chinacqzgp的博客

而且在导入数据时，CSV格式仅支持导入字符串（string）和数字格式（number），对于嵌套的数组数据则视为字符串导入，所以结构化数据就不太好用CSV格式了。但如果是为了导出Excel格式，方便修改数据，可以导出CSV格式，office、WPS的Excel可以直接打开，但是若含有结构化嵌套数据，导入时要转化为JSON才行。直接使用Python开发软件也可以，代码基本一样，但Jupyter Notebook非常方便查看数据。这样的行分隔JSON文件，微信云数据库才能导入。最后导出为JSON文件。

但如果是为了导出Excel格式，方便修改数据，可以导出CSV格式，office、WPS的Excel可以直接打开，但是若含有结构化嵌套数据，导入时要转化为JSON才行。如果觉得上面的JSON文件格式化后编辑数据仍然没有Excel方便，可以直接导出CSV格式用Excel打开，或者将JSON文件使用Python转换成Excel文件，这样有一个好处是可以将嵌套的JSON数据提取出来，在Excel中平展开，以便更好的编辑。最后添加上中括号，就可以格式化了，格式化后再编辑数据，就方便多了。

使用pandas将原始Excel表的相关内容读入Python，存为DataFrame数据框格式，再使用apply函数调用另外的函数，设计算法，对某列进行赋值。共7项课目，按照个人年度军事训练成绩标准，进行计算，得出总评为优秀、良好、及格、不及格。

这一章我们实现个人军事训练成绩的等级评定，根据单杠、仰卧起坐、蛇形跑、3公里跑成绩以及体型，综合评定个人等级。相关规定：体型合格就不用考虑单项不合格的情况，只看通用训练科目成绩总分（单杠、仰卧起坐、蛇形跑、3公里跑4项总成绩）；体型不合格，就不能再有单项不及格的情况，若有单项不及格，不管总分多少，直接总评不合格。一、基本情况个人军事体育训练成绩评定有关规定：个人成绩采用 “特1级、特2级、特3级、优秀、良好、及格 、不及格”七级制评定。新入伍人员 、文职人员本系统不涉及。体型采用“合格、不合格”

这一章我们实现男子和女子体型的评定，原始数据是身高、体重或者体脂百分比。作为军人，达到体型合格是基本要求，也是军人形象气质的基础，相关规定：体型合格就不用考虑单项不合格的情况，只看通用训练科目成绩总分；体型不合格，就不能再有单项不及格的情况，若有单项不及格，不管总分多少，直接总评不合格。一、基本情况BMI指数(Body Mass Index，简称BMI)，身体质量指数，是用体重千克数除以身高米数的平方得出的数字，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。当我们需要比较及分析一个人体的体重对

这一章我们实现男子和女子3000米跑成绩的计算，原始数据是时间，多少分多少秒，全年龄段考核内容都是3公里，但是海拔不同标准不同，是所有科目中最复杂的计算。一、基本情况通过分析3000米跑“成绩计算标准表”，发现标准表也只是参照标准表，不是连续的全覆盖。比如平原3000米标准中24岁以下男子，只规定了11分30秒的成绩为100分，11分55秒的成绩为95分，那么中间的情况多少分呢？还是只能是我们根据公平原则去补充，在11分30秒、11分55秒的成绩之间去取平均分，但手工补充的数据量太大，我们编

这一章我们实现男子和女子30米x2蛇形跑成绩的计算，单位是数值，多少秒，全年龄段考核内容都是30米x2蛇形跑，相对也简单。一、基本情况通过分析男女30米x2蛇形跑“成绩计算标准表”，发现标准表也只是参照标准表，不是连续的全覆盖。比如标准中24岁以下，只规定了男子蛇形跑18.1秒的成绩为100分，18.7秒的成绩为95分，那么中间的情况多少分呢？还是只能是我们根据公平原则去补充，在18.1秒、18.7秒的成绩之间去取平均分，数据量比较小，NO！数据量不算小，也不大，看下图就知道！这时我也想到

这一章我们实现男子和女子仰卧起坐成绩的计算，单位是数值，多少个，全年龄段考核内容都是仰卧起坐，相对简单一点吧。一、基本情况通过分析男女仰卧起坐“成绩计算标准表”，发现标准表也只是参照标准表，不是连续的全覆盖。比如标准中24岁以下，只规定了男子仰卧起坐87个的成绩为100分，82个的成绩为95分，那么中间的情况多少分呢？还是只能是我们根据公平原则去补充，在87个、82个的成绩之间去取平均分，数据量比较小，NO！数据量不算小，也不大，看下图就知道！这时我也想到3公里测试的原始成绩跨度更大，使用这

上一章Python+Excel数据分析实战：军事体能考核成绩评定(三)男子引体向上计算成功实现了男子引体向上计算的功能，这一章我们实现女子单杠考试成绩的计算，女子的单杠考核与男子的引体向上不同，为曲臂悬垂计时。一、基本情况通过分析女子单杠“成绩计算标准表”，发现标准表也只是参照标准表，不是连续的全覆盖，比如标准中24岁以下，只规定了曲臂悬垂1分10秒的成绩为100分，1分6秒的成绩为95分，那么中间的情况多少分呢？还是只能是我们根据公平原则去补充，在1分6秒、1分10秒之间去取平均分，数据量比较小，

一、基本情况通过分析男子引体向上“成绩计算标准表”，发现标准表只是参照标准表，不是连续的全覆盖，比如标准中24岁以下，只规定了单杆30个100分，27个95分，那么28/29个的情况多少分呢？只能是我们根据公平原则去补充，在30/27之间去取平均分，数据量比较小，为加快程序运行速度，我选择手工计算，补充到成绩计算标准表里，精确到小数点后一位。当然根据标准，40岁以上组织俯卧撑考核替代引体向上考核。按照上一章Python+Excel数据分析实战：军事体能考核成绩评定(二)基本框架和年龄计算中的算

一、基本框架项目任务：每个人的体能测试有单杠、仰卧起坐、30米x2蛇形跑、3000米跑四个项目，外加体型是否合格（BMI身体质量指数或者PBF体脂百分比），每项原始测试数据，通过不同项目各自规定的标准转换成100分制的分数，最终汇总得出个人的评定成绩，而且能够批量计算。算法思路：1.总体思路。通过读取Excel表上该行人员的性别、年龄、海拔数据（计算3000米跑才需要，其它项目不需要），和原始成绩，去查询该项“成绩计算标准表”，得到对应的分数，将分数写入该项目“换算成绩”一列中。循环计算完所有的列

一、技术背景Excel（Microsoft office）是现在最常用的办公软件，主要涉及电子表格制作、数据处理、报表输出展示以及更高端的还有金融建模等；我们知道，在需要批处理多个Excel工作表以及工作簿的时候，需要用到一个自动化的利器：VBA。如果处理相对简单以及数据量不大，建议使用VBA，如果考虑产品版本控制，数据量过大，数据统计和数据分析这些问题，以及考虑到学习的性价比和技术的价值最大化，学习一门编程语言，是非常有意义的。那么有哪些编程语言也可以操作Excel呢？（一）Go语言 ： Exce