利用Python实现简单的Excel统计函数

需求分析

根据原始数据，计算出累计和、回撤、连续正确、连续错误、连续正确值与连续错误值6项数据，其中原始数据大于等于0认定为正确，原始数据小于0为错误。明白了要求，那我们就开始撸代码吧~

解决步骤

import pandas as pd
#创建一个计算数据的函数
def calculate(df):
 pass
#读取原始数据，将索引列去除
df = pd.read_excel('需求0621.xlsx',index_col=0)
#调用计算数据的函数
calculate(df)

先把整体思路写好，再去想办法计算每项数据

#计算累计和
   lst1 = []
   sum = 0
   for i in range(df.shape[0]):
       if i == 0:
           lst1.append(df['N'][i])
           sum += df['N'][i]
       else:
           sum += df['N'][i]
           lst1.append(sum)
   df['累计和'] = lst1

#计算回撤
   lst2 = []
   max = 0
   for i in range(df.shape[0]):
       if i == 0:
           lst2.append(0)
       elif df['累计和'][i] > max:
           max = df['累计和'][i]
           lst2.append(0)
       elif df['累计和'][i] < max:
           lst2.append(df['累计和'][i]-max)
       elif df['累计和'][i] == max:
           lst2.append(0)
   df['回撤'] = lst2

#计算连续正确的个数
   lst3 = []
   correct = 0
   for i in range(df.shape[0]):
       if df['N'][i] >= 0:
           correct += 1
           lst3.append(correct)
       else:
           lst3.append(0)
           correct = 0
   df['连续正确'] = lst3

#计算连续错误的个数
   lst4 = []
   mistake = 0
   for i in range(df.shape[0]):
       if df['N'][i] < 0:
           mistake += 1
           lst4.append(mistake)
       else:
           lst4.append(0)
           mistake = 0
   df['连续错误'] = lst4

#计算连续正确值
   lst5 = []
   for i in range(df.shape[0]):
       lst5.append('')
   right = 0
   for i in range(df.shape[0]):
       if df['连续正确'][i] != 0:
           right += df['N'][i]
       elif df['连续正确'][i] == 0 and right != 0:
           lst5[i-1] = right
           right = 0
   df['连续正确值'] = lst5

#计算连续错误值
   lst6 = []
   for i in range(df.shape[0]):
       lst6.append('')
   wrong = 0
   for i in range(df.shape[0]):
       if df['连续错误'][i] != 0:
           wrong += df['N'][i]
       elif df['连续错误'][i] == 0 and wrong != 0:
           lst6[i-1] = wrong
           wrong = 0
   df['连续错误值'] = lst6

最后将dataframe保存到excel

df.to_excel('完成计算.xlsx')
   print('保持成功')

最终结果

技术总结

虽然已经完成了要求计算出了所有的数据，但在写代码过程中计算的步骤都是基于python基础语法实现的，对于pandas的使用还要只有通过大量的练习才能够熟练的掌握

来源：https://blog.csdn.net/m0_69043821/article/details/125417629