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  • python处理excel数据的方法:1、使用xlrd来处理;2、使用【xlutils+xlrd】来处理;3、使用xlwt来处理;4、使用pyExcelerator来处理;5、使用Pandas库来处理。 下面我们通过示例来看看xlrd、xlwt、xluntils、...

    前言

    python处理excel数据的方法:1、使用xlrd来处理;2、使用【xlutils+xlrd】来处理;3、使用xlwt来处理;4、使用pyExcelerator来处理;5、使用Pandas库来处理。

    下面我们通过示例来看看xlrd、xlwt、xluntils、pyExcelerator和Pandas是如何处理excel文件数据的。

    python处理excel数据的方法:

    方法一:使用xlrd来处理excel数据

    示例1:python读取excel文件特定数据

    示例2:python读取excel文件所有数据

    方法二:使用xlutils+xlrd来处理excel数据

    示例:向excel文件中写入数据

    方法三:使用xlwt来处理excel数据

    示例1:新建excel文件并写入数据

    方法四:使用pyExcelerator来处理excel数据

    示例1:读excel文件中的数据

    示例2:新建excel文件并写入数据

    方法五:使用Pandas库来处理excel数据

    示例1:读取excel数据

    示例2:操作Excel中的行列

     

     以上就是本篇文章的全部内容,希望能对大家的学习有所帮助。更多精彩内容大家可以关注微信公众号【编程简单学丶】中会有相关资料分享!!!

     

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  • ----------------------------------------------------------------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...

    ----------------------------------------------------------------

    学完本课程可继续巩固篇:https://edu.51cto.com/course/16719.html

    第1章python基础

    1.1 什么是python?

    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 安装

    1.5 Python的输入与输出

    1.5.1 Print输出

    1.5.2 Input输入

    1.6 Python的代码注释

    1.6.1 单行注释

    1.6.2 多行注释

    1.7 学Python,不愁没对象!

    1.7.1 对象的身份

    1.7.2 对象的类型

    1.7.3 对象的值

    1.7.4 对象的属性和方法

    1.7.5 对象与变量

    1.8 Python中的数字与字符串

    1.8.1 数字

    1.8.2 字符

    1.9 算术运算符

    1.9.1 加(+)

    1.9.2 减(-)

    1.9.3 乘(*)

    1.9.4 除(/)

    1.9.5 取模(%)

    1.9.6 幂(**)

    1.9.7 取整数(//)

    1.10 比较运算符

    1.10.1 等于(==)

    1.10.2 不等于(!=)

    1.10.3 大于(>)

    1.10.4 小于(

    1.10.5 大于等于(>=)

    1.10.6 小于等于(<=)

    1.11 赋值运算符

    1.11.1 赋值运算

    1.11.2 累积式赋值运算

    1.12 逻辑运算符

    1.12.1 and(与)

    1.12.2 or(或)

    1.12.3 not(非)

    1.13 成员运算符

    1.13.1 成员运算符(in)

    1.14 格式化字符串

    1.15 看清代码运行过程

    第2章用Python对Excel读写数据

    2.1 什么是模块、包、库

    2.2 安装Excel读取库xlrd

    2.3 xlrd模块导入

    2.4 读取Excel工作簿、工作表信息

    2.5 读取Excel行、列、单元格信息

    2.6 安装Excel写入库xlwt

    2.7 创建工作簿、工作表和写入单元格

    2.8 安装Excel修改库

    2.9 修改工作簿、工作表、单元格

    第3章循环语句与分支语句

    3.1 for…in循环语句基础

    3.1.1 循环字符串

    3.1.2 循环指定范围序列数

    3.2 for…in循环语句应用(批量创建工作簿)

    3.3 for…in嵌套循环语句

    3.4 for…in嵌套循环语句应用(制作九九乘法表)

    3.5 while循环语句

    3.6 while循环语句应用(读取工作簿信息到新表)

    3.7 while嵌套循环语句

    3.8 while嵌套循环语句应用(批量创建工作簿、工作表)

    3.9 if条件语句

    3.10 if…else条件语句

    3.11 多条件if语句1(将筛选结果写入新工作簿)

    3.12 多条件if语句2(根据总分判断等级)

    3.13 break语句(跳出整个循环)

    3.14 continue语句(跳出当次循环)

    3.15 综合应用

    第4章字符串处理技术

    4.1 字符串切片

    4.1.1 提取单个字符

    4.1.2 提取多个字符

    4.2 字符串切片应用(整理工作表数据)

    4.3 字符串长度(个数)统计

    4.3.1 len

    4.3.2 count

    4.4 字符串的查找

    4.4.1 index

    4.4.2 find

    4.5 字符串的替换

    4.6 字符串的拆分与合并

    4.6.1 split

    4.6.2 join

    第5章列表处理技术

    5.1 列表基础

    5.2 列表切片

    5.3 列表的增加、删除、修改

    5.3.1 列表元素的修改

    5.3.2 列表元素的增加

    5.3.3 列表元素的删除

    5.4 实例应用(汇总每个人的总成绩)

    5.5 列表操作符

    5.5.1 操作符基础

    5.5.2 实例应用:判断指定姓名在指定日期是否值班

    5.6 列表推导式

    5.7 实例应用(筛选各工作表中符合条件的值)

    5.8 列表转换

    5.9 实例应用(统计出大于等于2万的记录到新表)

    5.10 列表常见统计方式1

    5.11 列表常见统计方式2

    第6章元组处理技术

    6.1 元组的创建

    6.2 元组的基本操作

    6.3 元组常用统计方法

    第7章字典处理技术

    7.1 字典的基础

    7.1.1 创建字典

    7.1.2 字典键的特性

    7.1.3 获取字典里的值

    7.1.4 小实例

    7.2 实例应用(提取产品最后的记录)

    7.3 字典的转换

    7.3.1 dict转换法

    7.3.2 dict.fromkeys转换法

    7.4 实例应用(多列求独一值)

    7.5 字典的删除

    7.5.1 Clear方法清空字典

    7.5.2 pop方法删除字典

    7.5.3 del语句删除字典

    7.6 实例应用(查询未发货订单)

    7.7 字典的修改

    7.7.1 字典的值修改

    7.7.2 字典的键名修改

    7.7.3 字典的连接

    7.8 实例应用(统计各种蔬菜的总金额)

    7.9 字典的查询

    7.9.1 判断是否存在

    7.9.2 单值查询

    7.9.3 多值查询

    7.10 实例应用(统计各日期的销售数据)

    7.11 字典的循环

    7.11.1 普通循环

    7.11.2 字典在列表中的推导

    7.11.3 字典推导式

    7.12 实例应用(统计各省各公司总业绩)

    第8章集合处理技术

    8.1 集合的创建

    8.1.1 可变集合(set)

    8.1.2 不可变集合(frozenset)

    8.2 实例应用(判断指定项目是否存在)

    8.3 集合的添加与删除

    8.3.1 集合的添加

    8.3.1 集合的删除

    8.4 实例应用(多行多列求独一值)

    8.5 集合的循环与推导

    8.5.1 集合的循环

    8.5.2 集合的推导

    8.6 实例应用(统计每月每个战队的人数)

    8.7 集合的运算

    8.8 实例应用(求每个人不达标的月份)

    第9章Python函数技术

    9.1 自定义函数的基本结构

    9.1.1 函数的定义

    9.1.2 实例应用(定义平均函数及应用)

    9.2 位置参数写法及应用

    9.2.1 位置参数(必需参数)

    9.2.2 实例应用(等级判断函数及应用)

    9.3 默认参数写法及应用

    9.3.1 默认参数(可选参数)

    9.3.2 实例应用(定位指定字符串的位置)

    9.4 关键字参数写法及应用

    9.4.1 关键字参数

    9.4.2 实例应用(汇总字符串中指定位置的数字)

    9.5 不定长参数写法及应用

    9.5.1 不定长参数

    9.5.2 实例应用(增强替换函数的功能)

    9.6 匿名函数写法及应用

    9.6.1 匿名函数

    9.6.2 实例应用:根据身份证号判断性别

    9.7 递归函数写法及应用

    第10章高阶函数应用

    10.1 map转换函数

    10.1.1 map函数的应用方法

    10.1.2 实例应用(每个月大于等于100的记录数)

    10.2 filter筛选函数

    10.3 Sort与Sorted排序函数

    10.3.1 sort方法

    10.3.2 sorted函数

    10.3.3 实例应用(自定义排序)

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  • 目的是巩固Python,与增强数据处理能力。这也是我写这篇文章的初衷。废话不说了,直接进入正题。本文所需数据下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1WvG9mVZ0GA6UGsLZBLCs_w 提取码:km0u 数据是网上找到的销售数据...

    欢迎关注 ,专注Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具!

    自从学了 Python 后就不逼迫自己学习 Excel,所有操作都可以用 Python 实现。利用 Python,它不仅可以让办公自动化,而且可以大大增强了数据处理能力。

    今天我将给大家分享如何用 Python 实现 excel 的14个常用操作。

    废话不说了,直接进入正题。

    本文所需数据文末可以下载:

    数据是网上找到的销售数据,长这样:

    一、关联公式:Vlookup

    vlookup是excel几乎最常用的公式,一般用于两个表的关联查询等。所以我先把这张表分为两个表。

    df1=sale[['订单明细号','单据日期','地区名称', '业务员名称','客户分类', '存货编码', '客户名称', '业务员编码', '存货名称', '订单号',
           '客户编码', '部门名称', '部门编码']]
    df2=sale[['订单明细号','存货分类', '税费', '不含税金额', '订单金额', '利润', '单价','数量']]
    

    需求:想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。

    利润一列存在于df2的表格中,所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值,然后在df1新增一列写:=vlookup(a2,df2!a:h,6,0) ,然后往下拉就ok了。(剩下13个我就不写excel啦)

    那用python是如何实现的呢?

    #查看订单明细号是否重复,结果是没。
    df1["订单明细号"].duplicated().value_counts()
    df2["订单明细号"].duplicated().value_counts()
    
    df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left")
    

    二、数据透视表

    需求:想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。

    pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean])
    

    三、对比两列差异

    因为这表每列数据维度都不一样,比较起来没啥意义,所以我先做了个订单明细号的差异再进行比较。

    需求:比较订单明细号与订单明细号2的差异并显示出来。

    sale["订单明细号2"]=sale["订单明细号"]
    
    #在订单明细号2里前10个都+1.
    sale["订单明细号2"][1:10]=sale["订单明细号2"][1:10]+1
    
    #差异输出
    result=sale.loc[sale["订单明细号"].isin(sale["订单明细号2"])==False]
    

    四、去除重复值

    需求:去除业务员编码的重复值

    sale.drop_duplicates("业务员编码",inplace=True)
    

    五、缺失值处理

    先查看销售数据哪几列有缺失值。

    #列的行数小于index的行数的说明有缺失值,这里客户名称329<335,说明有缺失值
    sale.info()
    

    需求:用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。

    实际上缺失值处理的办法是很复杂的,这里介绍简单的处理方法:

    • 若是数值变量,最常用平均数或中位数或众数处理,比较复杂的可以用随机森林模型根据其他维度去预测结果填充。
    • 若是分类变量,根据业务逻辑去填充准确性比较高,比如这里的需求填充客户名称缺失值:就可以根据存货分类出现频率最大的存货所对应的客户名称去填充。

    这里我们用简单的处理办法:用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。

    #用0填充缺失值
    sale["客户名称"]=sale["客户名称"].fillna(0)
    #删除有客户编码缺失值的行
    sale.dropna(subset=["客户编码"])
    

    六、多条件筛选

    需求:想知道业务员张爱,在北京区域卖的商品订单金额大于6000的信息。

    sale.loc[(sale["地区名称"]=="北京")&(sale["业务员名称"]=="张爱")&(sale["订单金额"]>5000)]
    

    七、 模糊筛选数据

    需求:筛选存货名称含有"三星"或则含有"索尼"的信息。

    sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星|索尼")]
    

    八、分类汇总

    需求:北京区域各业务员的利润总额。

    sale.groupby(["地区名称","业务员名称"])["利润"].sum()
    

    九、条件计算

    需求:存货名称含“三星字眼”并且税费高于1000的订单有几个?这些订单的利润总和和平均利润是多少?(或者最小值,最大值,四分位数,标注差)

    sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星")&(sale["税费"]>=1000)][["订单明细号","利润"]].describe()
    

    十、删除数据间的空格

    需求:删除存货名称两边的空格。

    sale["存货名称"].map(lambda s :s.strip(""))
    

    十一、数据分列


    需求:将日期与时间分列。

    sale=pd.merge(sale,pd.DataFrame(sale["单据日期"].str.split(" ",expand=True)),how="inner",left_index=True,right_index=True)
    

    十二、异常值替换

    首先用describe()函数简单查看一下数据有无异常值。

    #可看到销项税有负数,一般不会有这种情况,视它为异常值。
    sale.describe()
    


    需求:用0代替异常值。

    sale["订单金额"]=sale["订单金额"].replace(min(sale["订单金额"]),0)
    

    十三、分组

    需求:根据利润数据分布把地区分组为:“较差”,“中等”,“较好”,“非常好”

    首先,当然是查看利润的数据分布呀,这里我们采用四分位数去判断。

    sale.groupby("地区名称")["利润"].sum().describe()
    


    根据四分位数把地区总利润为[-9,7091]区间的分组为“较差”,(7091,10952]区间的分组为"中等"

    (10952,17656]分组为较好,(17656,37556]分组为非常好。

    #先建立一个Dataframe
    sale_area=pd.DataFrame(sale.groupby("地区名称")["利润"].sum()).reset_index()
    
    #设置bins,和分组名称
    bins=[-10,7091,10952,17656,37556]
    groups=["较差","中等","较好","非常好"]
    
    #使用cut分组
    #sale_area["分组"]=pd.cut(sale_area["利润"],bins,labels=groups)
    

    十四、根据业务逻辑定义标签

    需求:销售利润率(即利润/订单金额)大于30%的商品信息并标记它为优质商品,小于5%为一般商品。

    sale.loc[(sale["利润"]/sale["订单金额"])>0.3,"label"]="优质商品"
    sale.loc[(sale["利润"]/sale["订单金额"])<0.05,"label"]="一般商品"
    

    结论

    我们知道 excel 是非常强大的,但是面对大量的复杂重复操作,Excel很难轻松应对。此时我们可以利用 Python 的强大数据处理和自动化方法帮助我们提升效率。

    数据获取方式

    我已把数据进行打包共享了,获取方法如下:

    • 方法1、微信搜索公众号:Python学习与数据挖掘,后台回复:销售数据
    • 方法2、扫描二维码或者发送图片到微信识别,后台回复:销售数据

    在这里插入图片描述

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  • 以下代码可以实现: 按“姓名”列的内容将一个总表拆分为多个表; 添加列和行 修改拆分后表格的格式,包括列宽、...data = pd.read_excel(r"考勤.xls") rows = data.shape[0] department_list = [] ListNum = 0 for

    以下代码可以实现:

    1. 按“姓名”列的内容将一个总表拆分为多个表;
    2. 添加列和行
    3. 修改拆分后表格的格式,包括列宽、有无框线等;
    4. 单独修改某一行的格式:apply_style_by_indexes
    import pandas as pd
    from styleframe import StyleFrame, Styler, utils
    
    data = pd.read_excel(r"考勤.xls")
    rows = data.shape[0]
    department_list = []
    ListNum = 0
    for i in range(rows):
        temp = data[r"姓名"][i]
        if temp not in department_list:
            department_list.append(temp)
    for department in department_list:
        ListNum = 0
        new_df = pd.DataFrame()
        print(new_df)
        for i in range(0, rows):
            if data["姓名"][i] == department:
                new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True)
                ListNum += 1
                # print(new_df)
        # 将数据框的列名全部提取出来存放在列表里
        col_name = new_df.columns.tolist()
        # 添加列
        col_name.append('考勤异常备注')
        new_df = new_df.reindex(columns=col_name)
        # 添加页尾
        new_df = new_df.append([{'日期时间': ''}], ignore_index=True)
        new_df = new_df.append([{'日期时间': '部门负责人签字:'}], ignore_index=True)
        print(new_df)
        new_df.to_csv(department + '.xls', encoding='utf_8_sig', index=False)
        print(ListNum)
        sf = StyleFrame(new_df)
    
        # sf.apply_column_style(cols_to_style=["姓名"],
        #                       styler_obj=Styler(font_color='green'),
        #                       style_header=True)
        # 修改列宽
        sf.set_column_width(1, 14)
        sf.set_column_width(2, 10)
        sf.set_column_width(3, 12)
        sf.set_column_width(4, 28)
        sf.set_column_width(5, 18)
        # yellow = Styler(bg_color='yellow')
        # sf.apply_style_by_indexes(sf.index[0], yellow)
        # 修改最后两行没有边框
        sf.apply_style_by_indexes(sf.index[ListNum], Styler(border_type=None))
        sf.apply_style_by_indexes(sf.index[ListNum+1], Styler(border_type=None))
    
        ew = StyleFrame.ExcelWriter(department + '.xls')
        sf.to_excel(ew)
        ew.save()
    
    
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  • python处理excel数据

    2021-07-10 11:08:54
    文章目录前言一、用到的库是什么?二、execl表格的样式三、模块的使用1....本文主要是简单的python处理excel数据,具体服务于特定形式的excel表格 一、用到的库是什么? xlrd 主要用于读取excel文
  • 利用python操作excel

    2020-12-24 14:50:29
    1、使用xlrd模块读取excel1)安装xlrd模块wgethttps://pypi.python.org/packages/source/x/xlrd/xlrd-0.9.3.tar.gztar-xzvfxlrd-0.9.3.tar.gzcdxlrd-0.9.3pythonsetup.pyinstall2)导入模块importxlrd3)打开Excel文件...
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    万次阅读 多人点赞 2021-10-12 20:18:38
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  • 说晚上要交期中作业,让我帮他处理点数据,数据是保存在excel文件,本着助人为乐的精神,帮他写了个py脚本,随便学到了如何xlwt(实现写操作)和xlrd(实现读操作)两个第三方库处理excel文件。 第三方库 其实,...
  • 所以,不如干脆从数据的载体(比如Excel或MySQL)中加载数据进来处理,然后再直接作可视化输出。例子如下:# 导入模块import pandas as pdfrom pyecharts.charts import Bar,Timeline# 加载数据df = pd.read_excel(r"C...
  • no_none(data_list) # 处理NaN(空值) data_freq = caculate_frequence(data_list) # 计算频率 draw_picture(data_freq,data_list) # 画图 标签:dl,python,list,excel,画图,chart,print,data,row 来源: ...
  • 用python处理大量excel中的数据并汇总

    千次阅读 2020-12-22 11:57:40
    昨天接到的任务是:大概就是一届所有计院的学生的所有毕业设计的小分每个人都放在一个excel里面(也就是总共200+excel) 然后从每个excel里面取出各个单元格里的小分,汇总到一个excel里面。。。在这个汇总的e...
  • 点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤像树一样成长。一、前言大家好,我是崔艳飞。工作中经常会遇到,需要把两张Ex...
  • 引由于需要解决大批量Excel处理的事情,与其手工操作还不如写个简单的代码来处理,大致选了一下感觉还是Python最容易操作。安装库Python环境首先当然是配环境,不过选Python的一个重要原因就是Mac内是自带Python环境...
  • (一文学会如何用Python实现excel基础功能) 本文主要应用pandas包完成,先加载pandas包 import pandas as pd 1、excel数据读取 data = pd.read_excel(r"C:\\Users\\Desktop\\test.xlsx") data = pd.read_csv(r"C:\...
  • ----------------------------------------------------------------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...
  • Python处理Excel数据

    2020-12-18 19:33:14
    前段时间做了个小项目,帮个海洋系的教授做了个数据...记得《python核心》的最后一章里有讲到win32 com操作office, 看了一下讲的不是很清楚。google了一下找到不少能处理excel数据的模块。对比了一下最终选定了op...
  • 如何用Python编写Excel

    2021-01-13 06:13:23
    是的,CSV和TSV文件非常容易处理,特别是与Excel相比,Excel中有各种各样的对象、格式等。请尝试使用下面的简单脚本来写入Excel文件。在import xlsxwriter# Create an new Excel file and add a worksheet.workbook ...
  • python处理excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、xluntils和pyExcelerator,除此之外,python处理excel还可以win32com和openpyxl模块。 “阿贝云”“免费虚拟主机”“免费云服务器” 方法一: 小罗问我怎么从...

空空如也

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