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  • python的win32com如何筛选excel数据?win32com如何按照日期或者包含的字符串进行筛选?相关阅读:判断浏览器不同的js?mysql中这句select为什么查询出的是空数据?如何使用runtime获取UIApplication单例并调用其方法?...

    python的win32com如何筛选excel数据?

    win32com如何按照日期或者包含的字符串进行筛选?

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    判断浏览器不同的js?

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  • 求赞----求关注python筛选excel某一列中相同的数据需要cmd下载pipinstallpandas 的模板2.注意文件的路径问题不要出错3.还有文件的编码格式------encoding='gbk'importpandasaspd#读取excel文件信息data=pd.read_csv...

    求赞----求关注

    python筛选excel某一列中相同的数据需要cmd下载pipinstallpandas 的模板

    2.注意文件的路径问题不要出错

    3.还有文件的编码格式------encoding='gbk'

    importpandasaspd

    #读取excel文件信息

    data=pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')

    #筛选表格中需要的列

    data_gender=data[['ID','Price','Actualamount','Merchandise','Time','Place']]

    data_gender_re=data_gender[data_gender.notnull()]  #除去缺失值

    #筛选Place中地点为A的数据

    FF=data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place']=='A')] print(data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place']=='A')])

    FF.to_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\A.csv',index=False,encoding='gbk')    #生成excel文件

    代码如下:

    importpandasaspd

    data=pd.read_csv('1.csv',encoding='gbk')

    data_gender=data[['ID','Price','Actualamount','Merchandise','Time','Place']]

    data_gender_re=data_gender[data_gender.notnull()]

    FF=data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place']=='A')]

    print(data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place']=='A')])

    FF.to_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\A.csv',index=False,encoding='gbk')

    需要处理文件如下:

    得到的结果如下:

    #筛选Place中地点为A的数据

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  • 原标题:懂点EXCEL就行!教你利用Python做数据筛选(上)前言Python的数据清洗功能有多厉害,相信不用我说大家都知道了,寥寥几行...今天给大家来点干货,教大家如何利用pythonEXCEL数据进行筛选,让大家可以对pyt...

    原标题:懂点EXCEL就行!教你利用Python做数据筛选(上)

    前言

    Python的数据清洗功能有多厉害,相信不用我说大家都知道了,寥寥几行代码便可以把一份杂乱无章的表格给处理的干干净净。但是python也是不容易入门的,毕竟编程语言要理解和精通也是要花不少功夫的,所以很多小伙伴纷纷倒在了python的大门外。今天给大家来点干货,教大家如何利用python对EXCEL数据进行筛选,让大家可以对python快速入门,并可以领略到python的数据分析魅力。

    10a5d6c32be14d853b0badec1e52ab5a.png

    数据源

    我们要先用到一份EXCEL示例文件,在这里我选用了一份电商订单明细表,数据已脱敏:

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    EXCEL筛选

    如果在EXCEL里进行筛选,我们一般方法是利用EXCEL自身的筛选功能,在弹出的筛选界面里用鼠标进行勾选,例如我们要筛选订单日期为2010年的和订单等级为高级的:

    1d0918a3cf95c52c7a2bd2a4d47e6ced.png

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    类似以上这样的筛选需求,在EXCEL里就可以实现,当然,除了这个办法之外,我们也可以通过其他的工具去实现,今天在这里教大家利用ETL+python的组合方法去实现,这两个工具在数据清洗上非常厉害。大家不要听到python就打退堂鼓,以下的教程非常浅显易懂,即使是小白也可以快速入门。在开始教学之前,我们要先用到一个厉害的ETL工具:智分析。

    加载数据

    由于智分析的ETL是在网页端上进行处理的,我们首先要做的就是先把本地的数据源导进智分析平台里,在智分析数据连接的界面里便可以快速把数据源导进来。除了本地的数据文件外,智分析也支持mysql、阿里云等关系型数据库的连接。打开ETL的界面,把关系数据源的组件拉拽到展示区里,根据存放路径找到您的数据源:

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    鼠标右键点击关系数据源的“查看输出”我们可以对数据源的输出效果进行预览:

    95d681bf54f1d62d3f3107a37671e8a6.png

    条件过滤

    当完成了数据连接后,接下来就可以利用智分析ETL里自带的python脚本对数据进行各种处理,我们先把python的组件拉拽到中间的展示区,并与上面的关系数据源进行相连:

    463303dc5d8eb49ad9a04302df22a11d.png

    点击python的输入框进行查看,可以看到这里的输入框与pycharm等软件的输入框基本一样,只要熟悉python的小伙伴都可以轻松上手,而且系统已经提前输入了部分脚本,这些代码是系统默认自带的,无需自己写,非常贴心。大家可以看到,提前写好的脚本主要是调用numpy、pandas这两个库以及定义了函数:

    1a7e5725c43fa24df6093ed8d4920e2b.png

    根据上述提到的需求,我们目的主要是对订单日期以及订单等级这两个字段进行筛选,我们首先先定义两个变量cond与cond1,cond在此处调用了pandas的pd.to_datetime()函数,这是pandas的时间处理函数,后面dt.year要筛选的结果就是年份等于2010年。接下来cond1要筛选的条件就是column4=高级,因为两者是and的关系,写完这两句脚本后,还要用&把这两个条件连接起来。

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    脚本写完后,点击确定,最后我们看一下python脚本执行后的效果,第二列的订单日期显示为2010年,订单等级显示为高级,只需写3行代码,我们的筛选需求已经实现了:

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    下篇预告

    本文从 Excel 筛选角度介绍简单的应用,下一篇将讲解更复杂的应用,先看看有哪些复杂需求:

    · 订单日期筛选2010的订单

    · 订单等级筛选高级

    · 利润金额前10的订单

    下篇将解决以上问题,敬请关注返回搜狐,查看更多

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  • 前言Python的数据清洗功能有多厉害,相信不用我说大家都知道了,寥寥...今天给大家来点干货,教大家如何利用pythonEXCEL数据进行筛选,让大家可以对python快速入门,并可以领略到python的数据分析魅力。数据源我...

    前言

    Python的数据清洗功能有多厉害,相信不用我说大家都知道了,寥寥几行代码便可以把一份杂乱无章的表格给处理的干干净净。但是python也是不容易入门的,毕竟编程语言要理解和精通也是要花不少功夫的,所以很多小伙伴纷纷倒在了python的大门外。今天给大家来点干货,教大家如何利用python对EXCEL数据进行筛选,让大家可以对python快速入门,并可以领略到python的数据分析魅力。

    164cc03eddb1e497c72c5d1588aa5ff1.png

    数据源

    我们要先用到一份EXCEL示例文件,在这里我选用了一份电商订单明细表,数据已脱敏:

    20fd124c6ad9869e8a5e853c8044e69c.png

    EXCEL筛选

    如果在EXCEL里进行筛选,我们一般方法是利用EXCEL自身的筛选功能,在弹出的筛选界面里用鼠标进行勾选,例如我们要筛选订单日期为2010年的和订单等级为高级的:

    cc7e176a1e33185cc28878b5f2008799.png

    6b7f69cfb523000c08086842024495c5.png

    类似以上这样的筛选需求,在EXCEL里就可以实现,当然,除了这个办法之外,我们也可以通过其他的工具去实现,今天在这里教大家利用ETL+python的组合方法去实现,这两个工具在数据清洗上非常厉害。大家不要听到python就打退堂鼓,以下的教程非常浅显易懂,即使是小白也可以快速入门。在开始教学之前,我们要先用到一个厉害的ETL工具:智分析。

    加载数据

    由于智分析的ETL是在网页端上进行处理的,我们首先要做的就是先把本地的数据源导进智分析平台里,在智分析数据连接的界面里便可以快速把数据源导进来。除了本地的数据文件外,智分析也支持mysql、阿里云等关系型数据库的连接。打开ETL的界面,把关系数据源的组件拉拽到展示区里,根据存放路径找到您的数据源:

    6036bef4e34907cd1cc9f9b62e1c5c45.png

    鼠标右键点击关系数据源的“查看输出”我们可以对数据源的输出效果进行预览:

    5f64fbb864bcceabcbd2685898def0a4.png

    条件过滤

    当完成了数据连接后,接下来就可以利用智分析ETL里自带的python脚本对数据进行各种处理,我们先把python的组件拉拽到中间的展示区,并与上面的关系数据源进行相连:

    9b5374d2f49dc4d23aa46d0c4a491db4.png

    点击python的输入框进行查看,可以看到这里的输入框与pycharm等软件的输入框基本一样,只要熟悉python的小伙伴都可以轻松上手,而且系统已经提前输入了部分脚本,这些代码是系统默认自带的,无需自己写,非常贴心。大家可以看到,提前写好的脚本主要是调用numpy、pandas这两个库以及定义了函数:

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    根据上述提到的需求,我们目的主要是对订单日期以及订单等级这两个字段进行筛选,我们首先先定义两个变量cond与cond1,cond在此处调用了pandas的pd.to_datetime()函数,这是pandas的时间处理函数,后面dt.year要筛选的结果就是年份等于2010年。接下来cond1要筛选的条件就是column4=高级,因为两者是and的关系,写完这两句脚本后,还要用&把这两个条件连接起来。

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    脚本写完后,点击确定,最后我们看一下python脚本执行后的效果,第二列的订单日期显示为2010年,订单等级显示为高级,只需写3行代码,我们的筛选需求已经实现了:

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    下篇预告

    本文从Excel筛选角度介绍简单的应用,下一篇将讲解更复杂的应用,先看看有哪些复杂需求:

    ·订单日期筛选2010的订单

    ·订单等级筛选高级

    ·利润金额前10的订单

    下篇将解决以上问题,敬请关注

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    千次阅读 2019-11-05 16:44:42
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