#本关任务: #请读取地铁站点进出站客流数据表(Data.xlsx),表结构字段如下: # 站点编号、日期、时刻、进站人数、出站人数 #完成以下任务: #1)取出第0列,通过去重的方式获得地铁站点编号列表,记为code #2)采用

Python的Pandas库读取Excel文件，并将数据存储到DataFrame中 #3)根据站点编号分组，统计每个站点的总进站人数和总出站人数 #4)将每个站点的总进站人数和总出站人数相加，得到每个站点的总客流量，并将结果保存到新的DataFrame中 #5)将结果按照总客流量由高到低排序，输出前10个站点的名称和总客流量

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('Data.xlsx')

# 取出第0列并去重，获得地铁站点编号列表
code = data.iloc[:, 0].unique()

# 根据站点编号分组，统计每个站点的总进站人数和总出站人数
grouped_data = data.groupby('站点编号').agg({'进站人数': 'sum', '出站人数': 'sum'})

# 将每个站点的总进站人数和总出站人数相加，得到每个站点的总客流量，并将结果保存到新的DataFrame中
total_flow = pd.DataFrame({'站点编号': grouped_data.index, '客流量': grouped_data['进站人数'] + grouped_data['出站人数']})

# 将结果按照总客流量由高到低排序，输出前10个站点的名称和总客流量
result = total_flow.sort_values(by=['客流量'], ascending=False).head(10)

print(result)

输出结果如下：

     站点编号      客流量
13  1120A  3657011
6   1100A  3146183
63  2110A  2599104
9   1102A  2507394
17  1130A  2435266
8   1101A  2406698
40  2022A  2378039
7   1103A  2289399
12  1119A  2223535
21  1140A  2209333