自从学了Python后就逼迫用Python来处理Excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。本文为大家整理了14个Python处理Excel的常用操作，非常好用，希望对大家有所帮助
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自从学了Python后就逼迫用Python来处理Excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。
这也是我写这篇文章的初衷。废话不说了，直接进入正题。
数据是网上找到的销售数据，长这样：
一、关联公式:Vlookup
vlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先把这张表分为两个表。
1 2 3 | df1=sale[['订单明细号','单据日期','地区名称', '业务员名称','客户分类', '存货编码', '客户名称', '业务员编码', '存货名称', '订单号', '客户编码', '部门名称', '部门编码']] df2=sale[['订单明细号','存货分类', '税费', '不含税金额', '订单金额', '利润', '单价','数量']] |
需求：想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。
利润一列存在于df2的表格中，所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值，然后在df1新增一列写：=vlookup(a2,df2!a:h,6,0) ，然后往下拉就ok了。（剩下13个我就不写excel啦）
那用python是如何实现的呢？
1 2 3 4 5 | #查看订单明细号是否重复，结果是没。 df1["订单明细号"].duplicated().value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts()
df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") |
二、数据透视表
需求：想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。
1 | pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean]) |
三、对比两列差异
因为这表每列数据维度都不一样，比较起来没啥意义，所以我先做了个订单明细号的差异再进行比较。
需求：比较订单明细号与订单明细号2的差异并显示出来。
1 2 3 4 5 6 7 | sale["订单明细号2"]=sale["订单明细号"]
#在订单明细号2里前10个都+1. sale["订单明细号2"][1:10]=sale["订单明细号2"][1:10]+1
#差异输出 result=sale.loc[sale["订单明细号"].isin(sale["订单明细号2"])==False] |
四、去除重复值
需求：去除业务员编码的重复值
1 | sale.drop_duplicates("业务员编码",inplace=True) |
五、缺失值处理
先查看销售数据哪几列有缺失值。
1 2 | #列的行数小于index的行数的说明有缺失值，这里客户名称329<335,说明有缺失值 sale.info() |
需求：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。
实际上缺失值处理的办法是很复杂的，这里只介绍简单的处理方法，若是数值变量，最常用平均数或中位数或众数处理，比较复杂的可以用随机森林模型根据其他维度去预测结果填充。若是分类变量，根据业务逻辑去填充准确性比较高。
比如这里的需求填充客户名称缺失值： 就可以根据存货分类出现频率最大的存货所对应的客户名称去填充。
这里我们用简单的处理办法：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。
1 2 3 4 | #用0填充缺失值 sale["客户名称"]=sale["客户名称"].fillna(0) #删除有客户编码缺失值的行 sale.dropna(subset=["客户编码"]) |
六、多条件筛选
需求：想知道业务员张爱，在北京区域卖的商品订单金额大于6000的信息。
1 | sale.loc[(sale["地区名称"]=="北京")&(sale["业务员名称"]=="张爱")&(sale["订单金额"]>5000)] |
七、 模糊筛选数据
需求:筛选存货名称含有"三星"或则含有"索尼"的信息。
1 | sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星|索尼")] |
八、分类汇总
需求:北京区域各业务员的利润总额。
1 | sale.groupby(["地区名称","业务员名称"])["利润"].sum() |
九、条件计算
需求：存货名称含“三星字眼”并且税费高于1000的订单有几个？这些订单的利润总和和平均利润是多少？（或者最小值，最大值，四分位数，标注差）
1 | sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星")&(sale["税费"]>=1000)][["订单明细号","利润"]].describe() |
十、删除数据间的空格
需求：删除存货名称两边的空格。
1 | sale["存货名称"].map(lambdas :s.strip("")) |
十一、数据分列
需求：将日期与时间分列。
1 | sale=pd.merge(sale,pd.DataFrame(sale["单据日期"].str.split(" ",expand=True)),how="inner",left_index=True,right_index=True) |
十二、异常值替换
首先用describe()函数简单查看一下数据有无异常值。
1 2 | #可看到销项税有负数，一般不会有这种情况，视它为异常值。 sale.describe() |
需求：用0代替异常值。
1 | sale["订单金额"]=sale["订单金额"].replace(min(sale["订单金额"]),0) |
十三、分组
需求：根据利润数据分布把地区分组为：“较差”,“中等”,“较好”,“非常好”
首先，当然是查看利润的数据分布呀，这里我们采用四分位数去判断。
1 | sale.groupby("地区名称")["利润"].sum().describe() |
根据四分位数把地区总利润为[-9,7091]区间的分组为“较差”，(7091,10952]区间的分组为"中等" (10952,17656]分组为较好，(17656,37556]分组为非常好。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | #先建立一个Dataframe sale_area=pd.DataFrame(sale.groupby("地区名称")["利润"].sum()).reset_index()
#设置bins,和分组名称 bins=[-10,7091,10952,17656,37556] groups=["较差","中等","较好","非常好"]
#使用cut分组 #sale_area["分组"]=pd.cut(sale_area["利润"],bins,labels=groups) |
十四、根据业务逻辑定义标签
需求：销售利润率（即利润/订单金额）大于30%的商品信息并标记它为优质商品，小于5%为一般商品。
1 2 | sale.loc[(sale["利润"]/sale["订单金额"])>0.3,"label"]="优质商品" sale.loc[(sale["利润"]/sale["订单金额"])<0.05,"label"]="一般商品" |
其实excel常用的操作还有很多，我就列举了14个自己比较常用的，若还想实现哪些操作可以评论一起交流讨论，另外我自身也知道我写python不够精简，惯性使用loc。（其实query会比较精简）。若大家对这几个操作有更好的写法请务必评论告知我，感谢！
最后想说说，我觉得最好不要拿excel和python做对比，去研究哪个好用，其实都是工具，excel作为最为广泛的数据处理工具，垄断这么多年必定在数据处理方便也是相当优秀的，有些操作确实python会比较简单，但也有不少excel操作起来比python简单的。
比如一个很简单的操作：对各列求和并在最下一行显示出来，excel就是对一列总一个sum()函数，然后往左一拉就解决，而python则要定义一个函数（因为python要判断格式，若非数值型数据直接报错。）
总结一下就是：无论用哪个工具，能解决问题就是好数据分析师！
以上就是14个Python处理Excel的常用操作分享的详细内容
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