呼市Python线下面授班推荐

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import pandas as pd

from datetime import datetime   # 因为后面需要处理到日期筛选，所以需要将datetime类从datetime模块中加载进来

data=pd.read_excel(r"E:\个人贷款客户信息表.xlsx",usecols=[1,4,6,7,8,9,10,11,12])  # 假设个人贷款客户信息表放在本地E盘

data.shape

---

(50585, 9)

以上为导入个人贷款信息表格代码，由于个人贷款客户信息表为工作簿张工作表，因此缺省sheet_name参数。

通过指定导入例的方法将与计算无关的“协议编号”，“贷款余额”，“固定利率”，“合同到期日”去除。

#查看data表的基本信息

data.info()

---

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

RangeIndex: 50585 entries, 0 to 50584

Data columns (total 9 columns):

贷款金额     50585 non-null int64

合同生效日    50585 non-null datetime64[ns]

用途       50585 non-null object

单位1      50585 non-null object

分成比例1    50585 non-null int64

单位2      16418 non-null object

分成比例2    16418 non-null float64

单位3      958 non-null object

分成比例3    958 non-null float64

dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64(2), object(4)

memory usage: 3.5+ MB

接下来预览一下data表的数据，默认显示行

data.head()

3.2日期筛选

个人贷款信息表包含该银行所有的历史数据，而我们每日的报表只需要统计当年的投放情况。所以计算投放金额前，我们需要将合同生效日期不符合要求的贷款记录排除掉。这里我们通过判断日期是否为2019年（大于2018-12-31）返回TRUE/FALSE进行选择判断。这种利用判断条件来选择数据的方式叫布尔索引。

这里解释一下import datetime和from datetime import datetime的区别。datetime 是模块，而datetime模块里面还包含一个datetime类。通过from datetime import datetime能从datetime模块直接导入datetime类。如果导入import datetime ，则在定义时间时，需要使用datetime.datetime()格式。

data=data[data["合同生效日"]>datetime(2018,12,31)]

data.shape #经过对日期的过滤，输出了1673行，9列

---

(1673, 9)

对日期列进行观察，可以看到合同生效日都是2019年的日期了。

data.head()

3.3数据表拆分

下一步，我们需要处理分成比例问题了。此案例的重点也是在这里。按照 1.3节 Python优化报表制作过程中的分析，我们需要先将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表。数据表的拆分代码很简单。直接用普通索引将需要的列传导给分表就可以了。

data1=data[["用途","贷款金额","单位1","分成比例1"]]

data2=data[["用途","贷款金额","单位2","分成比例2"]]

data3=data[["用途","贷款金额","单位3","分成比例3"]]

对data1表进行预览

data1.head()

对data2表进行预览

data2.head()

对data3表进行预览

data3.head()

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