数据是网上找到的销售数据，长这样：一、关联公式:Vlookupvlookup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。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...
使用pandas库，可以很容易地处理Excel数据。例如对数据进行筛选、排序、过滤、修改、删除等操作。import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')res = data[data['score'] > 60].sort_values(by='score', ascending=False)print(res)同样是上面的测试表格，我们将分值大于60的人员筛选出来，然后按照分...
(一)、读取Excel 1、获取工作簿 2、获取工作表 (1)打印工作簿中所有sheet名 (2)通过sheet名获取sheet (3)获取当前活跃的sheet (4)sheet中表格的尺寸 3、读取单元格 (1)获取单元格(cell)的内容,行,列,坐标 (2)获取多个单元格 (二)、写入Excel 1、获取或创建工作簿对象 2、获取工作表 (1)通过sheet名获...
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。 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...
Excel 在Excel中交换数据是很常用的操作,以交换示例数据中地址与岗位两列为例,可以选中地址列,按住shift键并拖动边缘至下一列松开即可 Pandas 在pandas中交换两列也有很多方法,以交换示例数据中地址与岗位两列为例,可以通过修改列号来实现 数据合并 说明:将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也...
Excel 使用我们之前的示例数据,在Excel中筛选出薪资大于5000的数据步骤如下 Pandas 在Pandas中,可直接对数据框进行条件筛选,例如同样进行单个条件(薪资大于5000)的筛选可以使用df[df['薪资水平']>5000],如果使用多个条件的筛选只需要使用&(并)与|(或)操作符实现 ...
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!
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...
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。 代码语言:javascript 复制 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...
pandas 主要用于数据分析 ,在对excel 操作方面也是非常方便 importnumpy as npimportpandas as pd#生成数据df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))#写入 exceldf.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='Sheet1')#读取exceldf2 = pd.read_excel('foo.xlsx','Sheet1', index_col=None, na_values=['NA...