# 导入需要的包
import pandas as pd
from datetime import datetime # 文件读取方式1:
def Course_duration(df):df.columns  = ['round_teacher','course_cnt'] # 修改字段列名# df.head()# 对round_teacher列进行拆分并转化为长序列df1 = df['round_teacher'].str.split('/',expand=True).stack()\.reset_index(level =1,drop = True).rename('course_teacher_split') # 对Series命名# 将除了round_teacher的其他列组合成Dataframedf2 = df[[x for x in df.columns if x != 'round_teacher']] # if 条件筛选过滤字段# 根据索引值,将df2和df1进行匹配df_new = df2.join(df1) # 使用join语法,通过两个Series的索引进行拼接 → DataFrame# df_new.head()data = df_new.pivot_table(values= 'course_cnt',index = 'course_teacher_split', aggfunc='sum')# 导出处理后结果到指定文件:previous_month = int(datetime.now().strftime('%Y%m'))-1data.to_excel(f'C:/Users/DELL/Desktop/统计结果{previous_month}.xlsx')# 统计结果202204.xlsx 没有该文档也会自动创建if __name__=='__main__':# 读入数据excelpath = 'C:/Users/DELL/Desktop/AF-打赏数据(1).xlsx'df = pd.read_excel(excelpath) # 调用函数,导出结果Course_duration(df)

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