大家好，今天分享一个非常实用的案例： 👉 如何用 Python + Pandas 实现一个“志愿填报录取系统”，并自动生成最终录取结果表（Excel版）

这个案例非常适合：

• 数据分析初学者
• 教务系统/管理系统开发者
• 想做实际项目练手的人

一、需求

 Excel 数据如下：

以及对应的学校录取分数线：

• 第二中学：560
• 国语学校：530
• 第一中学：517
• 第四中学：500（补录/二批）
• 第三中学：460

📌 目标： 实现一个“模拟录取系统”： 

1️⃣ 按志愿顺序录取（1→2→3）

 2️⃣ 满足分数线才录取 

3️⃣ 最终按学校输出录取名单（Excel表格）

二、核心思路

整个流程可以拆成 4 步：

① 读取 Excel 数据

df = pd.read_excel("20260321data.xlsx")

② 定义分数线规则

score_line = {"第二中学": 560,"国语学校": 530,"第一中学": 517,"第四中学": 500,"第三中学": 460}

👉 这里有个关键点： “第二中学”存在两个批次（560 / 500）

所以我们用：

• 第二中学（主录取）
• 第四中学（模拟补录）

来区分批次逻辑（非常关键🔥）

③ 核心录取算法（重点）

defadmit(row):    score = row["总成绩"]# 第一志愿优先if score >= 560and row["第一志愿"] == "第二中学":return"第二中学"if score >= 530and row["第一志愿"] == "国语学校":return"国语学校"if score >= 517and row["第一志愿"] == "第一中学":return"第一中学"if score >= 460and row["第一志愿"] == "第三中学":return"第三中学"# 第二志愿if score >= 530and row["第二志愿"] == "国语学校":return"国语学校"if score >= 517and row["第二志愿"] == "第一中学":return"第一中学"if score >= 500and row["第二志愿"] == "第二中学":return"第四中学"if score >= 460and row["第二志愿"] == "第三中学":return"第三中学"# 第三志愿if score >= 500and row["第三志愿"] == "第二中学":return"第四中学"if score >= 460and row["第三志愿"] == "第三中学":return"第三中学"return"未录取"

🔥 这段代码的本质

👉 模拟现实录取规则：

• 优先第一志愿
• 不满足 → 看第二志愿
• 再不满足 → 看第三志愿
• 全部不满足 → 未录取

④ 批量计算录取结果

df["录取学校"] = df.apply(admit, axis=1)

三、生成最终录取表（核心亮点🔥）

目标效果：

实现全部源代码：

import pandas as pd# =============================# 1. 读取 Excel# =============================df = pd.read_excel("20260321data.xlsx")# =============================# 2. 分数线# =============================score_line = {"第二中学": 560,"国语学校": 530,"第一中学": 517,"第四中学": 500,  # 关键：区分两个第二中学"第三中学": 460}# =============================# 3. 录取逻辑（关键🔥）# =============================defadmit(row):    score = row["总成绩"]# 第一志愿if score >= 560and row["第一志愿"] == "第二中学":return"第二中学"if score >= 530and row["第一志愿"] == "国语学校":return"国语学校"if score >= 517and row["第一志愿"] == "第一中学":return"第一中学"if score >= 460and row["第一志愿"] == "第三中学":return"第三中学"# 第二志愿if score >= 530and row["第二志愿"] == "国语学校":return"国语学校"if score >= 517and row["第二志愿"] == "第一中学":return"第一中学"if score >= 500and row["第二志愿"] == "第二中学":return"第四中学"if score >= 460and row["第二志愿"] == "第三中学":return"第三中学"# 第三志愿if score >= 500and row["第三志愿"] == "第二中学":return"第四中学"if score >= 460and row["第三志愿"] == "第三中学":return"第三中学"return"未录取"df["录取学校"] = df.apply(admit, axis=1)# =============================# 4. 分组（核心🔥）# =============================result = df[df["录取学校"] != "未录取"]grouped = result.groupby("录取学校")["姓名"].apply(list)# =============================# 5. 转成“表格结构”# =============================final_df = pd.DataFrame(dict([(k, pd.Series(v)) for k, v in grouped.items()]))# =============================# 6. 输出# =============================print(final_df)# 保存Excelfinal_df.to_excel("最终录取结果.xlsx", index=False)

📌 关键技巧解析

✅ groupby + list

groupby("录取学校")["姓名"].apply(list)

👉 按学校聚合学生名单

✅ Series 转 DataFrame

pd.DataFrame(dict([(k, pd.Series(v)) for k, v in grouped.items()]))

👉 解决“每列长度不同”的问题（非常经典技巧）

四、导出 Excel

final_df.to_excel("最终录取结果.xlsx", index=False)

✔ 一键生成最终结果表

 ✔ 可直接交付使用

五、最终效果

你会得到一个非常清晰的录取结果：

• 每列一个学校
• 每行一个学生
• 自动对齐
• 可直接用于统计/汇报

这个案例你学到了：

✅ Pandas读取Excel ✅ apply实现复杂业务逻辑 ✅ groupby做数据聚合 ✅ DataFrame结构转换技巧

👉 本质能力：用代码还原真实业务规则

🎯 最后一句

很多人学 Python 卡在“不会做项目”， 其实像这种👇才是真正的实战：

👉 把现实规则 → 写成代码 → 自动化执行

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