前言：
在實務中，常常有這樣的情況：有一張excel**是彙總表，比如按班級彙總的分數表；但發現因為學員歸屬表錯誤或缺漏等原因，還有張三等五人，沒有被歸類到任何乙個班級。如果數量級很少，查詢未被歸屬的資訊，返回到原表用excel重新進行分類彙總是可行的。但如果數量級較大，或者歸屬表資訊一時難以完整修改，可以用pandas簡單進行二次彙總功能。即另外建立一張針對缺漏歸屬的新錶，根據上一彙總表和新歸屬表，進行二次彙總運算。一、例項：
1、原彙總表
在下表中，dep欄位中有王
五、林四等沒有被歸入到規範的第一至第三組中。現在需要建立一張新歸屬表，然後重新運算匯總數。
該錶假定位於 c:\py_test\groups.xlsx，此資料為sheet1
depvalue
第一組85
王五65
第二組120
林四20
強八30
第三組150
張一200
楊六15
2、新歸屬表
根據未被歸屬的情形，在以上檔案sheet2，建立新歸屬表如下：
name
belong
王五第三組
張二第五組
林四第一組
強八第四組
張一第二組
我們特意保留了乙個未被歸屬的「楊六」
二、流程：
import numpy as np
import pandas as pd
# 匯入原彙總資料，預設sheet1
data1 = pd.read_excel("c:\py_test\groups.xlsx",head=0)
# 匯入新歸屬表，指定sheet2
data2 = pd.read_excel("c:\\py_test\\groups.xlsx",head=0,sheet_name="sheet2")
# 將新歸屬表與原彙總表連線，類似excel vlookup，方法為 left左連線，並生成新錶data3
data3=data1.merge(data2,how='left',left_on='dep',right_on='name')
# 刪除data3多餘字段
data3.drop('name',axis=1,inplace=true)
# 將data3缺失的歸屬，用原彙總表欄位補上。比如第一組，在新歸屬表中是缺失，因此仍然等於第一組
data3.loc[data3['belong'].isna(),'belong']=data3['dep']
# 刪除data3多餘字段
data3.drop(['dep'],axis=1,inplace=true)
# 用pd.dataframe groupby進行分類彙總
g = data3.groupby('belong').sum()
# 輸出新分類表
g.to_excel('c:\py_test\groups-cp20210321.xls')
print("已經將計算結果輸出為c:\py_test\groups-cp20210321.xls檔案！")
belong
value
楊六15
第一組105
第三組215
第二組320
第四組30
data4 = data2.merge(data1,how='left',left_on='name',right_on='dep')
print("注意！！：新歸屬表中" + data4[data4['dep'].isna()]['name'] + "在原彙總表中沒有對應的專案，請留意！！")
# out[7]:
# 1 張二
pandas在處理excel資料大有用武之地。特別是針對一些邏輯複雜、流程較長和不規範資料的處理上，有較大的效率優勢。這方面將不斷探索其應用方面。比如兩張表的比對問題，就耗時耗力，而且極易出錯。這方面我將嘗試製作一些小工具，自用利他，作為參考一二。
everyang 於南京 2021/03/21，[原文](
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