当Python遇到Excel……

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来源:realpython

几乎每个人都在使用Excel。这个易于使用的数据分析工具无处不在。一旦你掌握了窍门，它就会变得非常强大。人们普遍认为Python更具挑战性，但是还有很多工作要做。

当Python遇到Excel时会发生什么？本文将告诉您如何在Python中轻松完成这三个Excel日常任务。

首先，根据工作簿中的工作表，导入熊猫并加载两个数据框，称为销售和状态。

导入熊猫作为PD sales = PD . read _ excel(' https://github . com/data gy/medium data/raw/master/pytonexcel . xlsx '，sheet_name ='sales ')状态= PD . read _ excel(' https://github . com/data gy/medium data/raw/master/pytonexcel . xlsx '，sheet_name ='states ')

按如下方式调用数据框架的head()方法:

打印(sales.head())

与Excel相比:

资料来源:Nik Piepenbreier

我们可以看到熊猫和Excel显示的数据非常相似，但是有一些关键的区别:

Excel用以a开头的字母标记列，而熊猫使用变量名

Excel起始行号为1，而熊猫起始行号(“索引”)为0

那么你如何使用熊猫来完成Excel任务呢？

熊猫旋转桌

数据透视表是Excel最强大的功能之一。用户可以以惊人的速度从大数据集中提取有意义的数据。要创建每个城市总销售额的数据透视表:

用Excel | Nik Piepenbreier创建数据透视表

用户只需将城市字段拖到行部分，将销售字段拖到值部分。Excel会自动汇总数据集中每个城市的销售额。

通过编写以下代码，熊猫可以实现相同的数据透视表:

sales.pivot_table(索引= 'City '，值= 'Sales '，值= 'sum '))

它是怎么发生的？

1.sales.pivot_table告诉熊猫基于指定要聚合的项目的销售数据框架索引来创建数据透视表

2 .值指定要聚合的值

3.aggfunc指定使用的函数(平均值、最大值、最小值等)。也使用)

资料来源:unsplash

Python中的If函数

在Excel中使用IF函数非常方便。您可以根据另一个单元格中的条件应用特定的标签。假设您想要创建一个新列来判断列b中单元格的值是否大于500。在Excel中，将E列标记为大于500，然后输入单元格E2并写:

=中频(

资料来源:Nik Piepenbreier

代替Python，您可以使用列表生成轻松应用相同的if语句:

df

资料来源:NikPiepenbreier

在Python中，熊猫的合并功能可以用来完成同样的事情。合并函数获取两个数据帧并将其合并。代码如下:

销售=局部合并(销售，州，如何= '左'，在= '城市')

让我们一步一步来看看:

1.第一个参数是原始数据帧。

2.第二个参数是查找值所在的数据帧

3 .如何指定要创建的连接类型

4.on指定要合并的变量(如果每个数据框中的变量名不同，也可以使用left_on和right_on)

资料来源:unsplash

你可能会问，既然可以在Excel中完成，为什么要使用熊猫呢？Python可以生成可重用和可追踪的代码，并且我们可以轻松地复制分析设计。

对于较小的分析，Excel可能就足够了。但是给熊猫一个机会，也许你会打开一个新的世界。

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