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    过去,在很多金融、市场、行政的招聘中,面试官都会问一句:“你精通 EXCEL 吗?”

    但今天,他们可能更喜欢问:“你会 Python 吗?”

    越来越多的企业开始用 Python 处理数据,特别是金融、证券、商业、互联网等领域。在顶级公司的高端职位中,Python 更是成为了标配:

    Python 究竟有什么法力能让大家如此青睐?

    举个例子:在过去,如果老板想要获取 A 股所有股票近 2 年的数据,你可能需要 查询-下载-记录到excel 循环数百次,即使你是一个没有感情的复制机器人,也需要一两天的时间。

    但如果你掌握了 Python,只需要写个脚本,泡杯咖啡的功夫 数据就全部下载好了。再加上 Python 强大的绘图功能,你可以一次性完成 数据收集 — 整理 — 分析 — 绘图的过程,直接把分析结果用图表呈现出来。

    今天本篇文章,我们就总结了一下利用 python 操作 Excel 文件的第三方库和方法。内容出自课程——《OpenPyXL 处理 Excel 基础入门》,欢迎大家来实验边敲代码边学习~

    首先,我们来学习一下,如何 用 Python 创建和保存 Excel 文档。

    对于经常与数据打交道的人来说,Excel 是经常使用的工具;对于与数据打交道的程序员来说,OpenPyXL 库是一个利器。Python 官方提供了这样一个库,让我们可以直接通过 Python 代码实现对 Excel 文件的操作,操作文件格式包括 xlsx、xlsm、xltx、xltm。

    知识点创建/打开工作簿

    访问工作表单元及其值

    保存工作表

    让我们先来学习简单的创建和保存功能。

    创建/打开工作簿

    首先,下载实验所需 shiyanlou.xlsx 示例文件,同时安装指定版本的 openpyxl 库。

    !wget -nc "https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1585/shiyanlou.xlsx"

    !pip install openpyxl==3.0.3

    使用 openpyxl 不需要在文件系统上创建文件,只需导入 Workbook 类并开始工作:

    教学代码:

    from openpyxl import Workbook

    wb = Workbook() # 实例化一个工作簿对象

    print(wb)

    也可以打开本地已有的工作簿进行实验操作:

    from openpyxl import load_workbook

    wb = load_workbook(filename='shiyanlou.xlsx')

    print(wb)

    load_workbook 中可以使用以下几个参数:data_only:带有公式的单元格是否具有公式(默认具有)或上一次 Excel 读取工作表时存储的值。

    keep_vba:设置是否保留任何 Visual Basic 元素(默认保留),可选择保留但是不支持编辑。

    工作簿创建时总是会默认创建一个名为 Sheet 工作表,可以通过使用Workbook.active 属性获取:

    ws = wb.active # 获取当前活跃的工作表

    print(ws)

    也可以通过 Workbook.create_sheet() 创建工作表并命名,若不设置名字参数则默认命名为 sheet,sheet1,sheet2...创建的工作表位置默认总是插入到最后:

    ws = wb.create_sheet() # sheet

    ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") # 命名为 Mysheet

    ws2 = wb.create_sheet("Mysheet1", 0) # 新建 Mysheet1 工作表插入到第一个位置

    ws3 = wb.create_sheet("Mysheet2", -1) # 新建 Mysheet2 工作表插入到倒数第二个的位置

    ws.title = "shiyanlou" # 将上述 ws 工作表重命名为 shiyanlou

    print("Success")

    默认情况下,工作表的标签背景颜色为白色。我们可以通过Worksheet.sheet_properties.tabColor 属性改变颜色:

    ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA" # RGB 格式

    print(ws.sheet_properties.tabColor)

    我们给工作表取名后,可以把它作为该工作簿的一个键,简化后续代码,例如:

    ws = wb["shiyanlou"]

    print(ws)

    若想查看该工作簿下的所有工作表,可以通过函数 Workbook.sheetname:

    print(wb.sheetnames)

    也可以通过迭代的方式打印所有工作表

    for sheet in wb:

    print(sheet.title)

    我们可以通过 Workbook.copy_worksheet() 方法在单个工作簿中创建工作表的副本:

    source = wb.active # 获取活跃的工作表

    target = wb.copy_worksheet(source) # 上述获取的工作表为其创建副本

    print(target)

    访问工作表单元及其值

    前面我们已经知道了如何创建获取工作簿及工作表,接下来我们将学习修改单元格的内容。以下操作基于 shiyanlou.xlsx 工作簿中的 shiyanlou 工作表进行。单元格可以直接作为工作表的键进行访问赋值,用 value 属性进行值访问:

    c = ws['A4'] # 将访问 A4 单元格

    ws['A4'] = 4 # 对 A4 单元格进行赋值

    c.value # 访问 A4 单元格的值,同 ws['A4'].value

    注意:在内存中创建工作表时,它不包含任何单元格,单元格都是在首次访问时自动创建的。以上代码也可以通过更简便的代码实现:

    d = ws.cell(row=4, column=2, value=10) # B4 进行赋值

    ws['B4'].value # 访问单元格的值

    访问多个单元格

    可以使用切片访问范围为 A1 到 C2 的所有单元格:

    cell_range = ws['A1':'C2']

    cell_range

    行或列的范围可以类似地获得:

    # 访问列

    colC = ws['C']

    col_range = ws['C:D']

    # 访问行

    row10 = ws[10]

    row_range = ws[5:10]

    print(col_range, row_range)

    也可以使用 Worksheet.iter_rows() 返回行:

    for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):

    for cell_row in row:

    print(cell_row)

    使用 Worksheet.iter_cols() 返回列:

    for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):

    for cell_col in col:

    print(cell_col)

    如果需要遍历工作表的所有行或列,则可以使用 Worksheet.rows 属性。出于性能原因,该属性在只读模式下不可用:

    ws['C9'] = 'hello world'

    tuple(ws.rows)

    或者使用 Worksheet.columns 属性。出于性能原因,该属性在只读模式下不可用:

    tuple(ws.columns)

    访问值

    如果只需要工作表中的值,则可以使用该 Worksheet.values 属性。遍历工作表中的所有行,但仅返回单元格值:

    for row in ws.values:

    for value in row:

    print(value)

    Worksheet.iter_rows() 和 Worksheet.iter_cols() 可以用 values_only 参数,只返回单元格的值:

    for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2, values_only=True):

    print(row)

    保存工作表

    将我们之前创建的工作簿保存格式为 xlsx 的文件,若已存在则覆盖:

    wb.save("shiyanlou.xlsx")

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  • 假设您是欧洲一家大型零售连锁公司的销售经理。 您的财务同事在处理每月... 幸运的是,您懂得一些 Microsoft® Excel® 技巧,可以帮助您尽快完成工作。 通过使用一些组织电子表格(即使是最糟糕的电子表格)的精妙技巧
    假设您是欧洲一家大型零售连锁公司的销售经理。 您的财务同事在处理每月销售报表过程中,突然因身患流感病倒了。 您的同事留下了大量的数据等待您整理,但老板明早就要具体的销售数据。 在这种情况下,看起来您要错过今晚与朋友的晚餐计划了。

    或许不一定。 幸运的是,您懂得一些 Microsoft® Excel® 技巧,可以帮助您尽快完成工作。 通过使用一些组织电子表格(即使是最糟糕的电子表格)的精妙技巧,您可以轻松地将这些数据整理得井井有条。 请使用以下技巧:

    技巧 1: 分列

    假如您要创建公司门店的列表,并且该列表包含位置和每日营业收入。 首先,从您的控制软件中导入大型数据集,可能看起来如下所示:



    哎呀,真是一团糟 — 但不用怕。 您无需一行一行将数据集分隔到不同的列。 Microsoft 的那些聪明家伙精心处理使 Excel 具备了一个工具,可以帮助您通过单击几下便可将这些数据整理好。

    步骤 1:选择包含数据的列。
    步骤 2:转到“数据”功能区并单击“分列”。
    步骤 3:单击“分隔符”,然后单击“下一步”。



    步骤 4:选择指示列结束的标记(在本例中,我们使用了逗号,因此请单击“逗号”),然后单击“完成”。



    您现在得到了一张整理干净的表格,随时可以执行进一步的编辑:



    技巧 2: 选择性粘贴 “转置”

    现在要做的是使该电子表格更具可读性,以方便老板查看。

    先前的文章 中,我们描述了“选择性粘贴”功能变幻莫测的可能性,但那只是开始。 在这种情况下另一项可以帮助您的技巧是“转置”功能,对于面临将行转换为列或将列转换为行问题的任何人来说,该功能都可以节省许多时间和精力。

    假设您仍然在处理相同的数据集。 但现在您要将门店位置作为列标题,并将每日营业收入作为行。 请使用以下技巧:

    步骤 1:首先,选择要转换的单元格(在本例中,选择包含数据的全部三列)并复制(Ctrl+C)。
    步骤 2:选择要放入数据的单元格并按下鼠标右键。
    步骤 3:从显示的列表中选择“选择性粘贴”功能。
    步骤 4:单击“转置”,然后单击“确定”。



    这就是您得到的结果: 这个排列有序、美观整齐的电子表格允许您的老板从左向右浏览各个门店,还可以向下滚动鼠标查看营业收入。



    技巧 3: 自定义排序

    您差不多快完成了,时间在一分一分过去。 但您的老板要求数据必须详尽具体。 她要求您将三个最早开设的门店放在最前面,按照这种方式组织营业收入。 这意味着,您需要首先列出主门店,然后是两家德国门店,接着按照字母顺序列出剩余所有门店。

    不幸的是,您无法使用标准的“排序”功能,因为要排序的数据位于列而非行中,但您的老板不希望数据以任何标准顺序显示。 看起来唯一的处理方式便是手动处理,但速度不够快。 排序功能还存在一些其他的可能性,可以节省时间,尤其是在您需要在多个表之间重用此自定义排序时。

    步骤 1:选择要排序的数据(不要选中标题行)。
    步骤 2:转到“数据”功能区并单击“排序”功能。
    步骤 3:单击“选项”,接着单击“按行排序”,然后单击“确定”。



    步骤 4:选择要对其中的数据进行排序的行。
    步骤 5:在“顺序”下拉列表中,选择“自定义排序”。



    步骤 6:键入要使用的新顺序。 确保每两个新值之间使用逗号分隔。 在本例中,结果将看起来如下所示:



    步骤 7:单击“确定”。

    您会得到以下结果。 您可以看到,主门店列在第一位,其后分别是 Munich 和 Frankfurt,再接着是其他门店。



    时间安排得恰到好处,电子表格准确、美观,您仍然有充足的时间与朋友共进晚餐。 当您朝门口方向走去时,您的老板朝您挥挥手以示感谢,但您知道这一切多亏您掌握了一些简单的 Excel 技巧。


    *所有这些技巧都基于 Microsoft Office Excel 2010 (Windows),但其他 Excel 版本也能提供相同或相似的功能。 (只是菜单和性能可能有所差别。) Microsoft 和 Excel 是 Microsoft Corporation 在美国以及其它国家/地区的注册商标。
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    一、回归分析

    5.1 简介

    • 回归分析是统计学中最为实用的分析方法,是统计学的精华;
    • 回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上,利用梳理统计方法建立因变量和自变量之间的回归关系的回归方程式;

    5.2 一元线性回归分析

    • 应用散点图和趋势线进行回归分析
    • 应用回归函数进行回归分析
    • 利用Excel的数据分析工具进行回归分析

    5.3 多元线性回归分析

    • 应用回归函数进行回归分析
    • 利用Excel的数据分析工具进行回归分析

    5.4 非线性回归分析

    • 当因变量和自变量之间不是线性相关关系时,不能用线性回归方程描述,需要进行非线性回归分析;
    • 指数回归模型 通过两边取对数即可转化为一元线性
    • 对数回归模型 通过lnx变量转化即可转化为一元线性
    • 幂函数回归模型 通过两边取对数即可转化为一元线性
    • 多项式回归模型 通过变量转化即可转化为多元线性
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