统计每个演员参演的电影数量和分别有哪些电影,将结果按参演电影数量降序排列,并按照下列要求填入sheet中: 1. 在“电影信息统计.xlsx”文件中新增一个名为“演员参演统计”的sheet,统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表。 2. 第一列填写演员名称,第二列填写演员参演电影数量,第三列填写演员参演电影列表。同一演员参演的多部电影在同一单元格中以逗号(,)分隔。 3. 按演员参演电影数量降序排列填入sheet,参演数量相同的演员按姓名升序排列。要求使用一个函数
时间: 2024-02-12 10:05:08 浏览: 83
好的,我可以帮你实现这个需求。你需要先安装pandas库。然后,你可以按照以下步骤操作:
1. 读取电影信息数据和演员信息数据,并进行合并。
```python
import pandas as pd
# 读取电影信息数据和演员信息数据
movies = pd.read_excel('电影信息.xlsx')
actors = pd.read_excel('演员信息.xlsx')
# 合并数据
data = pd.merge(movies, actors, on='演员')
```
2. 使用groupby函数分组,并统计每个演员参演电影数量和参演电影列表。
```python
# 分组并统计电影数量和电影列表
grouped = data.groupby(['演员'])['电影名称'].agg([('参演电影数量', 'count'), ('参演电影列表', ', '.join)])
# 按参演电影数量降序排列并按姓名升序排列
result = grouped.sort_values(by=['参演电影数量', '演员'], ascending=[False, True])
```
3. 将结果保存到新的sheet中。
```python
# 将结果保存到新的sheet中
with pd.ExcelWriter('电影信息统计.xlsx', mode='a') as writer:
result.to_excel(writer, sheet_name='演员参演统计')
```
完整代码如下:
相关问题
接着上面那个问题统计每个演员参演的电影数量和分别有哪些电影,将结果按参演电影数量降序排列,并按照下列要求填入sheet中: 1. 在“电影信息统计.xlsx”文件中新增一个名为“演员参演统计”的sheet,统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表。 2. 第一列填写演员名称,第二列填写演员参演电影数量,第三列填写演员参演电影列表。同一演员参演的多部电影在同一单元格中以逗号(,)分隔。 3. 按演员参演电影数量降序排列填入sheet,参演数量相同的演员按姓名升序排列。
好的,我已经明白您的问题了。这是一个数据处理的问题,需要对演员参演的电影数量和电影列表进行统计和排序,然后将结果填写到指定的Excel表格中。
首先,我们需要将电影信息和演员信息读取到程序中,并进行处理。可以使用Python中的pandas库进行数据读取和处理,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取电影信息和演员信息
movies = pd.read_excel('电影信息.xlsx')
actors = pd.read_excel('演员信息.xlsx')
# 将电影信息和演员信息进行合并
data = pd.merge(movies, actors, on='电影编号')
# 统计每个演员参演的电影数量和电影列表
actor_movies = data.groupby('演员姓名')['电影名称'].apply(list).reset_index(name='参演电影列表')
actor_count = data.groupby('演员姓名')['电影名称'].count().reset_index(name='参演电影数量')
# 将统计结果按参演电影数量降序排列,并按姓名升序排列
result = pd.merge(actor_movies, actor_count, on='演员姓名').sort_values(['参演电影数量', '演员姓名'], ascending=[False, True])
# 将结果填写到指定的sheet中
with pd.ExcelWriter('电影信息统计.xlsx', mode='a') as writer:
result.to_excel(writer, sheet_name='演员参演统计', index=False)
```
上面的代码中,我们首先读取了电影信息和演员信息,并将它们合并成一个DataFrame。然后使用`groupby`函数对演员姓名进行分组,统计每个演员参演的电影数量和电影列表。最后将结果按要求进行排序,然后使用`to_excel`函数将结果填写到指定的Excel表格中。
需要注意的是,上面的代码中使用了`mode='a'`参数,表示以追加模式打开Excel文件。如果要覆盖原有的文件内容,可以将`mode`参数改为默认的`'w'`。
另外,需要注意的是,上面的代码中使用了`reset_index`函数对结果进行重置索引,这是为了在将结果写入Excel表格时去掉默认的索引列。
现有txt文件“电影信息.txt”,其中三列分别为电影名称、导演和演员表,之间用分号分隔(同一个电影可能会有多个演员,每个演员姓名之间使用逗号分隔;同一部电影也可能有多个导演,多个导演之间用逗号分隔)任务:演员参演电影统计 统计每个演员参演的电影数量和分别有哪些电影,将结果按参演电影数量降序排列,并按照下列要求填入sheet中: 1. 在“电影信息统计.xlsx”文件中新增一个名为“演员参演统计”的sheet,统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表。 2. 第一列填写演员名称,第二列填写演员参演电影数量,第三列填写演员参演电影列表。同一演员参演的多部电影在同一单元格中以逗号(,)分隔。 3. 按演员参演电影数量降序排列填入sheet,参演数量相同的演员按姓名升序排列。。要求对任务定义函数
好的,根据你的要求,我为您定义一个函数来完成这个任务。代码如下:
```python
import pandas as pd
def actor_movie_stats(file_path):
# 读取电影信息文件
df = pd.read_csv(file_path, sep=';', header=None, names=['电影名称', '导演', '演员表'])
# 将演员表按逗号分隔成列表
df['演员列表'] = df['演员表'].str.split(',')
# 将多个导演按逗号分隔成多行
df = df.explode('导演')
# 将多个演员按逗号分隔成多行
df = df.explode('演员列表')
# 统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表
actor_stats = df.groupby('演员列表')['电影名称'].agg(['count', ', '.join]).reset_index()
# 对演员参演电影数量降序排列,参演数量相同的演员按姓名升序排列
actor_stats = actor_stats.sort_values(by=['count', '演员列表'], ascending=[False, True])
# 将结果写入Excel文件
with pd.ExcelWriter('电影信息统计.xlsx', mode='a') as writer:
actor_stats.to_excel(writer, sheet_name='演员参演统计', index=False)
```
该函数使用了pandas库来处理数据,具体步骤如下:
1. 使用read_csv函数读取电影信息文件,指定分隔符为分号,指定列名为['电影名称', '导演', '演员表']。
2. 使用str.split函数将演员表按逗号分隔成列表,创建新列'演员列表'。
3. 使用explode函数将多个导演和演员按逗号分隔成多行。
4. 使用groupby函数对演员列表进行分组,统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表,使用agg函数分别对电影数量和参演电影列表进行聚合操作。
5. 对结果进行降序排列,先按演员参演电影数量降序排列,再按照演员姓名升序排列。
6. 使用ExcelWriter将结果写入Excel文件中的“演员参演统计”sheet中。
你只需要调用函数并传入电影信息文件的路径,就可以完成这个任务了。比如:
```python
actor_movie_stats('电影信息.txt')
```
注意:该函数会将结果写入到已存在的Excel文件中,如果没有该文件,会自动创建。如果需要每次运行都创建新的Excel文件,请先删除原有文件。