dataTop1_week = dataTop1_week.groupby('电影名').max()['周票房'].reset_index() #用“电影名”来分组数据，相同电影连续霸榜的选择最大的周票房保留，其他数据删除
dataTop1_week = dataTop1_week.sort_values(by='周票房',ascending=False) #将数据按照“周票房”进行降序排序
dataTop1_week.index = dataTop1_week['电影名'] del dataTop1_week['电影名'] #整理index列，使之变为电影名，并删掉原来的电影名列
dataTop1_week #查看数据
9行代码，我们完成了Excel里的透视表、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python中的可视化包matplotlib，快速出图：
**B.函数化分析**
以上是一个简单的统计分析过程。接下来就讲讲Excel基础功能不能做的事——自定义函数提效。观察数据可以发现，数据中记录了周票房和总票房的排名，**那么刚刚计算了周票房排名的代码，还能不能复用做一张总票房分析呢？**
当然可以，只要使用**def函数和刚刚写好的代码**建立自定义函数，并说明函数规则即可：
def pypic(pf): #定义一个pypic函数，变量是pf dataTop1_sum = data[['电影名',pf]] #取出源数据中，列名为“电影名”和pf两列数据
dataTop1_sum = dataTop1_sum.groupby('电影名').max()[pf].reset_index()
#用“电影名”来分组数据，相同电影连续霸榜的选择最大的pf票房保留，其他数据删除
dataTop1_sum = dataTop1_sum.sort_values(by=pf,ascending=False)
#将数据按照pf进行降序排序
dataTop1_sum.index = dataTop1_sum['电影名']
del dataTop1_sum['电影名']
#整理index列，使之变为电影名，并删掉原来的电影名列
dataTop1_sum[:20].iloc[::-1].plot.barh(figsize = (6,10),color = 'orange')
name=pf+'top20分析'
plt.title(name)
#根据函数变量名出图
定义函数后，批量出图so easy：
**学会函数的构建，一个数据分析师才算真正能够告别Excel的鼠标点击模式，迈入高效分析的领域**。
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学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
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工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
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纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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