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前言
前一节我们已经成功把一份教师课程表整理成规范的形式，本节我们就看一下怎么利用这份数据，分析实际情况，并且用图表来说明数据。
本文要点：
使用 pandas 快速按需求做汇总整理。
注意：虽然本文是"Python替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，选择适合的工具，才是最好的。案例
这次的数据是基于上一节已整理的教师课程表。如下图：表中的一行表示 某一天的某课时是哪位教师负责的哪门科目。这里的名字按照原有数据做了脱敏(teach 列)。
本文所用到的 pandas 技巧都在之前的章节已有详细介绍，因此本文只对重点细节做讲解
设定问题
本文的目标问题如下：
科目的分配情况如何？教师的课时分配如何？
导入包
本文所需的包，安装命令如下:
pip install pandaspip install numpypip install pyecharts
建议你安装 anaconda ，那么最难安装的 pandas 和 numpy 都不会是问题。
脚本中导入本文使用 pyecharts 做可视化输出
加载数据
代码如下：这次直接从 csv 文件读取即可。
主科目占比
要看主科目占比，那么首先根据科目划分主次科目。如下：df['sj'].apply(lambda x: '语数英' if x in cond else '其他') ，根据科目列，划分为"语数英"或"其他"把划分结果添加的新列 sj_class 。
现在数据如下:
现在可以看看主科目的数量。我们把汇总问题的主键列出，利用pandas的groupby方法即可快速做汇总。如下:df.groupby(['sj_class']) ，按 sj_class 分组。.size() ，即可求得每组的个数。这里使用 count 也可以，但你会注意到使用 count ，pandas 会把所有列都进行计数。并且 count 会忽略 nan ，而 size 则不会。.reset_index() ，调用 groupby 后，分组的 sj_class 会作为 index ，因此这里只是把 sj_class 重新设置为列。
来看看实际占比吧。
上述2次汇总其实是可以定义为一个通用的方法。这里是为了方便解析因此复制了2段差不多的代码
按班级看科目占比
只是看整体的占比情况不太可以了解数据。我们试试再深入一些维度去看看数据。看看每个级别的主科目占比情况。如下:这次我们的汇总主键是 级别和主科目。可以看到其实与之前的流程基本一致，只是在分组时加上了 grade 字段。
看看图表吧:可以看到五年级的语数英课时占比最大(为什么不是六年级的主科目占比最大？)。七、八年级语数英没有其他科目占比大(初一初二语数英课时减少了？)。
教师分配情况
来个复杂一点的需求，看教师分配情况，我们设定如下要求:
每位教师的上下午课时数量，并且按课时数量排序。每位教师每天的上下午课时数量，并且按课时数量排序。
首先,每位教师的上下午课时数量。主键是教师和上下午。代码如下:分组汇总与之前的一致。只是主键不同而已。res.groupby('teach')['value'].transform('sum') ，求出每位教师的总课时res['total'].rank(ascending=False) ，做一个排名。
这里重点说一下这段代码:这里为了做图表，需要确保每位教师都有上午和下午2行数据。但实际数据中有些教师只有半天的课(如下图的教师 n56)。.set_index(['teach','apm']) ，先让 teach 和 apm 做行索引。此时 apm 行索引中都有上午和下午的值。.unstack() ，把 apm 从行索引移到列索引。那么就会有 上午列 和 下午列。注意此时，如果一位教师只有下午的课，那么此列他的值就为 nan。.stack(dropna=False) ，把 apm 从列索引移回去行索引，dropna=False ，让其保留 nan 的值。此时即可确保所有的教师都有上下午2行数据。直接看可视化吧：
上图可以看出来，n4 这教师是最多课时(20课时)大部分的教师都是上午比下午课时多(这很可能是因为本来下午的课时就比上午少啊)- 有4位教师只有下午有课。
再看看每天分别是哪位教师比较忙的。n4 这位教师星期二下午就完全没有课时。
上述2次汇总其实是可以定义为一个通用的方法。这里是为了方便解析因此复制了2段差不多的代码
最后
本文重点
从分析问题出提取主键，使用 groupby 即可快速得到数据。灵活运用 stack 与 unstack ，可以快速做一些数据增补。
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