最近收到一個求助郵件，他的需求如下：

我是小學的一名統計員，因長期做統計工作，近期，自學一點python，但如何把excel中的8位數出生日期轉成年齡，一直做不好，現請您幫忙一下，不知能否幫！

這個問題其實比較簡單，做出來的最終形式如下：

主要涉及格式轉換和分組統計的需求，那么我們就開始一步一步的完成這一次的任務。

1、讀入excel文件import pandas as pdfile_name = r'學生信息表.xlsx'data = pd.read_excel(file_name)data輸出：

讀入數據2、處理出生日期，轉化為時間格式這次我們用pandas自帶的to_datetime函數，好用快捷。data['出生日期'] = pd.to_datetime(data['出生日期'],format='%Y%m%d')3、增加一列年齡引入datetime包，根據當前時間的year減去出生日期得到。import datetime as dtnow = dt.datetime.today().yeardata['周歲'] = now - data['出生日期'].dt.year輸出：

新加周歲列

4、對周歲、性別同時分組

熟悉教程的小伙伴知道，這一期的分組內容其實可以用pandas的透視表pivot_table函數解決。

這次我們就用另一種方法：groupby函數同樣能搞定。

#開始分組統計age = data.groupby(['周歲','性別'])age_group = age.agg({'學生姓名':'count'}).T

輸出：

周歲，性別分組結果

5、如果需要求和數據a.我們可以先對所有數據進行分組統計一次?b.再單獨對女生數據統計一次c.最后把兩次的統計數據合并起來合并分組age_single = data.groupby(['周歲'])age_single_group = age_single.agg({'學生姓名':'count'}).Tage_single_group.index = ['合計']僅女生數據age_single_female = data[data['性別'] == '女'].groupby(['周歲'])age_single_female_group = age_single_female.agg({'學生姓名':'count'}).Tage_single_female_group.index = ['僅女生']合并數據age_union = pd.concat([age_single_group,age_single_female_group],join='outer')age_union.fillna(0)輸出：

這樣就完成了年級的分組統計，其他的按年級分組，或者地區分組也是類似的。是不是一步步寫過來感覺pandas特別好用，特別簡單。

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總結

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