Python學習筆記-Pandas批次讀取105-108學年度大專校院學生人數，統計各學年度學校合計學生數!!

import pandas as pd
import os
path = os.getcwd()

"""
相關檔案可參考以下網址下載：
https://depart.moe.edu.tw/ED4500/News_Content.aspx?n=5A930C32CC6C3818&sms=91B3AAE8C6388B96&s=596D9D77281BE257
"""
# List files:
files = os.listdir(path)

# 印出目錄下所有檔案名稱
print(files)


# 選擇檔案名稱第4-10碼為「student」的檔案
files_xls = [f for f in files if f[4:11] == 'student']
print(files_xls)

['105_student.xls', '106_student.xls', '107_student.xls', '108_student.xls']

In [2]:

df = pd.DataFrame()
for f in files_xls:

    # 批次讀入excel檔，從第3列開始
data = pd.read_excel(f, skiprows = 2)
    # 新增「學年」欄位
data['學年'] = int(f[:3])    df = df.append(data)df

Out[2]:

	學校代碼	學校名稱	日間∕進修別	等級別	總計	男生計	女生計	一年級男生	一年級女生	二年級男生	…	五年級女生	六年級男生	六年級女生	七年級男生	七年級女生	延修生男生	延修生女生	縣市名稱	體系別	學年
0	1	國立政治大學	D 日	D 博士	981	605	376	113	66	91	…	48	84	40	64	33	–	–	30 臺北市	1 一般	105
1	1	國立政治大學	D 日	M 碩士	3962	1808	2154	617	755	622	…	–	–	–	–	–	–	–	30 臺北市	1 一般	105
2	1	國立政治大學	D 日	B 學士	9711	3912	5799	872	1347	1017	…	–	–	–	–	–	327	455	30 臺北市	1 一般	105
3	1	國立政治大學	N 職	M 碩士	1718	882	836	281	297	261	…	30	–	–	–	–	–	–	30 臺北市	1 一般	105
4	2	國立清華大學	D 日	D 博士	1645	1264	381	235	83	205	…	46	125	43	173	54	–	–	18 新竹市	1 一般	105
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
789	1293	崇仁醫護管理專科學校	D 日	5 五專	3330	410	2920	81	584	87	…	564	–	–	–	–	11	44	10 嘉義縣	2 技職	108
790	3002	臺北市立大學	D 日	D 博士	234	101	133	14	19	14	…	15	10	17	19	30	–	–	30 臺北市	1 一般	108
791	3002	臺北市立大學	D 日	M 碩士	1215	420	795	156	242	105	…	37	12	27	–	–	–	–	30 臺北市	1 一般	108
792	3002	臺北市立大學	D 日	B 學士	5270	2335	2935	569	738	527	…	–	–	–	–	–	166	140	30 臺北市	1 一般	108
793	3002	臺北市立大學	N 職	M 碩士	1090	298	792	107	274	87	…	44	15	25	–	–	–	–	30 臺北市	1 一般	108

3295 rows × 26 columns

In [3]:

df = df[['學校代碼', '學年', '學校名稱', '等級別', '總計']]
df.head()

Out[3]:

	學校代碼	學年	學校名稱	等級別	總計
0	1	105	國立政治大學	D 博士	981
1	1	105	國立政治大學	M 碩士	3962
2	1	105	國立政治大學	B 學士	9711
3	1	105	國立政治大學	M 碩士	1718
4	2	105	國立清華大學	D 博士	1645

In [4]:

df = df.groupby(['學校代碼', '學校名稱', '學年']).sum()
df

Out[4]:

			總計
學校代碼	學校名稱	學年
1	國立政治大學	105	16372
		106	16353
		107	16343
		108	16390
2	國立清華大學	105	12466
…	…	…	…
1293	崇仁醫護管理專科學校	108	3330
3002	臺北市立大學	105	7631
		106	7675
		107	7774
		108	7809

620 rows × 1 columns

In [5]:

df = df.unstack(2)
df

Out[5]:

		總計
	學年	105	106	107	108
學校代碼	學校名稱
1	國立政治大學	16372.0	16353.0	16343.0	16390.0
2	國立清華大學	12466.0	16664.0	16657.0	16678.0
3	國立臺灣大學	31783.0	31802.0	31745.0	31945.0
4	國立臺灣師範大學	15307.0	15426.0	15582.0	15716.0
5	國立成功大學	21119.0	21252.0	21276.0	21456.0
…	…	…	…	…	…
1290	崇仁醫護管理專科學校	3478.0	3503.0	NaN	NaN
1291	聖母醫護管理專科學校	3525.0	3155.0	2777.0	2561.0
1292	新生醫護管理專科學校	6022.0	6024.0	6058.0	6031.0
1293	崇仁醫護管理專科學校	NaN	NaN	3392.0	3330.0
3002	臺北市立大學	7631.0	7675.0	7774.0	7809.0

164 rows × 4 columns

In [ ]:

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