新高考十二种选科情况下，再选科目的考室安排的探索2.0版

上一篇没有解决的几个问题和思考不全面的问题先总览一下：
1、一个总是报警的问题
2、一个总是有一行多的问题
3、没有把四科的安排合成一个表的问题
4、分离学生选的A科和非选A科的效率问题

import pandas as pd                    ##excel处理的模块
import random                          ##随机模块
import numpy as  np                    ##数组处理模块
# 这两个参数的默认设置都是False 中文行列名的对齐必备
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
#最大显××行，××列
pd.set_option('display.max_rows', 925)
pd.set_option('display.max_columns',6)#这里写  学生总体信息文件，本年级为 F:\操作区\考试学生座位安排\姓名-行政班级归属-教学班-采用志愿.xlsx
path1 = 'F:\操作区\考试学生座位安排\姓名-行政班级归属-教学班-采用志愿.xlsx'    #绝对路径
#  这个excel文件 必须要有的一些 列 ：姓名 行政班归属    教学班 采用志愿     ps：后期加入  在籍  日语  音美书  体育
path3 = r'F:\操作区\考试学生座位安排\考场容量表.xlsx'
#  这个excel文件 必须要有的列： 容量
####上面为必要的 库  和中文显示设置
def get_df(path1):path11 = path1.split('\\')                           #相对本py文件所在文件夹的路径，当前为同文件夹try: data = pd.read_excel(path1)except:print('请把本py文件和数据源放在同一文件夹内，再次尝试。数据源的文件名为：姓名-行政班级归属-教学班-采用志愿.xlsx')data = pd.read_excel(path11[-1])return data#del data['Unnamed: 0']
#data.to_excel('F:\操作区\考试学生座位安排\姓名-行政班级归属-教学班-采用志愿.xlsx',index='')def getpath():print('请输入学生数据源文件路径，如：d:\××\××\文件名.xlsx')path = input()# 用空写个输入格式 判断 是否正确的 函数    return pathdef get_subject():print('请输入本次 需要按哪一科 安排考室')sub = ['化学','生物','政治','地理']sub1 = ['化','生','政','地']for i in range(len(sub)):print('\t[{}]{}'.format(i+1,sub[i]),end=' ')print('请输入数字 代表你的选择')path = sub1[int(input())-1]# 用空写个输入格式 判断 是否正确的 函数    return pathdef pickout():passdef getready(df1,sub1):          # df1 是一个数据表  ，sub表示科目：物化地，政史地  六科当中的一种name_sub1 = []xclass_sub1 = []for i in range(len(df1.采用志愿)):if sub1 in  df1.采用志愿[i] :name_sub1.append(df1.姓名[i])xclass_sub1.append(df1.行政班归属[i])df_sub1 = pd.DataFrame({'姓名':name_sub1,'行政班归属':xclass_sub1})print('这里是考室科目为：{} 的考生样表\n'.format(sub1),df_sub1[0:1])return df_sub1def getrest(df1,sub1):          # df1 是一个数据表  ，sub表示科目：物化地，政史地  六科当中的一种name_sub1 = []xclass_sub1 = []for i in range(len(df1.采用志愿)):if sub1 not in  df1.采用志愿[i] :name_sub1.append(df1.姓名[i])xclass_sub1.append(df1.行政班归属[i])df_sub1 = pd.DataFrame({'姓名':name_sub1,'行政班归属':xclass_sub1})print('这里是科目为：{} 的自习安排样表\n'.format(sub1),df_sub1[0:1])return df_sub1def get_rooms(path3):path33 = path3.split('\\')try:room = pd.read_excel(path3)except:print('绝对路径出错，尝试相对路径')room = pd.read_excel(path33[-1])print('这里是考室容量样表\n',room[0:1])return roomdef randomsort(room,temp_df):result_df = temp_df[0:1]##随机把  temp_df 按照一个序列排序sampler = np.random.permutation(len(temp_df)) #产生一个随机数列temp_df = temp_df.take(sampler)                 #DataFrame 采用 随机数列排序sumall =0for  i  in range(len(room.容量)):sumall = sumall + room.容量[i]kao_num = []if sumall <len(temp_df):for j in range(room.容量[i]):kaohao = sub1+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)#??一次从temp_df中取出 room.容量[i] 行 作为第i个考室的考生print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,room.容量[i]),end=' ')room_df = temp_df[(sumall-room.容量[i]):sumall]room_df.insert(2,'考号',kao_num)    #kao_num要和考室人数一致即 room.容量[i]#path_save = '{}第{}考室'.format(sub1,i+1)+'.xlsx'#room_df.to_excel(path_save,index='')result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')else:#temp_df的最后几个 作为 第 i个考室的考生for j in range(len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])):kaohao = sub1+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])),end=' ')room_df =   temp_df[(sumall-room.容量[i]):len(temp_df)]room_df.insert(2,'考号',kao_num)  #kao_num要和考室人数一致即 room.容量[i]#path_save = '{}第{}考室'.format(sub1,i+1)+'.xlsx'#room_df.to_excel(path_save,index='')   ,join_axes=[df5.index]result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')break #result_df.drop(labels=0,inplace=True)return result_df,i+1,kao_num[-1]def restsort(room,temp_df,used,last):result_df = temp_df[0:1]##随机把  temp_df 按照一个序列排序sumall =0for  i  in range(used,len(room.容量)):sumall = sumall + room.容量[i]kao_num = []if sumall <len(temp_df):for j in range(room.容量[i]):kaohao = sub1+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)#??一次从temp_df中取出 room.容量[i] 行 作为第i个考室的考生print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,room.容量[i]),end=' ')room_df = temp_df[(sumall-room.容量[i]):sumall]room_df.insert(2,'考号',kao_num)    #kao_num要和考室人数一致即 room.容量[i]#path_save = '{}第{}考室'.format(sub1,i+1)+'.xlsx'#room_df.to_excel(path_save,index='')result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')else:#temp_df的最后几个 作为 第 i个考室的考生for j in range(len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])):kaohao = sub1+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])),end=' ')room_df =   temp_df[(sumall-room.容量[i]):len(temp_df)]room_df.insert(2,'考号',kao_num)    #kao_num要和考室人数一致即 room.容量[i]     【*】#path_save = '{}第{}考室'.format(sub1,i+1)+'.xlsx'#room_df.to_excel(path_save,index='')   ,join_axes=[df5.index]result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')break #result_df.drop(labels=0,inplace=True)return result_dfdef showmenu():print('=+='*20)print('=欢迎使用 四选二 科目 考室随机安排系统=')print('=当前数据源为：{}'.format(path1))print('=当前考室容量源为：{}'.format(path3))print('=+='*20)df1 = get_df(path1)
room = get_rooms(path3)#sub1 = get_subject()
subs = ['化','生','政','地']path = []
for ii in range(len(subs)):sub1 = subs[ii]df1_sub1 = getready(df1,sub1)rest_df = getrest(df1,sub1)rest_df.sort_values('行政班归属',inplace=True)result_df1 ,used ,last = randomsort(room,df1_sub1)  # 返回一个具体安排df，用过的考室，最后的考号result_df2 = restsort(room,rest_df,used,last)result_df1 = pd.concat([result_df1,result_df2])result_df1.to_excel('{}考室安排.xlsx'.format(sub1),index='')path.append('{}考室安排.xlsx'.format(sub1))print('{}考室安排.xlsx'.format(sub1))print('four subs has done!')df1 = pd.read_excel(path[0])
for i in range(1,len(path)):df1 = pd.concat([df1,pd.read_excel(path[i])])df1.to_excel('高二年级考室安排.xlsx',index='')print('高二年级考室安排.xlsx  has done!')

第一个报警问题的解决及引起的另一种筛选思考
首先不得不说思考问题的感受是痛苦和快乐的，在解决报警问题的时候，把报警信息A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 往百度里一在这里插入代码片贴，满版的英文里好不容易发现有一篇中文，仔细一看全是中文站点，原来是自己懒，输入的关键字E文太多，好尴尬。找了好几个，都提到了解决把法，用df.insert（）来处理，我就改进了这段room_df[‘考号’] = kao_num 变为 room_df.insert(2,‘考号’,kao_num) 【*】处的标记共四处
这篇文章推荐使用.loc
用.loc来操作单元格的值不会报错。此处我可以整列的操作，何必单个单元格操作。在知乎上找到.loc的一种搭配用法，从而找到解决问题4的好办法。loc搭配 isin 如： df1 = df.loc[df[‘采用志愿’].isin(sub1)] 其中 sub1是一个列表。所有的选科对应的列表这回复杂一点，但是少循环一次大表。
#选科有物理
sub1 = [‘物理’,‘物化生’,‘物化地’,‘物化政’,‘物生政’,‘物生地’,‘物政地’]
#选科有历史
sub2 = [‘历史’,‘化生史’,‘化地史’,‘化政史’,‘生政史’,‘生地史’,‘政史地’]
#选科有化学
sub3 = [‘化学’,‘物化生’,‘物化地’,‘物化政’,‘化生史’,‘化史地’,‘化政史’]
#选科有生物
sub4 = [‘生物’,‘物化生’,‘物生地’,‘物生政’,‘化生史’,‘生史地’,‘生政史’]
#选科有政治
sub5 = [‘政治’,‘物化政’,‘物生政’,‘物政地’,‘化史政’,‘生史政’,‘政史地’]
#选科有地理
sub6 = [‘地理’,‘物化地’,‘物生地’,‘物政地’,‘化史地’,‘生史地’,‘政史地’]

在使用这个df1 = df.loc[df[‘采用志愿’].isin(subs[i])]的过程中把isin里的参数删除就获得了空表。。。结构和后面要用的是一致，问题2就这么别解决了，很意外。

import pandas as pd
import random
import numpy as  np
# 这两个参数的默认设置都是False 中文行列名的对齐必备
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
#最大显××行，××列
pd.set_option('display.max_rows', 925)
pd.set_option('display.max_columns',6)path1 = 'F:\操作区\考试学生座位安排\姓名-行政班级归属-教学班-采用志愿.xlsx'
path2 = path1.split('\\')[-1]
path3 = 'F:\操作区\考试学生座位安排\考场容量表.xlsx'def get_df(path1):path11 = path1.split('\\')                           #相对本py文件所在文件夹的路径，当前为同文件夹try: data = pd.read_excel(path1)except:print('请把本py文件和数据源放在同一文件夹内，再次尝试。数据源的文件名为：姓名-行政班级归属-教学班-采用志愿.xlsx')data = pd.read_excel(path11[-1])return data#选科有物理
sub0 = ['物理','物化生','物化地','物化政','物生政','物生地','物政地']
#选科有历史
sub1 = ['历史','化生史','化史地','化政史','生政史','生史地','政史地']
#选科有化学
sub2 = ['化学','物化生','物化地','物化政','化生史','化史地','化政史']
#选科有生物
sub3 = ['生物','物化生','物生地','物生政','化生史','生史地','生政史']
#选科有政治
sub4 = ['政治','物化政','物生政','物政地','化政史','生政史','政史地']
#选科有地理
sub5 = ['地理','物化地','物生地','物政地','化史地','生史地','政史地']
subs= [sub0,sub1,sub2,sub3,sub4,sub5]#选科没有物理
sub00 = ['物理','化生史','化史地','化政史','生政史','生史地','政史地']
#选科没有历史
sub11 = ['历史','物化生','物化地','物化政','物生政','物生地','物政地']
#选科没有化学
sub22 = ['化学','生政史','生史地','政史地','物生政','物生地','物政地']
#选科没有生物
sub33 = ['生物','化史地','化政史','政史地','物化地','物化政','物政地']
#选科没有政治
sub44 = ['政治','化生史','化史地','生史地','物化生','物化地','物生地']
#选科没有地理
sub55 = ['地理','化生史','化政史','生政史','物化生','物化政','物生政']
subss= [sub00,sub11,sub22,sub33,sub44,sub55]#print(df1)
#print(sub1[0],len(df1))
def randomsort(room,temp_df,sub1):   #返回安排表：result_df  用完的考室：i+1  编排的最后一个考号：kao_num[-1]result_df = temp_df.loc[df['采用志愿'].isin([])]##随机把  temp_df 按照一个序列排序sampler = np.random.permutation(len(temp_df)) #产生一个随机数列temp_df = temp_df.take(sampler)                 #DataFrame 采用 随机数列排序sumall =0for  i  in range(len(room.容量)):sumall = sumall + room.容量[i]kao_num = []if sumall <len(temp_df):for j in range(room.容量[i]):kaohao = sub1+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)#??一次从temp_df中取出 room.容量[i] 行 作为第i个考室的考生print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,room.容量[i]),end=' ')room_df = temp_df[(sumall-room.容量[i]):sumall]room_df.insert(4,'考号', kao_num)    ##room_df['考号'] = kao_num    #kao_num要和考室人数一致即 room.容量[i]#path_save = '{}第{}考室'.format(sub1,i+1)+'.xlsx'#room_df.to_excel(path_save,index='')result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')else:#temp_df的最后几个 作为 第 i个考室的考生for j in range(len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])):kaohao = sub1+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])),end=' ')room_df =   temp_df[(sumall-room.容量[i]):len(temp_df)]room_df.insert(4,'考号', kao_num)result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')break #result_df.drop(labels=0,inplace=True)return result_df,i+1,kao_num[-1]def restsort(room,temp_df,sub1,used,last):result_df = temp_df.loc[df['采用志愿'].isin([])]##把temp_df按照行政班归属排序temp_df = temp_df.sort_values('行政班归属')sumall =0for  i  in range(used,len(room.容量)):sumall = sumall + room.容量[i]kao_num = []if sumall <len(temp_df):for j in range(room.容量[i]):kaohao = sub1[0]+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)#??一次从temp_df中取出 room.容量[i] 行 作为第i个考室的考生print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,room.容量[i]),end=' ')room_df = temp_df[(sumall-room.容量[i]):sumall]room_df.insert(4,'考号',kao_num)    #kao_num要和考室人数一致即 room.容量[i]result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')else:#temp_df的最后几个 作为 第 i个考室的考生for j in range(len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])):kaohao = sub1[0]+str(i+1).rjust(2,'0')+str(j+1).rjust(2,'0')kao_num.append(kaohao)print('{}第{}考室,共计{}人'.format(sub1,i+1,len(temp_df)-(sumall-room.容量[i])),end=' ')room_df =   temp_df[(sumall-room.容量[i]):len(temp_df)]room_df.insert(4,'考号',kao_num)    #kao_num要和考室人数一致即 room.容量[i]result_df = pd.concat([result_df, room_df])print('||',end=' ')break #result_df.drop(labels=0,inplace=True)return result_df
#化生政地四科安排
used = []   #每科使用的考试座位号，自习座位号断点
df = get_df(path1)
room = get_df(path3)
finall_df = df.loc[df['采用志愿'].isin([''])]
for i in range(2,len(subs)):df1 = df.loc[df['采用志愿'].isin(subs[i])]df11 = df.loc[df['采用志愿'].isin(subss[i])]result_df ,used_i,used_kao = randomsort(room,df1,subs[i][0])rest_df = restsort(room,df11,subs[i][0],used_i,used_kao)result_df = pd.concat([result_df, rest_df])temp_used = [used_i,used_kao]used.append(temp_used)print('='*88)print(result_df,subs[i][0],len(result_df),used_i,used_kao)finall_df = pd.concat([result_df,finall_df])finall_df.to_excel('高二年级考试安排.xlsx',index='')

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