'xlrd'

Python 京牌搖號 程式

想實現這個程式 有2個問題要解決 需要 到 random 模組和 string 模組。python 的模組庫是個寶藏，想實現任何功能它都有現成的模組供你調 importrandom importstring count 0 while count 3 car nums for i in range ...

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