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Python和Excel的常用操作汇总

来源:千锋教育
发布人:wjy
时间: 2022-09-23 10:34:00 1663900440

  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:

Python和Excel的常规操作汇总1

  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:

Python和Excel的常规操作汇总2

  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:

Python和Excel的常规操作汇总3

  可以用pd.read_excel("test.xlsx", header=1, nrows=17, usecols=3),返回结果:

Python和Excel的常规操作汇总4

  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、60~69分为D级、70~79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?

Python和Excel的常规操作汇总5

  方法:在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP(G3, 3:7, 2)

  python实现:

Python和Excel的常规操作汇总6

  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)

Python和Excel的常规操作汇总7

  方法:在Sheet1里面的C2:C4单元格输入 =VLOOKUP(A2, 折旧明细表!AG$12, 7, 0)

  python实现:使用merge将两个表按照编号连接起来就行

Python和Excel的常规操作汇总8

  案例三

  问题:类似于案例二,但此时需要使用近似查找

Python和Excel的常规操作汇总9

  方法:在B2:B7区域中输入公式=VLOOKUP(A2&"*", 折旧明细表!B2:G12, 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

Python和Excel的常规操作汇总10

  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?

Python和Excel的常规操作汇总11

  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(A3="","",VLOOKUP(A3,员工基本信息!A:H,MATCH(B2,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

Python和Excel的常规操作汇总12

  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?

Python和Excel的常规操作汇总13

  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。

Python和Excel的常规操作汇总14

  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

Python和Excel的常规操作汇总15

  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和Excel的常规操作汇总16

  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:

Python和Excel的常规操作汇总17

  也可以使用pandas里的pivot_table函数来实现:

Python和Excel的常规操作汇总18

  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。)

Python和Excel的常规操作汇总19

  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。

Python和Excel的常规操作汇总20

  柱状图

  当时用Excel画了很多的柱状图,其中的一幅图是

Python和Excel的常规操作汇总21

  下面用plotly来画一下

Python和Excel的常规操作汇总22

Python和Excel的常规操作汇总23

  雷达图

  用Excel画的:

Python和Excel的常规操作汇总24

  用python画的:

Python和Excel的常规操作汇总25

Python和Excel的常规操作汇总26

  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。

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