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        Python和Excel的完美結(jié)合:常用操作匯總(案例詳析)

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:syq
        時間: 2022-09-09 14:19:19 1662704359

          在以前,商業(yè)分析對應(yīng)的英文單詞是Business Analysis,大家用的分析工具是Excel,后來數(shù)據(jù)量大了,Excel應(yīng)付不過來了(Excel最大支持行數(shù)為1048576行),人們開始轉(zhuǎn)向python和R這樣的分析工具了,這時候商業(yè)分析對應(yīng)的單詞是Business Analytics。

          其實python和Excel的使用準(zhǔn)則一樣,都是[We don't repeat ourselves],都是盡可能用更方便的操作替代機械操作和純體力勞動。

          用python做數(shù)據(jù)分析,離不開著名的pandas包,經(jīng)過了很多版本的迭代優(yōu)化,pandas現(xiàn)在的生態(tài)圈已經(jīng)相當(dāng)完整了,官網(wǎng)還給出了它和其他分析工具的對比:

        11

          本文用的主要也是pandas,繪圖用的庫是plotly,實現(xiàn)的Excel的常用功能有:

          Python和Excel的交互

          vlookup函數(shù)

          數(shù)據(jù)透視表

          繪圖

          以后如果發(fā)掘了更多Excel的功能,會回來繼續(xù)更新和補充。開始之前,首先按照慣例加載pandas包:

        12

          import numpy as npimport pandas as pdpd.set_option('max_columns', 10)pd.set_option('max_rows', 20)pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x) # 禁用科學(xué)計數(shù)法

          Python和Excel的交互

          pandas里最常用的和Excel I/O有關(guān)的四個函數(shù)是read_csv/ read_excel/ to_csv/ to_excel,它們都有特定的參數(shù)設(shè)置,可以定制想要的讀取和導(dǎo)出效果。

          比如說想要讀取這樣一張表的左上部分:

        13

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

        14

          輸出函數(shù)也同理,使用多少列,要不要index,標(biāo)題怎么放,都可以控制。

          vlookup函數(shù)

          vlookup號稱是Excel里的神器之一,用途很廣泛,下面的例子來自豆瓣,VLOOKUP函數(shù)最常用的10種用法,你會幾種?

          案例一

          問題:A3:B7單元格區(qū)域為字母等級查詢表,表示60分以下為E級、60~69分為D級、70~79分為C級、80~89分為B級、90分以上為A級。D:G列為初二年級1班語文測驗成績表,如何根據(jù)語文成績返回其字母等級?

        15

          方法:在H3:H13單元格區(qū)域中輸入=VLOOKUP(G3, 3:7, 2)

          python實現(xiàn):

        16

          案例二

          問題:在Sheet1里面如何查找折舊明細(xì)表中對應(yīng)編號下的月折舊額?(跨表查詢)

        17

          方法:在Sheet1里面的C2:C4單元格輸入 =VLOOKUP(A2, 折舊明細(xì)表!AG$12, 7, 0)

          python實現(xiàn):使用merge將兩個表按照編號連接起來就行

        18

          案例三

          問題:類似于案例二,但此時需要使用近似查找

        19

          方法:在B2:B7區(qū)域中輸入公式=VLOOKUP(A2&"*", 折舊明細(xì)表!2:12, 6, 0)

          python實現(xiàn):這個比起上一個要麻煩一些,需要用到一些pandas的使用技巧

        df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折舊明細(xì)表'

        df3 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=3) #含有資產(chǎn)名稱簡寫的表

        df3['月折舊額'] = 0

        for i in range(len(df3['資產(chǎn)名稱'])):

            df3['月折舊額'][i] = df1[df1['資產(chǎn)名稱'].map(lambda x:df3['資產(chǎn)名稱'][i] in x)]['月折舊額']

         

        df3

        Out[]: 

          資產(chǎn)名稱   月折舊額

        0   電動   1399

        1   貨車   2438

        2   惠普    132

        3   交聯(lián)  10133

        4  桑塔納   1147

        5   春蘭    230

          案例四

          問題:在Excel中錄入數(shù)據(jù)信息時,為了提高工作效率,用戶希望通過輸入數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字后,自動顯示該記錄的其余信息,例如,輸入員工工號自動顯示該員工的信命,輸入物料號就能自動顯示該物料的品名、單價等。

          如圖所示為某單位所有員工基本信息的數(shù)據(jù)源表,在“2010年3月員工請假統(tǒng)計表”工作表中,當(dāng)在A列輸入員工工號時,如何實現(xiàn)對應(yīng)員工的姓名、身份證號、部門、職務(wù)、入職日期等信息的自動錄入?

        20

          方法:使用VLOOKUP+MATCH函數(shù),在“2010年3月員工請假統(tǒng)計表”工作表中選擇B3:F8單元格區(qū)域,輸入下列公式=IF(A3,員工基本信息!H,MATCH(B員工基本信息2:$2,0),0)),按下【Ctrl+Enter】組合鍵結(jié)束。

          python實現(xiàn):上面的Excel的方法用得很靈活,但是pandas的想法和操作更簡單方便些

        21

          案例五

          問題:用VLOOKUP函數(shù)實現(xiàn)批量查找,VLOOKUP函數(shù)一般情況下只能查找一個,那么多項應(yīng)該怎么查找呢?如下圖,如何把張一的消費額全部列出?

        22

          方法:在C9:C11單元格里面輸入公式=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鍵結(jié)束。

          python實現(xiàn):vlookup函數(shù)有兩個不足(或者算是特點吧),一個是被查找的值一定要在區(qū)域里的第一列,另一個是只能查找一個值,剩余的即便能匹配也不去查找了,這兩點都能通過靈活應(yīng)用if和indirect函數(shù)來解決,不過pandas能做得更直白一些。

        23

          數(shù)據(jù)透視表

          數(shù)據(jù)透視表是Excel的另一個神器,本質(zhì)上是一系列的表格重組整合的過程。

          問題:需要匯總各個區(qū)域,每個月的銷售額與成本總計,并同時算出利潤

        24

          通過Excel的數(shù)據(jù)透視表的操作最終實現(xiàn)了下面這樣的效果:

        25

          python實現(xiàn):對于這樣的分組的任務(wù),首先想到的就是pandas的groupby,代碼寫起來也簡單,思路就是把剛才Excel的點鼠標(biāo)的操作反映到代碼命令上:

        26

          也可以使用pandas里的pivot_table函數(shù)來實現(xiàn):

        df3 = pd.pivot_table(df, values=['銷售額''成本'], index=['訂購月份''所屬區(qū)域'] , aggfunc='sum')

        df3['利潤'] = df3['銷售額'] - df3['成本']

        df3 

         

        Out[]: 

                          成本        銷售額        利潤

        訂購月份 所屬區(qū)域                                

        1    南京     94967.84  134313.61  39345.77

             常熟    163220.07  177531.47  14311.40

             無錫    231822.28  316418.09  84595.81

             昆山    145403.32  159183.35  13780.03

             蘇州    238812.03  287253.99  48441.96

        2    南京    138530.42  187129.13  48598.71

             常熟    126834.37  154442.74  27608.37

             無錫    376134.98  464012.20  87877.22

             昆山     86244.52  102324.46  16079.94

             蘇州     91419.54  105940.34  14520.80

                     ...        ...       ...

        11   南京    221687.11  286329.88  64642.77

             常熟   1840868.53 2118503.54 277635.01

             無錫    536866.77  633915.41  97048.64

             昆山    342420.18  351023.24   8603.06

             蘇州   1144809.83 1269351.39 124541.56

        12   南京    808959.32  894522.06  85562.74

             常熟    262918.81  324454.49  61535.68

             無錫    856816.72 1040127.19 183310.48

             昆山    951652.87 1096212.75 144559.87

             蘇州    302154.25  347939.30  45785.05

         

        [60 rows x 3 columns]

         

          pandas的pivot_table的參數(shù)index/ columns/ values和Excel里的參數(shù)是對應(yīng)上的(當(dāng)然,我這話說了等于沒說,數(shù)據(jù)透視表里不就是行/列/值嗎還能有啥。)

        27

          但是我個人還是更喜歡用groupby,因為它運算速度非???。我在打kaggle比賽的時候,有一張表是貸款人的行為信息,大概有2700萬行,用groupby算了幾個聚合函數(shù),幾秒鐘就完成了。

          groupby的功能很全面,內(nèi)置了很多aggregate函數(shù),能夠滿足大部分的基本需求,如果你需要一些其他的函數(shù),可以搭配使用apply和lambda。

          不過pandas的官方文檔說了,groupby之后用apply速度非常慢,aggregate內(nèi)部做過優(yōu)化,所以很快,apply是沒有優(yōu)化的,所以建議有問題先想想別的方法,實在不行的時候再用apply。

          我打比賽的時候,為了生成一個新變量,用了groupby的apply,寫了這么一句:ins['weight'] = ins[['SK_ID_PREV', 'DAYS_ENTRY_PAYMENT']].groupby('SK_ID_PREV').apply(lambda x: 1-abs(x)/x.sum().abs()).iloc[:,1],1000萬行的數(shù)據(jù),足足算了十多分鐘,等得我心力交瘁。

          繪圖

          因為Excel畫出來的圖能夠交互,能夠在圖上進(jìn)行一些簡單操作,所以這里用的python的可視化庫是plotly,案例就用我這個學(xué)期發(fā)展經(jīng)濟學(xué)課上的作業(yè)吧,當(dāng)時的圖都是用Excel畫的,現(xiàn)在用python再畫一遍。開始之前,首先加載plotly包。

        28

          柱狀圖

          當(dāng)時用Excel畫了很多的柱狀圖,其中的一幅圖是

        29

          下面用plotly來畫一下

        30

        31

          雷達(dá)圖

          用Excel畫的:

        32

          用python畫的:

        33

        34

          畫起來比Excel要麻煩得多。

          總體而言,如果畫簡單基本的圖形,用Excel是最方便的,如果要畫高級一些的或者是需要更多定制化的圖形,使用python更合適。

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