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  • 这是06年的建模题目excel文件,我想这用python处理一下,只需要获取出版社代码为P115的数据,所以需要筛选。Paste_Image.png1、首先我先选择我所需要的那八行数据'出版社代码''出版社您心中的位置''学科类别',...

    这是06年的建模题目中的excel文件,我想这用python处理一下,只需要获取出版社代码为P115的数据,所以需要筛选。

    Paste_Image.png

    1、首先我先选择我所需要的那八行数据

    '出版社代码'

    '出版社在您心中的位置'

    '学科类别',

    '定价'

    '教材内容新颖,保持学术前沿水平'

    '教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实'

    '教材印刷及排版质量'

    '教材价格'

    2、以P115为键值进行筛选

    Paste_Image.png

    3、获取我们所需要的数据

    使用df=Datafram(data,columns=[])#data的是原数据,coulumns是我们所需要的索引,df是一个新的pandas的对象。

    Paste_Image.png

    一般列数较大的话我用的pycharm显示不出来,所以其余的部分在下面是完整的。

    4、然后进行下一布以某一列数据进行排序

    data1=data1.sort_values(by='学科类别')

    Paste_Image.png

    Paste_Image.png

    over 排序完成

    接下来就可以用这些数据画图然后看看这些东西互相是怎么个关系

    所有代码在这里,挺简单的,换一个别的东西随便就可以用了

    import xlrd

    import pandas as pd

    import xlwt

    for i in range(2001,2006):#处理从2001年到2005年的数据

    string=str(i)#转化成字符串

    data = pd.read_excel('附件2_问卷调查数据(五年).xls',sheetname=string)#pandas读取excel的函数

    if (i == 2001) or (i == 2002) or (i == 2005):#为什么这里要用if语句呢,因为我得到的excel文本,有两个sheet的想要索引的

    df = data[data.出版社代码 == 'P115']#字符有不一样的,一个前面有空格一个前面没有空格

    else:

    df=data[data.出版社代码== ' P115']

    #下面这个语句是以这键值重新组合成一个pandas,以columns里的为索引

    data1=pd.DataFrame(df,columns=['出版社在您心中的位置','学科类别','定价','教材内容新颖,保持学术前沿水平','教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实','教材印刷及排版质量','教材价格'])

    print(df)

    data1=data1.sort_values(by='学科类别')#sort是以学科类别为标准排序

    data1.to_excel(string+'.xls',sheet_name='string', encoding='utf-8')

    #储存到当前目录下,但是有一点我不知道可不可以做好,这个可以储存到五个excel里面,但是我弄不出来把他们放到一个excel

    # 里面的五个标签页里,好气啊

    介绍个利器:

    df.课程名称.str.len()<3

    这个表示所有这一个列表的字符串长度不超过3

    几天后简化的版本

    import pandas as pd

    for i in range(2001,2006):

    df = pd.read_excel('重新处理.xls',sheetname=str(i))

    df['课程名称'] = df['课程名称'].astype(str)#转换类型

    df=df[(df.教材获得方式 == 1)&(df.是否为旧书 == 1)&(df.课程名称<='72')&(df.课程名称>='0')]

    df=pd.DataFrame(df,columns=['A出版社在您心中的位置','课程名称','学科类别','教材内容新颖,保持学术前沿水平','教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实','教材印刷及排版质量','教材价格'])

    df = df.sort_values(by='课程名称')#排序

    df=df.reset_index(drop=True)#重建索引

    df.to_excel(str(i)+'.xls',sheet_name='string', encoding='utf-8')#保存文件

    一些其他的代码,不用看了

    import pandas as pd

    import numpy as np

    A=[]

    for x in range(2001,2006):

    Z=[]

    X=[]

    df = pd.read_excel('满意度新.xlsx',sheetname=str(x))

    X = df.课程名称.value_counts()

    df=df[df.出版社代码=='P115']

    df = df.reset_index(drop=True) # 重建索引

    Z=df.课程名称.value_counts()

    for i in range(1, 73):

    try:

    print(X[i])

    except KeyError:

    X[i] = 100000000

    print(X[i])

    for i in range(1,73):

    try:

    print(Z[i])

    except KeyError:

    Z[i]=0

    print(Z[i])

    for i in range(1, 73):

    A.append((Z[i]/X[i])*100)

    print(A)

    A=np.array(A).reshape(72,5)

    A=pd.DataFrame(A)

    A.to_excel('占有率新的.xls')

    # for i in range(1,73):

    # Z.append(list(df[df.课程名称 == i].mean()))

    # Z=pd.DataFrame(Z)

    # Z=Z.fillna(0)

    # Z.to_excel(str(x) + 'p115满意度.xls', sheet_name='string', encoding='utf-8') # 保存文件

    #

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  • 这是06年的建模题目excel文件,我想这用python处理一下,只需要获取出版社代码为P115的数据,所以需要筛选。Paste_Image.png1、首先我先选择我所需要的那八行数据'出版社代码''出版社您心中的位置''学科类别',...

    这是06年的建模题目中的excel文件,我想这用python处理一下,只需要获取出版社代码为P115的数据,所以需要筛选。

    Paste_Image.png

    1、首先我先选择我所需要的那八行数据

    '出版社代码'

    '出版社在您心中的位置'

    '学科类别',

    '定价'

    '教材内容新颖,保持学术前沿水平'

    '教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实'

    '教材印刷及排版质量'

    '教材价格'

    2、以P115为键值进行筛选

    Paste_Image.png

    3、获取我们所需要的数据

    使用df=Datafram(data,columns=[])#data的是原数据,coulumns是我们所需要的索引,df是一个新的pandas的对象。

    Paste_Image.png

    一般列数较大的话我用的pycharm显示不出来,所以其余的部分在下面是完整的。

    4、然后进行下一布以某一列数据进行排序

    data1=data1.sort_values(by='学科类别')

    Paste_Image.png

    Paste_Image.png

    over 排序完成

    接下来就可以用这些数据画图然后看看这些东西互相是怎么个关系

    所有代码在这里,挺简单的,换一个别的东西随便就可以用了

    import xlrd

    import pandas as pd

    import xlwt

    for i in range(2001,2006):#处理从2001年到2005年的数据

    string=str(i)#转化成字符串

    data = pd.read_excel('附件2_问卷调查数据(五年).xls',sheetname=string)#pandas读取excel的函数

    if (i == 2001) or (i == 2002) or (i == 2005):#为什么这里要用if语句呢,因为我得到的excel文本,有两个sheet的想要索引的

    df = data[data.出版社代码 == 'P115']#字符有不一样的,一个前面有空格一个前面没有空格

    else:

    df=data[data.出版社代码== ' P115']

    #下面这个语句是以这键值重新组合成一个pandas,以columns里的为索引

    data1=pd.DataFrame(df,columns=['出版社在您心中的位置','学科类别','定价','教材内容新颖,保持学术前沿水平','教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实','教材印刷及排版质量','教材价格'])

    print(df)

    data1=data1.sort_values(by='学科类别')#sort是以学科类别为标准排序

    data1.to_excel(string+'.xls',sheet_name='string', encoding='utf-8')

    #储存到当前目录下,但是有一点我不知道可不可以做好,这个可以储存到五个excel里面,但是我弄不出来把他们放到一个excel

    # 里面的五个标签页里,好气啊

    介绍个利器:

    df.课程名称.str.len()<3

    这个表示所有这一个列表的字符串长度不超过3

    几天后简化的版本

    import pandas as pd

    for i in range(2001,2006):

    df = pd.read_excel('重新处理.xls',sheetname=str(i))

    df['课程名称'] = df['课程名称'].astype(str)#转换类型

    df=df[(df.教材获得方式 == 1)&(df.是否为旧书 == 1)&(df.课程名称<='72')&(df.课程名称>='0')]

    df=pd.DataFrame(df,columns=['A出版社在您心中的位置','课程名称','学科类别','教材内容新颖,保持学术前沿水平','教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实','教材印刷及排版质量','教材价格'])

    df = df.sort_values(by='课程名称')#排序

    df=df.reset_index(drop=True)#重建索引

    df.to_excel(str(i)+'.xls',sheet_name='string', encoding='utf-8')#保存文件

    一些其他的代码,不用看了

    import pandas as pd

    import numpy as np

    A=[]

    for x in range(2001,2006):

    Z=[]

    X=[]

    df = pd.read_excel('满意度新.xlsx',sheetname=str(x))

    X = df.课程名称.value_counts()

    df=df[df.出版社代码=='P115']

    df = df.reset_index(drop=True) # 重建索引

    Z=df.课程名称.value_counts()

    for i in range(1, 73):

    try:

    print(X[i])

    except KeyError:

    X[i] = 100000000

    print(X[i])

    for i in range(1,73):

    try:

    print(Z[i])

    except KeyError:

    Z[i]=0

    print(Z[i])

    for i in range(1, 73):

    A.append((Z[i]/X[i])*100)

    print(A)

    A=np.array(A).reshape(72,5)

    A=pd.DataFrame(A)

    A.to_excel('占有率新的.xls')

    # for i in range(1,73):

    # Z.append(list(df[df.课程名称 == i].mean()))

    # Z=pd.DataFrame(Z)

    # Z=Z.fillna(0)

    # Z.to_excel(str(x) + 'p115满意度.xls', sheet_name='string', encoding='utf-8') # 保存文件

    #

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  • 这是06年的建模题目excel文件,我想这用python处理一下,只需要获取出版社代码为P115的数据,所以需要筛选。Paste_Image.png1、首先我先选择我所需要的那八行数据‘出版社代码’‘出版社您心中的位置’‘学科...

    这是06年的建模题目中的excel文件,我想这用python处理一下,只需要获取出版社代码为P115的数据,所以需要筛选。

    Paste_Image.png

    1、首先我先选择我所需要的那八行数据

    ‘出版社代码’

    ‘出版社在您心中的位置’

    ‘学科类别’,

    ‘定价’

    ‘教材内容新颖,保持学术前沿水平’

    ‘教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实’

    ‘教材印刷及排版质量’

    ‘教材价格’

    2、以P115为键值进行筛选

    Paste_Image.png

    3、获取我们所需要的数据

    使用df=Datafram(data,columns=[])#data的是原数据,coulumns是我们所需要的索引,df是一个新的pandas的对象。

    Paste_Image.png

    一般列数较大的话我用的pycharm显示不出来,所以其余的部分在下面是完整的。

    4、然后进行下一布以某一列数据进行排序

    data1=data1.sort_values(by=’学科类别’)

    Paste_Image.png

    Paste_Image.png

    over 排序完成

    接下来就可以用这些数据画图然后看看这些东西互相是怎么个关系

    所有代码在这里,挺简单的,换一个别的东西随便就可以用了

    import xlrd

    import pandas as pd

    import xlwt

    for i in range(2001,2006):#处理从2001年到2005年的数据

    string=str(i)#转化成字符串

    data = pd.read_excel('附件2_问卷调查数据(五年).xls',sheetname=string)#pandas读取excel的函数

    if (i == 2001) or (i == 2002) or (i == 2005):#为什么这里要用if语句呢,因为我得到的excel文本,有两个sheet的想要索引的

    df = data[data.出版社代码 == 'P115']#字符有不一样的,一个前面有空格一个前面没有空格

    else:

    df=data[data.出版社代码== ' P115']

    #下面这个语句是以这键值重新组合成一个pandas,以columns里的为索引

    data1=pd.DataFrame(df,columns=['出版社在您心中的位置','学科类别','定价','教材内容新颖,保持学术前沿水平','教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实','教材印刷及排版质量','教材价格'])

    print(df)

    data1=data1.sort_values(by='学科类别')#sort是以学科类别为标准排序

    data1.to_excel(string+'.xls',sheet_name='string', encoding='utf-8')

    #储存到当前目录下,但是有一点我不知道可不可以做好,这个可以储存到五个excel里面,但是我弄不出来把他们放到一个excel

    # 里面的五个标签页里,好气啊

    介绍个利器:

    df.课程名称.str.len()<3

    这个表示所有这一个列表的字符串长度不超过3

    几天后简化的版本

    import pandas as pd

    for i in range(2001,2006):

    df = pd.read_excel('重新处理.xls',sheetname=str(i))

    df['课程名称'] = df['课程名称'].astype(str)#转换类型

    df=df[(df.教材获得方式 == 1)&(df.是否为旧书 == 1)&(df.课程名称<='72')&(df.课程名称>='0')]

    df=pd.DataFrame(df,columns=['A出版社在您心中的位置','课程名称','学科类别','教材内容新颖,保持学术前沿水平','教材的作者是相应领域的权威,所以课程理论基础扎实','教材印刷及排版质量','教材价格'])

    df = df.sort_values(by='课程名称')#排序

    df=df.reset_index(drop=True)#重建索引

    df.to_excel(str(i)+'.xls',sheet_name='string', encoding='utf-8')#保存文件

    一些其他的代码,不用看了

    import pandas as pd

    import numpy as np

    A=[]

    for x in range(2001,2006):

    Z=[]

    X=[]

    df = pd.read_excel('满意度新.xlsx',sheetname=str(x))

    X = df.课程名称.value_counts()

    df=df[df.出版社代码=='P115']

    df = df.reset_index(drop=True) # 重建索引

    Z=df.课程名称.value_counts()

    for i in range(1, 73):

    try:

    print(X[i])

    except KeyError:

    X[i] = 100000000

    print(X[i])

    for i in range(1,73):

    try:

    print(Z[i])

    except KeyError:

    Z[i]=0

    print(Z[i])

    for i in range(1, 73):

    A.append((Z[i]/X[i])*100)

    print(A)

    A=np.array(A).reshape(72,5)

    A=pd.DataFrame(A)

    A.to_excel('占有率新的.xls')

    # for i in range(1,73):

    # Z.append(list(df[df.课程名称 == i].mean()))

    # Z=pd.DataFrame(Z)

    # Z=Z.fillna(0)

    # Z.to_excel(str(x) + 'p115满意度.xls', sheet_name='string', encoding='utf-8') # 保存文件

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  • Excel动画图解:Excel数据排序操作(转)[@more@] ... 浏览Excel表格数据时,为了查找的方便,我们经常要对数据进行排序。下面,我们以“员工基本情况登记表”为例,来看看具体的操作过程:  1、快捷排序...
    Excel动画图解:Excel数据排序操作(转)[@more@]

      在浏览Excel表格中的数据时,为了查找的方便,我们经常要对数据进行排序。下面,我们以“员工基本情况登记表”为例,来看看具体的操作过程:

      1、快捷排序:如果我们希望对员工资料按“工龄”由长到短进行排列,可以这样操作:选中“工龄”列任意一个单元格,然后按一下“常用”工具栏上的“降序排序”按钮即可。

      注意:①如果按“常用”工具栏上的“升序排序”按钮,则将“工龄”由短到长进行排序。

      ②如果排序的对象是中文字符,则按“汉语拼音”顺序排序。

      ③如果排序的对象是西文字符,则按“西文字母”顺序排序。

      2、多条件排序:如果我们需要按“学历、职称、工龄”对数据进行排序,可以这样操作:选中数据表格中任意一个单元格,执行“数据→排序”命令,打开“排序”对话框,将“主要关键词、次要关键词、第三关键词”分别设置为“学历、职称、工龄”,再设置一下排序方式(“升序”或“降序”),然后按下“确定”按钮就行了。

      注意:在“排序”对话框中,应根据数据表的具体情况,确定选中“有标题行”或“无标题行”选项(默认为“有标题行”。)

      具体操作的动画显示过程如下:

      1161419194_ddvip_9081.gif

    来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/10752019/viewspace-954979/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

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在excel中,数据()进行排序