| Python和Excel的完美结合：常用操作汇总（案例详析） | 您所在的位置：网站首页 › excel功能介绍和常用技巧题 › Python和Excel的完美结合：常用操作汇总（案例详析） |
Python和Excel的完美结合：常用操作汇总（案例详析）
|
在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。 其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don’t repeat ourselves]，都是尽可能用更方便的操作替代机械操作和纯体力劳动。 用python做数据分析，离不开著名的pandas包，经过了很多版本的迭代优化，pandas现在的生态圈已经相当完整了，官网还给出了它和其他分析工具的对比：
本文用的主要也是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有： Python和Excel的交互vlookup函数数据透视表绘图以后如果发掘了更多Excel的功能，会回来继续更新和补充。开始之前，首先按照惯例加载pandas包： import numpy as np import pandas as pd pd.set_option('max_columns', 10) pd.set_option('max_rows', 20) pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x) # 禁用科学计数法 Python和Excel的交互pandas里最常用的和Excel I/O有关的四个函数是read_csv/ read_excel/ to_csv/ to_excel，它们都有特定的参数设置，可以定制想要的读取和导出效果。比如说想要读取这样一张表的左上部分：
可以用pd.read_excel(“test.xlsx”, header=1, nrows=17, usecols=3)，返回结果： df Out[]: 工号 姓名 性别 部门 0 A0001 张伟 男 工程 1 A0002 王秀英 女 人事 2 A0003 王芳 女 行政 3 A0004 郑勇 男 市场 4 A0005 张丽 女 研发 5 A0006 王艳 女 后勤 6 A0007 李勇 男 市场 7 A0008 李娟 女 工程 8 A0009 张静 女 人事 9 A0010 王磊 男 行政 10 A0011 李娜 女 市场 11 A0012 刘诗雯 女 研发 12 A0013 王刚 男 后勤 13 A0014 叶倩 女 后勤 14 A0015 金雯雯 女 市场 15 A0016 王超杰 男 工程 16 A0017 李军 男 人事输出函数也同理，使用多少列，要不要index，标题怎么放，都可以控制。 vlookup函数vlookup号称是Excel里的神器之一，用途很广泛，下面的例子来自豆瓣，VLOOKUP函数最常用的10种用法，你会几种? 案例一 问题：A3:B7单元格区域为字母等级查询表，表示60分以下为E级、6069分为D级、7079分为C级、80~89分为B级、90分以上为A级。D:G列为初二年级1班语文测验成绩表，如何根据语文成绩返回其字母等级？
方法：在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP（G3, $A 3 : 3: 3:B$7, 2） python实现： df = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=0) def grade_to_point(x): if x >= 90: return 'A' elif x >= 80: return 'B' elif x >= 70: return 'C' elif x >= 60: return 'D' else: return 'E' df['等级'] = df['语文'].apply(grade_to_point) df Out[]: 学号 姓名 性别 语文 等级 0 101 王小丽 女 69 D 1 102 王宝勤 男 85 B 2 103 杨玉萍 女 49 E 3 104 田东会 女 90 A 4 105 陈雪蛟 女 73 C 5 106 杨建丰 男 42 E 6 107 黎梅佳 女 79 C 7 108 张兴 男 91 A 8 109 马进春 女 48 E 9 110 魏改娟 女 100 A 10 111 王冰研 女 64 D案例二 问题：在Sheet1里面如何查找折旧明细表中对应编号下的月折旧额？（跨表查询）
方法：在Sheet1里面的C2:C4单元格输入 =VLOOKUP(A2, 折旧明细表!A 2 : 2: 2:G$12, 7, 0) python实现：使用merge将两个表按照编号连接起来就行 df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表') df2 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=1) #题目里的sheet1 df2.merge(df1[['编号', '月折旧额']], how='left', on='编号') Out[]: 编号 资产名称 月折旧额 0 YT001 电动门 1399 1 YT005 桑塔纳轿车 1147 2 YT008 打印机 51案例三 问题：类似于案例二，但此时需要使用近似查找
方法：在B2:B7区域中输入公式=VLOOKUP(A2&"*", 折旧明细表!$B$2:$G$12, 6, 0) python实现：这个比起上一个要麻烦一些，需要用到一些pandas的使用技巧 df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表') df3 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=3) #含有资产名称简写的表 df3['月折旧额'] = 0 for i in range(len(df3['资产名称'])): df3['月折旧额'][i] = df1[df1['资产名称'].map(lambda x:df3['资产名称'][i] in x)]['月折旧额'] df3 Out[]: 资产名称 月折旧额 0 电动 1399 1 货车 2438 2 惠普 132 3 交联 10133 4 桑塔纳 1147 5 春兰 230案例四 问题：在Excel中录入数据信息时，为了提高工作效率，用户希望通过输入数据的关键字后，自动显示该记录的其余信息，例如，输入员工工号自动显示该员工的信命，输入物料号就能自动显示该物料的品名、单价等。 如图所示为某单位所有员工基本信息的数据源表，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中，当在A列输入员工工号时，如何实现对应员工的姓名、身份证号、部门、职务、入职日期等信息的自动录入？
方法：使用VLOOKUP+MATCH函数，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中选择B3:F8单元格区域，输入下列公式=IF( A 3 = " " , " " , V L O O K U P ( A3="","",VLOOKUP( A3="","",VLOOKUP(A3,员工基本信息! A : A: A:H,MATCH(B$2,员工基本信息!$2:$2,0),0))，按下【Ctrl+Enter】组合键结束。 python实现：上面的Excel的方法用得很灵活，但是pandas的想法和操作更简单方便些 df4 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='员工基本信息表') df5 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='请假统计表') df5.merge(df4[['工号', '姓名', '部门', '职务', '入职日期']], on='工号') Out[]: 工号 姓名 部门 职务 入职日期 0 A0004 龚梦娟 后勤 主管 2006-11-20 1 A0003 赵敏 行政 文员 2007-02-16 2 A0005 黄凌 研发 工程师 2009-01-14 3 A0007 王维 人事 经理 2006-07-24 4 A0016 张君宝 市场 工程师 2007-08-14 5 A0017 秦羽 人事 副经理 2008-03-06案例五 问题：用VLOOKUP函数实现批量查找，VLOOKUP函数一般情况下只能查找一个，那么多项应该怎么查找呢？如下图，如何把张一的消费额全部列出？
方法：在C9：C11单元格里面输入公式=VLOOKUP(B$9&ROW(A1),IF({1,0},$B$2:$B$6&COUNTIF(INDIRECT("b2:b"&ROW($2:$6)),B$9),$C$2:$C$6),2,)，按SHIFT+CTRL+ENTER键结束。 python实现：vlookup函数有两个不足（或者算是特点吧），一个是被查找的值一定要在区域里的第一列，另一个是只能查找一个值，剩余的即便能匹配也不去查找了，这两点都能通过灵活应用if和indirect函数来解决，不过pandas能做得更直白一些。 df6 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='消费额') df6[df6['姓名'] == '张一'][['姓名', '消费额']] Out[]: 姓名 消费额 0 张一 100 2 张一 300 4 张一 1000 数据透视表数据透视表是Excel的另一个神器，本质上是一系列的表格重组整合的过程。这里用的案例来自知乎，Excel数据透视表有什么用途：（https://www.zhihu.com/question/22484899/answer/39933218 ） 问题：需要汇总各个区域，每个月的销售额与成本总计，并同时算出利润
通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果：
python实现：对于这样的分组的任务，首先想到的就是pandas的groupby，代码写起来也简单，思路就是把刚才Excel的点鼠标的操作反映到代码命令上： df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='销售统计表') df['订购月份'] = df['订购日期'].apply(lambda x:x.month) df2 = df.groupby(['订购月份', '所属区域'])[['销售额', '成本']].agg('sum') df2['利润'] = df2['销售额'] - df2['成本'] df2 Out[]: 销售额 成本 利润 订购月份 所属区域 1 南京 134313.61 94967.84 39345.77 常熟 177531.47 163220.07 14311.40 无锡 316418.09 231822.28 84595.81 昆山 159183.35 145403.32 13780.03 苏州 287253.99 238812.03 48441.96 2 南京 187129.13 138530.42 48598.71 常熟 154442.74 126834.37 27608.37 无锡 464012.20 376134.98 87877.22 昆山 102324.46 86244.52 16079.94 苏州 105940.34 91419.54 14520.80 ... ... ... 11 南京 286329.88 221687.11 64642.77 常熟 2118503.54 1840868.53 277635.01 无锡 633915.41 536866.77 97048.64 昆山 351023.24 342420.18 8603.06 苏州 1269351.39 1144809.83 124541.56 12 南京 894522.06 808959.32 85562.74 常熟 324454.49 262918.81 61535.68 无锡 1040127.19 856816.72 183310.48 昆山 1096212.75 951652.87 144559.87 苏州 347939.30 302154.25 45785.05 [60 rows x 3 columns]也可以使用pandas里的pivot_table函数来实现： df3 = pd.pivot_table(df, values=['销售额', '成本'], index=['订购月份', '所属区域'] , aggfunc='sum') df3['利润'] = df3['销售额'] - df3['成本'] df3 Out[]: 成本 销售额 利润 订购月份 所属区域 1 南京 94967.84 134313.61 39345.77 常熟 163220.07 177531.47 14311.40 无锡 231822.28 316418.09 84595.81 昆山 145403.32 159183.35 13780.03 苏州 238812.03 287253.99 48441.96 2 南京 138530.42 187129.13 48598.71 常熟 126834.37 154442.74 27608.37 无锡 376134.98 464012.20 87877.22 昆山 86244.52 102324.46 16079.94 苏州 91419.54 105940.34 14520.80 ... ... ... 11 南京 221687.11 286329.88 64642.77 常熟 1840868.53 2118503.54 277635.01 无锡 536866.77 633915.41 97048.64 昆山 342420.18 351023.24 8603.06 苏州 1144809.83 1269351.39 124541.56 12 南京 808959.32 894522.06 85562.74 常熟 262918.81 324454.49 61535.68 无锡 856816.72 1040127.19 183310.48 昆山 951652.87 1096212.75 144559.87 苏州 302154.25 347939.30 45785.05 [60 rows x 3 columns]pandas的pivot_table的参数index/ columns/ values和Excel里的参数是对应上的（当然，我这话说了等于没说，数据透视表里不就是行/列/值吗还能有啥。）
但是我个人还是更喜欢用groupby，因为它运算速度非常快。我在打kaggle比赛的时候，有一张表是贷款人的行为信息，大概有2700万行，用groupby算了几个聚合函数，几秒钟就完成了。 groupby的功能很全面，内置了很多aggregate函数，能够满足大部分的基本需求，如果你需要一些其他的函数，可以搭配使用apply和lambda。 不过pandas的官方文档说了，groupby之后用apply速度非常慢，aggregate内部做过优化，所以很快，apply是没有优化的，所以建议有问题先想想别的方法，实在不行的时候再用apply。 我打比赛的时候，为了生成一个新变量，用了groupby的apply，写了这么一句：ins['weight'] = ins[['SK_ID_PREV'， 'DAYS_ENTRY_PAYMENT']].groupby('SK_ID_PREV').apply(lambda x: 1-abs(x)/x.sum().abs()).iloc[:,1]，1000万行的数据，足足算了十多分钟，等得我心力交瘁。 绘图因为Excel画出来的图能够交互，能够在图上进行一些简单操作，所以这里用的python的可视化库是plotly，案例就用我这个学期发展经济学课上的作业吧，当时的图都是用Excel画的，现在用python再画一遍。开始之前，首先加载plotly包。 import plotly.offline as off import plotly.graph_objs as go off.init_notebook_mode()柱状图 当时用Excel画了很多的柱状图，其中的一幅图是
下面用plotly来画一下
雷达图 用Excel画的：
用python画的：
画起来比Excel要麻烦得多。 总体而言，如果画简单基本的图形，用Excel是最方便的，如果要画高级一些的或者是需要更多定制化的图形，使用python更合适。 作者：廖致君 链接：https://www.jianshu.com/p/9bc9f473dd22 文源网络，仅供学习之用，如有侵权请联系删除。 在学习Python的道路上肯定会遇见困难，别慌，我这里有一套学习资料，包含40+本电子书，800+个教学视频，涉及Python基础、爬虫、框架、数据分析、机器学习等，不怕你学不会！ https://shimo.im/docs/JWCghr8prjCVCxxK/ 《Python学习资料》 关注公众号【Python圈子】，优质文章每日送达。
|
【本文地址】