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系列文章：
懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二)：高级筛选(上)
前言
经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。
紧接着上一篇的高级筛选，不过上一篇的例子太简单了，这次来点难度。
数据
继续沿用上一篇的数据：
某学校的一份考试成绩表(8科成绩)加载数据
pandas需要加载Excel数据，如下：
复杂过滤
"高于全级平均分的人"，Excel高级筛选的条件区域设置如下：
这次需要在条件值中使用函数公式=K2>AVERAGE(K:K) ，你可以想象成，Excel 会遍历每行，遍历时，会把函数公式中的 K2 ，用当前行的值替换pandas实现思路是一样的，如下：
上面的需求还是有点简单，再加点料。
"总分高于所在班级平均分的学校",Excel高级筛选的条件区域设置如下：
此时不能简单使用 AVERAGE ，这是因为我们需要根据 班级 获得该班级的平均分，这次使用 AVERAGEIF(B:B,B2,K:K)pandas实现则显得麻烦点。如下：
.groupby(班级) ，按班级分组.apply ，对每组查询总分超出平均分的记录。这里的 query 字符串与上一例子是一样的为难 Excel 的任务
有些任务用 Excel 自带功能则非常繁琐，比如：
"全级中，8科成绩都超出全级平均分的学生"这任务如果用Excel实现，必须逐一对每个科目进行求平均，直接看看pandas的实现：
定义一个方法，这有利于重用逻辑前2句，先求出每科平均分然后求出每位学生高于平均分的科目数量 count最后简单判断一下，即可得到结果看看调用结果：
这时候，如果需要看"8科成绩都超出该班级的平均分的学生"，则非常简单了：
这些都是班内的"三好学生"是不是 so easy？！ 来看看有哪些学生需要留堂见家长。
"8科成绩都低于班内平均水平的学生"，仍然很简单：
仅仅添加一个参数 sjs=0 ，即可得到结果下期对标 Excel 的按添加批量赋值功能，看看在 pandas 中是如何实现。
如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。
