精华内容
下载资源
问答
  • 用Python处理Excel数据

    2020-07-09 11:44:02
    1.从零基础开始用python处理Excel数据 1-1 什么是python.mp4 1-2 为什么要学习用Python处理Excel表格.mp4 1-3 手把手教你安装python程序.mp4 1-4 安装Python集成开发工具PyCharm.mp4 1-5 Python的输出与输入....


    1.从零基础开始用python处理Excel数据
        1-1 什么是python.mp4
        1-2 为什么要学习用Python处理Excel表格.mp4
        1-3 手把手教你安装python程序.mp4
        1-4 安装Python集成开发工具PyCharm.mp4
        1-5 Python的输出与输入.mp4
        1-6 Python的代码注释.mp4
        1-7 学Python,不愁没对象.mp4
        1-8 Python中的数字与字符串.mp4
        1-9 算术运算符.mp4
        1-10 比较运算符.mp4
        1-11 赋值运算符.mp4
        1-12 逻辑运算符.mp4
        1-13 成员运算符.mp4
        1-14 格式化字符串.mp4
        1-15 完美看清代码运行过程.mp4
        2-1 什么是模块、包、库.mp4
        2-2 安装Excel读取库xlrd.mp4
        2-3 xlrd模块导入.mp4
        2-4 读取Excel工作簿、工作表信息.mp4
        2-5 读取Excel行、列、单元格信息.mp4
        2-6 安装Excel写入库xlwt.mp4
        2-7 创建工作簿、工作表和写入单元格.mp4
        2-8 安装Excel修改库.mp4
        2-9 修改工作簿、工作表、单元格.mp4
        3-1 for…in循环语句基础.mp4
        3-2 for…in循环语句应用(批量创建工作簿.mp4
        3-3 for…in嵌套循环语句.mp4
        3-4 for…in嵌套循环语句应用(制作九九乘法表.mp4
        3-5 while循环语句.mp4
        3-6 while循环语句应用(读取工作簿信息到新表.mp4
        3-7 while嵌套循环语句.mp4
        3-8 while嵌套循环语句应用(批量创建工作簿、工作表.mp4
        3-9 if条件语句.mp4
        3-10 if…else条件语句.mp4
        3-11 多条件if语句1(将筛选结果写入新工作簿.mp4
        3-12 多条件if语句2(根据总分判断等级.mp4
        3-13 break语句(跳出整个循环.mp4
        3-14 continue语句(跳出当次循环.mp4
        3-15 综合应用.mp4
        4-1 字符串切片.mp4
        4-2 字符串切片应用(整理工作表数据.mp4
        4-3 字符串长度(个数)统计.mp4
        4-4 字符串的查找.mp4
        4-5 字符串的替换-  1330.mp4
        4-6 字符串的拆分与合并.mp4
        5-1 列表基础.mp4
        5-2 列表切片-  .mp4
        5-3 列表的增加、删除、修改.mp4
        5-4 实例应用(汇总每个人的总成绩).mp4
        5-5 列表操作符-.mp4
        5-6 列表推导式.mp4
        5-7 实例应用(筛选各工作表中符合条件的值)-  .mp4
        5-8 列表转换.mp4
        5-9 实例应用(统计出大于等于2万的记录到新表).mp4
        5-10 列表常见统计方式1.mp4
        5-11 列表常见统计方式2.mp4
        6-1 元组的创建-.mp4
        6-2 元组的基本操作.mp4
        6-3 元组常用统计方法.mp4
        7-1 字典的基础-.mp4
        7-2 实例应用(提取产品最后的记录).mp4
        7-3 字典的转换.mp4
        7-4 实例应用(多列求唯一值.mp4
        7-5 字典的删除.mp4
        7-6 实例应用(查询未发货订单.mp4
        7-7 字典的修改.mp4
        7-8 实例应用(统计各种蔬菜的总金额.mp4
        7-9 字典的查询.mp4
        7-10 实例应用(统计各日期的销售数据.mp4
        7-11 字典的循环.mp4
        7-12 实例应用(统计各省各公司总业绩.mp4
        8-1 集合的创建.mp4
        8-2 实例应用(判断指定项目是否存在.mp4
        8-3 集合的添加与删除.mp4
        8-4 实例应用(多行多列求唯一值.mp4
        8-5 集合的循环与推导.mp4
        8-6 实例应用(统计每月每个战队的人数.mp4
        8-7 集合的运算.mp4
        8-8 实例应用(求每个人不达标的月份.mp4
        9-1 自定义函数的基本结构.mp4
        9-2 位置参数写法及应用.mp4
        9-3 默认参数写法及应用.mp4
        9-4 关键字参数写法及应用.mp4
        9-5 不定长参数写法及应用.mp4
        9-6 匿名函数写法及应用.mp4
        9-7 递归函数写法及应用.mp4
        10-1 map转换函数.mp4
        10-2 filter筛选函数.mp4
        10-3 sort与sorted排序函数.mp4
        从零基础开始用Python处理Excel数据 - 第1季 基础篇共89课.png
        课程资料

    └─2.用Python中的openpyxl处理Excel数据 – 第2季 巩固篇
            1.Openpyxl库的安装使用.mp4
            2.Excel的新建、读取、保存.mp4
            3.工作表对象的获取方法.mp4
            4.工作表的新建、复制、删除.mp4
            5.关于工作表的实例应用.mp4
            6.单元格信息获取.mp4
            7.单元格区域信息获取.mp4
            8.行列信息获取.mp4
            9.单元格的写入.mp4
            10.批量写入数据.mp4
            11.循环方式批量写入数据.mp4
            12.工作表行、列的插入与删除.mp4
            13.实例应用求和结果写入单元格.mp4
            14.实例应用筛选成绩总分大于等于300分的记录.mp4
            15.实例应用工资条制作.mp4
            16.实例应用多工作表合并到单工作表.mp4
            17.实例应用单工作表拆分到多工作表.mp4
            18.实例应用单工作簿拆分到多工作簿中单表中.mp4
            19.实例应用单工作簿拆分到多工作簿中多表中.mp4
            20.实例应用二维表转一维表.mp4
            21.实例应用一维转二维.mp4
            22.实例应用将入库单据数据写入工作表.mp4
            配套资料
     

    https://www.javaxxz.com/thread-397744-1-1.html

    展开全文
  • SAST Weekly 是由电子工程系学生科协推出的科技系列推送,内容涵盖信息领域技术科普、研究前沿热点介绍、科技新闻跟进...本文介绍用python处理excel数据,以大物实验数据处理为例,看看能否简化大物实验的数据处理...
    ffb5451aec22805084a14db171b21d38.png

    SAST Weekly 是由电子工程系学生科协推出的科技系列推送,内容涵盖信息领域技术科普、研究前沿热点介绍、科技新闻跟进探索等多个方面,帮助同学们增长姿势,开拓眼界,每周更新,欢迎关注!欢迎愿意分享知识的同学投稿至 eesast@mail.tsinghua.edu.cn , 期待你的作品!

    本文介绍用python来处理excel数据,以大物实验数据处理为例,看看能否简化大物实验的数据处理

    首先安装pandas包和xlrd包

    在命令行输入 pip install pandas

                           pip install xlrd

    我们使用pandas来读取excel数据,这需要用到xlrd包

    下面就以导热系数大物实验数据为例,来介绍用python处理excel数据

    233455b618b7db5e860951828f8ff6eb.png

    上图是待处理的excel数据

    我们使用pandas的read_excel函数来导入excel数据

    c2b27eb8493fcbd990d73713f21bb8c3.png

    io为excel文件的存储路径

    sheet_name=0表示导入excel的第一张表

    3a24de1ed58c136bdfc224a4fe3c4ee4.png

    导入后的data为DataFrame类型,类似二维表格结构

    data的首行是每一列的关键字索引

    使用head(10)来查看data的前10行,head()默认参数表示前5行

    36b42a05f79fc231eed9eb7e88334e80.png

    参数usecols[0,1]表示导入excel的第0列和第1列

    参数nrows=5表示导入excel的前5行

    e21039a050812c05b4091c3fa622311b.png

    data['时间']表示关键字是'时间'的一列

    data['温度1']表示关键字是'温度1'的一列

    下面的data['时间'].values.tolist()函数是把转化为列表

    同理,温度1,温度2列都被转化为列表

    a0a2e6d054e5985b0a4dd06fdf522df9.png

    然后就可以使用python的函数及模块来处理数据了

    我们可以使用numpy包来快速处理数据

    安装方式是命令行输入pip install numpy

    099d8de50ac3b975e341fb3f0e38871f.png

    调用numpy的mean函数求平均值

    调用numpy的var函数求方差,注意样本的方差有偏差1,假如样本数是n,那么分母是n-1,所以参数ddof=1

    a68d7555788a262f22549866f3f99355.png

            大物实验中通常需要最小二乘法线性拟合数据,下面就介绍如何用python实现线性最小二乘。

     首先要引入Scipy库,scipy通常与numpy协同使用,其功能包括:最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等。

    下面以求解时间与温度2的最小二乘为例

    先将样本数据转化成np中的array格式

    dee9d6f3fee5390adc462cd4657bd017.png

    接着定义需拟合的函数形状(本例子是线性一次函数,定义曲线函数也可以),以及偏差函数

    af984d0f7562c0e3cd9f349563b89ead.png

    接着定义p0=[k,b],表示k和b的初始值,大概取个值即可,p0影响迭代次数。

    7f9685e784ccdba6a533e7b0bfda9d21.png

    leastsq是scipy库的最小二乘函数,返回值是一个元组,第一个元素是(k,b)元组

    44071a3181152400e7a6aa022968ffe5.png

    下面我们可以画图来看看拟合效果

    需要先安装matplotlib包,pip install matplotlib

    75eb5c9adf22ba2dd21fa9fdfa56e696.png124aab06622a9b1351a5446bee438525.png

    从上图可以看出,拟合效果挺好的。

    总结

    经过上面的大物实验的例子,不难看出,当需求仅仅是处理大物实验的数据时,用python是远比excel麻烦的,但用python来处理大物实验数据可以帮我们熟练python的使用。

            但是当需要处理的数据十分庞大时,用python来处理,就比使用excel快速且方便的多。

    撰稿人:王景维

    审稿人:钟宏涛

    048798a50bc9336bf6aba1431922e8ec.png
    展开全文
  • 且第一行或前几行的数据比较脏,如下图import pandas as pddata = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx')print('显示表格的列名:', data.columns) # 打印显示表格有哪些列名在python中读取的是这样,默认将第一行...

    小白的数据分析学习之路.我是小白.加油!

    第一种情况:前几行比较脏

    当excel的列名不在第一行,且第一行或前几行的数据比较脏,如下图

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx')

    print('显示表格的列名:', data.columns) # 打印显示表格有哪些列名

    在python中读取的是这样,默认将第一行数据当作了列名

    可以用python这样处理

    import pandas as pd

    #python中默认的是从0开始的,第0行的数据比较脏,第二行为1,所以header=1

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx' ,header=1)

    print('显示表格的列名:', data.columns) # 打印显示表格有哪些列名

    结果显示为,如图

    第二种情况:没有列名,但是我们自己知道每一列的含义是什么,如图

    python读取结果,将excel数据的第一行当作了列名

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx' )

    print('显示表格的列名:', data.columns) # 打印显示表格有哪些列名

    我们可以这样处理,header=None,不显示columns.但是python默认给加上1,2,3,4,5,6作为列名。

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx',header=None )

    print('显示表格的列名:', data.columns) # 打印显示表格有哪些列名

    怎么处理呢?我们可以将我们自己知道的每列的含义,给各个列命名。

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx',header=None )

    #加一个list

    data.columns=['ID','Type','Title','FirstName','MiddleName','LastName']

    print('显示表格的列名:', data.columns) # 打印显示表格有哪些列名

    显示结果为

    第三:将编辑好列名的数据,存入excel

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx',header=None )

    #加一个list

    data.columns=['ID','Type','Title','FirstName','MiddleName','LastName']

    data.to_excel('C:/tmp/002/data.xlsx')

    print('OK')

    我们发现,新生成的excel文件,默认生成了索引。用set_index()重设索引 方法1

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx',header=None )

    #加一个list

    data.columns=['ID','Type','Title','FirstName','MiddleName','LastName']

    data=data.set_index('ID')

    data.to_excel('C:/tmp/002/data.xlsx')

    print('OK')

    方法2

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx',header=None )

    #加一个list

    data.columns=['ID','Type','Title','FirstName','MiddleName','LastName']

    #data=data.set_index('ID')#生成新的DataFrame

    data.set_index('ID',inplace=True)#inplace=True 在原有的数据上改,不生成新的

    data.to_excel('C:/tmp/002/data.xlsx')

    第四:但是如果回过头来 我们重新用 python读取新生成的data文件时 我们会发现,id列重新变成了普通列。

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/data.xlsx' )

    print(data.head())

    当我们把数据重新生成一个excel的时候 发现,索引又重新生成了

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/data.xlsx' )

    data.to_excel('C:/tmp/002/data2.xlsx')

    print('ok')

    解决方法,当我们自己知道当前数据的索引是那一列的时候,用index_col=('ID'),指明一下 。

    重新运行python,结果如下图显示,ok

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('C:/tmp/002/data.xlsx',index_col='ID' )

    data.to_excel('C:/tmp/002/data2.xlsx')

    print('ok')

    .

    展开全文
  • Panadas库提供了一些功能,我们可以使用该功能完整地读取Excel文件,也可以只读取选定的一组数据。 还可以读取其中包含多个工作表的Excel文件。这里主要使用read_excel函数从中读取数据。将Excel文件作为输入我们在...

    Microsoft Excel是一个使用非常广泛的电子表格程序。 它的用户友好性和吸引人的功能使其成为数据科学中常用的工具。 Panadas库提供了一些功能,我们可以使用该功能完整地读取Excel文件,也可以只读取选定的一组数据。 还可以读取其中包含多个工作表的Excel文件。这里主要使用read_excel函数从中读取数据。

    将Excel文件作为输入

    我们在windows操作系统中创建一个包含多个工作表的excel文件。 不同工作表中的数据如下所示。

    可以使用Windows OS中的Excel程序创建此文件。 将该文件保存为:input.xlsx。

    # Data in Sheet1

    id,name,salary,start_date,dept

    1,Rick,623.3,2012-01-01,IT

    2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations

    3,Tusar,611,2014-11-15,IT

    4,Ryan,729,2014-05-11,HR

    5,Gary,843.25,2015-03-27,Finance

    6,Rasmi,578,2013-05-21,IT

    7,Pranab,632.8,2013-07-30,Operations

    8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance

    # Data in Sheet2

    id name zipcode

    1 Rick 301224

    2 Dan 341255

    3 Tusar 297704

    4 Ryan 216650

    5 Gary 438700

    6 Rasmi 665100

    7 Pranab 341211

    8 Guru 347480

    读取特定的列和行

    类似于我们在前一章中已经看到的读取CSV文件,pandas库的read_excel函数也可以用来读取一些特定的列和特定的行。使用称.loc()多轴索引方法。选择显示某些行的salary和name列。

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('path/input.xlsx')

    # Use the multi-axes indexing funtion

    print (data.loc[[1,3,5],['salary','name']])

    执行上面示例代码,得到以下结果 -

    salary name

    1 515.2 Dan

    3 729.0 Ryan

    5 578.0 Rasmi

    阅读多个Excel表格

    具有不同数据格式的多个工作表也可以通过使用名为ExcelFile的包装类的帮助下的read_excel函数来读取。 它只会将多张纸张读入内存一次。 在下面的例子中,我们将sheet1和sheet2读入两个数据框并单独打印出来。

    import pandas as pd

    with pd.ExcelFile('C:/Users/Rasmi/Documents/pydatasci/input.xlsx') as xls:

    df1 = pd.read_excel(xls, 'Sheet1')

    df2 = pd.read_excel(xls, 'Sheet2')

    print("****Result Sheet 1****")

    print (df1[0:5]['salary'])

    print("")

    print("***Result Sheet 2****")

    print (df2[0:5]['zipcode'])

    当执行上面示例代码,得到以下结果 -

    ****Result Sheet 1****

    0 623.30

    1 515.20

    2 611.00

    3 729.00

    4 843.25

    Name: salary, dtype: float64

    ***Result Sheet 2****

    0 301224

    1 341255

    2 297704

    3 216650

    4 438700

    Name: zipcode, dtype: int64

    ¥ 我要打赏

    纠错/补充

    收藏

    加QQ群啦,易百教程官方技术学习群

    注意:建议每个人选自己的技术方向加群,同一个QQ最多限加 3 个群。

    展开全文
  • 第一种情况:前几行比较脏当excel的列名不在第一行,且第一行或前几行的数据比较脏,如下图import pandas as pd data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx') print('显示表格的列名:', data.columns) # 打印...
  • 【曾贤志】从零基础开始用Python处理Excel数据
  • 1、给售价填充数据import pandas as pdedexcel=pd.read_excel('F:/Practice/py/practise_05.xlsx')edexcel['售价']=edexcel['单价']*edexcel['折扣']print(edexcel)还有一种办法是for循环迭代import pandas as ...
  • 从零基础入门到精通用Python处理Excel数据视频教程1.从零基础开始用python处理Excel数据1-1 什么是python.mp41-2 为什么要学习用Python处理Excel表格.mp41-3 手把手教你安装python程序.mp41-4 安装Python集成开发...
  • 在我们工作中往往需要处理大量的数据,因此Excel在我们工作中是一个必不可少的工具,不过,近期很多人开始用Python处理数据,那么,大家为什么开始用Python了呢?Python辅助处理excel的有什么优点呢?首先,我们先...
  • openpyxl是一个第三方库,可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。读取Excel文件需要导入相关函数fromopenpyxlimportload_workbook#默认可读写,若有需要可以指定write_only和read_only为Truewb=...
  • 1.从零基础开始用python处理Excel数据1-1 什么是python.mp41-2 为什么要学习用Python处理Excel表格.mp41-3 手把手教你安装python程序.mp41-4 安装Python集成开发工具PyCharm.mp41-5 Python的输出与输入.mp41-6 ...
  • ContentsInstallationPlease close Excel and run the installer to get started.Excel InterfaceWhen you start Excel, you'll have a new DataNitro tab: EditorLaunches a custom Idle editor. You can use it, o...
  • 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 ...
  • python基础什么是模块、包、库1111111111 什么是模块、包、库 1111111111
  • 从零基础开始讲解Python语言的使用。 将学习的Python知识与Excel相结合做应用。 最后实现PythonExcel数据处理的自动化。 即学习了Excel数据处理的技能,更学会了一门热门编程语言。
  • 首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。电子版数据免费下载 链接: https://pan.baidu.com/s/17xqT5bXsJFbfXJTXcGrXYQ 提取码: src8 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦...
  • 首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。电子版数据免费下载 链接: https://pan.baidu.com/s/17xqT5bXsJFbfXJTXcGrXYQ 提取码: src8 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦...
  • 本课程讲解如何使用python语言和openpyxl处理Excel的各种场景,读者可以使用Windows平台或macOS平台运行本课程案例。 本课程的主要内容如下: 基础场景 表格基本格式设置 核心函数使用 复制粘贴的妙 数据分析 ...
  • 从零基础开始用python处理excel数据(xlrd、xlwt) 我的第一篇Blog!本来想在520发的! 动动手,记录一下学习过程! 心之所向,无问西东! 文章目录 一、读取Excel工作簿
  • 小白的数据分析学习之路.我是小白.加油!import pandas as pd #read_excel()用来读取excel文件,记得加文件后缀 data = pd.read_excel('C:/tmp/002/People.xlsx') print('显示表格的属性:',data.shape) #打印显示...
  • ----------------------------------------------------------------学完本课程可继续巩固篇:...1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格?1.3 手把手教你安装python程序1.3.1 下载python...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,129
精华内容 851
关键字:

用python处理excel数据

python 订阅