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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前言

很多从未接触 pandas 的小伙伴看到相关资料后，会觉得这玩意无法处理像 Excel 那样格式复杂多变的数据。其实 pandas 比起手动操作、透视表操作甚至 Vba 操作，他可以更灵活快速处理复杂形状的数据。

这次，我们来看看怎么用 pandas 一次生成各种形如工资条的格式数据。

案例

继续沿用成绩单数据：

我们希望把每位学生的成绩单独列出来，也就是一行记录成为一个小表：

Excel 技巧

用 Excel 自带功能可不可以批量完成这个工作呢？当然可以，只不过需要许多技巧。但我总是说，思路比方法更重要，这是因为，如果你理解这 Excel 操作过程，同样的思路就可以应用在 pandas 中。

看看 Excel 是怎么完成此需求的，我们用10条记录做演示：

添加辅助序列，每个数值相隔2(这是因为结果数据每行相隔2行)在辅助列下面，生成序列(结束值为上一步序列的尾数)

使用 Excel 自带的生成系列功能即可批量添加标题行

从3开始，每隔3行设置一标题去除重复的序列行最后根据辅助列排序，即可得到结果pandas 做法

pandas 中有多种实现方式，本节先介绍与上述 Excel 的解决思路基本一致的方式。如下：

修改行索引值，相当于 Excel 的第一步reindex 可以给予不存在的行索引值，此时那些行会变成空行

相当于 Excel 中的第二与第四步最后，把从索引3开始，每隔3行赋值列标题即可

完整代码如下：

最后

本文介绍的方式实际限制比较大，比如不能按任意维度划分等，并且需要使用者对 pandas 中的索引有深入理解。下次将介绍一种通用的方式，而且还可以在每个小表格中添加汇总行。

如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。

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