pandas读取excel表格，A列是班级名字，B列是学生名字，将班级的学生数量统计到C列

要使用pandas来读取Excel文件并统计每个班级的学生数量，你可以按照以下步骤操作：

首先，导入所需的库：

import pandas as pd

接着，使用`read_excel`函数读取Excel文件：

# 假设文件名为'scores.xlsx'
df_scores = pd.read_excel('scores.xlsx')

确认数据已经加载到DataFrame `df_scores`中：

print(df_scores.head())  # 查看前几行数据以确认结构

统计每个班级的学生数量，将结果存储在一个新的Series中，然后添加到原DataFrame的后面作为新的一列：

class_counts = df_scores.groupby('班级名字')['学生名字'].nunique()
df_scores['学生数量'] = class_counts

最后，保存更新后的DataFrame到一个新的Excel文件：

df_scores.to_excel('班级学生数量统计.xlsx', index=False)

这样就完成了班级学生数量的统计并保存到了新的Excel文件。

相关问题

pandas读取excel表格，A列是班级名字，B列是学生名字，把每个班学生的数量统计到C列

首先，我们可以使用pandas库来读取Excel文件并处理数据。假设你的Excel文件已经按照班级和学生的名字排列好了。下面是如何使用`pandas`进行操作的示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换'your_file.xlsx'为实际文件名

# 按照班级(A列)和学生名字(B列)对数据进行分组
grouped_data = df.groupby(['A', 'B'])

# 统计每个班级的学生数量并添加到新列C
df['C'] = grouped_data.size().reset_index(level=[0, 1], drop=True)

# 这里，level参数用于控制保留哪些索引级别，drop=True表示删除这些级别的索引
# 结果会有一个新的DataFrame，其中包含了每个班级每个学生的名字及其对应的数量

# 如果你想把每个班级的数据写入单独的Excel文件，可以这样操作：
for name, group in grouped_data:
    group.to_excel(f'{name[0]}_{name[1]}.xlsx', index=False)  # 这里假设班级名字在A列，学生名字在B列

# 同时，你可以创建一个新的Excel文件存储所有学生的总成绩
total_scores = df[['B', 'C']].sum()  # 总分数 = 学生数量 * 分数（这里假设每小题1分）
total_scores.to_excel('scores_summary.xlsx', index=False)

记得替换`'your_file.xlsx'`为实际的文件路径。运行上述代码后，你会得到每个班级学生的数量以及他们的成绩汇总。

pandas读取excel表格，A列是班级名字，B列是学生名字，统计每个班级的学生数量

要使用pandas来统计Excel表格中每个班级的学生数量，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入所需的库[^1]：

import pandas as pd

2. 使用`read_excel`函数读取Excel文件[^2]，假设文件名为`student_data.xlsx`，A列为班级名（column name 'Class'），B列为学生名（'Student Name'）：

data = pd.read_excel('student_data.xlsx', usecols=['Class', 'Student Name'])

`usecols=['Class', 'Student Name']`指定只读取这两列。

3. 接下来，使用`groupby`函数按班级分组并计算每个班级的数量：

class_counts = data.groupby('Class')['Student Name'].nunique()

`nunique()`函数返回每个类别的唯一值数量，也就是学生人数。

4. 最后，显示结果：

print(class_counts)

这将输出每个班级及其对应的学生数。