怎样获得做网站的客户,免费企业网站程序上传,百度问问我要提问,广告投放需要什么资质开场白以前学习 Python 的 pandas 包时#xff0c;经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来#xff0c;还会把其中的技术要点做详细的讲解。本文要点#xff1a;使用 xlwings #xff0c;如同 vba 一样操作 excel使用 pandas 快速做透视表注…开场白以前学习 Python 的 pandas 包时经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来还会把其中的技术要点做详细的讲解。本文要点使用 xlwings 如同 vba 一样操作 excel使用 pandas 快速做透视表注意虽然本文是替代Excel Vba系列但希望各位读者明白工具都是各有所长适合才是好。请关注本号后续会有更多相关教程。私信我python即可获得按水平领域分类好的Python资料案例今天的例子非常简单从一个表中读取学生的数据然后按班级汇总各个科目的成绩。下图左为原始数据右为示意结果 导入包本文所需的包安装命令如下: pip install xlwings pip install pandas脚本中导入 读取表格的数据使用 xw.books[] 可以快速访问当前打开的工作簿。可以使用索引也可以使用名字。同样通过 book.sheets[] 快速访问工作表可以使用索引也可以使用名字。接下来读取表格数据 通过 sheet.range(地址) 即可访问单元格区域。接着使用 current_region 快速得到整个表格数据。这里可以使用其他方式定位数据的大小。options(pd.DataFrame) 是一个很关键的操作我们希望把数据放入 pandas 的 DataFrame 以便快速处理数据。然后通过 value 获得。我们来看看数据 现在姓名列变成了 index 。不过需求是不需要理会姓名因此我们不处理。[班级]列变成小数。其实是小数也不会影响结果。数据透视接下来就非常简单直接使用 pandas 做出透视表。 使用 pd.pivot_table 即可快速生成透视表。其中参数 index 则是结果左边的行分类字段——[班级]。参数 margins 表示生成一个汇总行。参数 margins_name 则是汇总行的名字。注意其实还有一个参数 aggfunc 用于指定汇总方式默认是 mean。如果你对 excel 的透视表比较熟悉就会马上学会这些。 index 相当于 excel 透视表的行区域。values 相当于 excel 透视表的值区域。columns 相当于 excel 透视表的字段区域。放入 index 与 columns 的字段一般是分类的字段比如班级性别。放入 values 的字段一般是连续值比如分数销售额。如果是类别的值一般会用于统计个数。上述3个参数都可以传入列表以表示处理多个字段。但是看一下结果却发现了一些问题 列的顺序与原数据不一样了。结果需要把总分列放到最右边。下面是针对上述问题的解决方法 colsdf.columns[1:].tolist() 首先需要读取原数据的字段(第一个字段是班级因此通过切片 1: 从第2个字段开始)。cols.append(cols.pop(0)) 把[汇总]移到列表的最后。pv_dfpv_df[cols] 把透视表的字段调整为我们需要的顺序。pv_df.reset_index(inplaceTrue) 是为了把[班级]从 index 移动回来作为 column。看看结果非常完美 输出结果把 DataFrame 写回 excel 是非常容易。比如 wrk.range(O11).valuepv_df但是这会把其中的 index 也输出到 excel上。因此我们可以分开两步输出。如下 第一行代码首先输出字段行。第二行代码输出值。完整代码以下是完整的代码 与 Vba 的对比本文的案例是从某个知名 excel 论坛中挑选的我从中挑选了最简短的 vba 解决方案。如下 可以看到使用 vba 进行统计代码很长并且都不是给人看的。如果原数据的字段顺序有变化这代码立刻无效。并且代码仍然可以跑出结果只是错误结果而已。如果需求有变化比如求出每个班级的 top 3的学生。很快就放弃了吧。总结如果需要从 excel 读取数据进行汇总处理可以选用 xlwings pandas(如果数据非常规范并且无需处理格式等可以直接使用 pandas)。pandas 中的 pivot_table 快速得到各种方式的分组汇总。[源码地址](https://github.com/CrystalWindSnake/Creative/tree/master/python/excel_pandas)请关注本号后续会有更多相关教程。
