APP推广合作
联系“鸟哥笔记小乔”
用Python完成Excel的基本工作
2021-06-02 11:40:01

因为对Python的很多数据分析语句不是很熟练,所以日常在数据清洗分析的时候会优先Excel操作,Excel实在做不了再用Python。这也导致我对Python的用法经历了边用边学,学完就忘的尴尬经历。本文将Excel数据清洗处理的需求和Python的实现一一对应起来,从而让自己也能轻车熟路地用Python做数据清洗以及分析。

01数据获取

1. 打开Excel文件,读取第一个sheet

import pandas as pd import numpy as nppd.read_excel("XXXX.xlsx") 

#如果是多个sheet,默认读取第一个sheet

2. 打开Excel文件,读取多个sheet

DataFrame= pd.read_excel("XXXX.xlsx",sheet_name=None)DataFrame[sheet_name] 

#获取sheet_name对应sheet的数据


3. 查询数据有几行几列,有哪些字段

读入数据后,一般会先看下数据有多大,有哪些数据。


DataFrame.shape

 #输出这个表格有行数和列数DataFrame.columns #查询表格的列名

4. 查看数据的样例

DataFrame.head() #查看数据的前五行DataFrame.sample(n, replace=False, radom_state =1) 

#不放回地随机抽样n行

02数据预处理

1. 统计下各行各列是否有空值,及空值占比

DataFrame.isnull().sum(axis=0) 

#统计每列空值数量


DataFrame.isnull().sum(axis=1) 

#统计每行空值数量


2. 删除空值行或者空值列

DataFrame[~DataFrame[col].isnull()]  

#删除col列为空的行


DataFrame.dropna(axis=0) 

#删除有空值的行,使用参数


axis=0DataFrame.dropna(axis=1) 

#删除有空值的列,使用参数


axis=1DataFrame.dropna(how='all',axis=0) 

#删除所有值都为空值的行


DataFrame.dropna(how='all',axis=1) 

#删除所有值都为空值的列


DataFrame.dropna(subset=[col1,col2]) 

#删除 col1或者col2列有空值的行

3. 统计是否存在重复数据

DataFrame.duplicated().value_counts() 

#统计所有列重复的行数


DataFrame[[col1,col2]].duplicated().value_counts() 

#统计指定列有重复的行数


DataFrame.drop_duplicates() 

#删除所有列重复的行


DataFrame.drop_duplicates(subset = [col1,col2]) 

#删除指定两列重复的行


4. 按某字段排序

DataFrame.sort_values(by=col1,ascending=False) 

#按col1列升序排列


DataFrame.sort_values(by=[col1,col2],ascending=(True,False))

#按col1列升序,col2列降序

5. 对某数值列调整数据格式

Excel中我们经常需要将数值设置成百分百或者保留两位小数等。现在看看Python怎么做:


'{:.2%}'.format(x) 

#转换为两位小数的百分百


round(x,2) 

#转化为小数,保留2位小数

03数据选择

数据处理最基本的需求就是筛选出指定行列。Python基本的筛选方式有三种:


1、DataFrame.loc #根据行的指标和列的列名来选择


2、DataFrame.iloc #根据行列的序列来选,如第2行、第4列


3、DataFrame.ix #上面两种方法的混合,即可用行列名,也可用序列


具体用法可看下面的示例:


1. 筛选出满足某种条件的数据


某列等于某值的行

DataFrame.loc[DataFrame[col]=='F'] 

# 选出col列等于F的行


DataFrame.loc[DataFrame[col].isin(['E', 'F']) 

# 选出col列等于E或者F的行


某列包含某个字段的行

DataFrame.loc[DataFrame[col].str.contains(X)] # 选出col列含有X字符串的行

04数据操作运算

1. 多列数值列做函数计算

Excel常用的场景之一就是:对不同行或不同列做加减乘除计算等;这个非常简单只需拿出对应的行或列计算即可。


df1['a']+df1['b'] 

#a列和b列相加,同理可换其他运算


df1.loc[0] +df1.loc[1] 

#0行和1行相加,同理可换其他运算


2. 某数值列做函数变换

还有一个场景是,我们需要对某列做函数变换,如提取出某部分字符串,计算字符串长度,字符串倒序等等。这种情况,需要用到apply函数,

DataFrame[col].apply(func,axis=0) #把func函数作用到col列

这里的func可以用python已有的函数,也可以用lambda自定义。


DataFrame[col].apply(lambda x:x.func) #用lambda自定义函数作用于col列

05数据分组/数据透视表

在Excel里数据透视表是非常有用且常用的一个功能,他可以实现各种分组统计计算。Python里有三种函数,作用和Excel透视表一致。

1. 统计某列的数值分布

DataFrame[col].value_counts() #统计col列的数量分布

2. 某列分组后对其他列进行数值运算

DataFrame.groupby(col1)[col2].count() 

#对col1列分组,统计col2列的数量


DataFrame.groupby(col1)[col2].mean()  

#对col1列分组,统计col2列的均值


DataFrame.groupby(col1)[col2].sum()   

#对col1列分组,统计col2列的和

3. 数据透视表的替代

pd.pivot_table(DataFrame,values=[col1],index=[col2], columns=[col3],aggfunc=(np.size,np.mean,np.sum))


这里的index相当于透视表里的行,columns相当于透视表里的列,value表示透视表里计算的值,aggfunc表示作用于value的函数。

06多表拼接

1. 多个表格上下拼接或左右拼接

pd.concat([DataFrame1.DataFrame2],axis=0) #axis为0是上下连接,1是左右连接

2. VLOOKUP

Python里的merge函数可以实现同样的作用。


当两个表的关联列名一样的时候:

DataFrame1.merge(DataFrame12,on=[col1,col2],how=’left/right/inner/outer’)


当两个表的关联列名不一样的时候:

DataFrame1.merge(DataFrame12,left_on=col1,right_on=col2,how=’left/right/inner/outer’)


07数据导出

数据导出和导入很类似,具体用法如下:


df1.to_csv('XXXX.csv') 

#将df1导出为csv文件,文件名为XXXXdf1.to_excel('XXXX.xlsx')  

#将df1导出为xlsx文件,文件名为XXXX


以上就是我要分享的内容,想要熟练掌握用Python做数据分析,上述的语句一定要多用多练。如果需要截图中的代码,可私信我「python代码」,感谢大家阅读~

-END-

运营那些事儿
分享到朋友圈
收藏
收藏
评分

综合评分:

我的评分
Xinstall 15天会员特权
Xinstall是专业的数据分析服务商,帮企业追踪渠道安装来源、裂变拉新统计、广告流量指导等,广泛应用于广告效果统计、APP地推与CPS/CPA归属统计等方面。
20羽毛
立即兑换
一书一课30天会员体验卡
领30天VIP会员,110+门职场大课,250+本精读好书免费学!助你提升职场力!
20羽毛
立即兑换
顺丰同城急送全国通用20元优惠券
顺丰同城急送是顺丰推出的平均1小时送全城的即时快送服务,专业安全,准时送达!
30羽毛
立即兑换
运营那些事儿
运营那些事儿
发表文章43455
确认要消耗 0羽毛购买
用Python完成Excel的基本工作吗?
考虑一下
很遗憾,羽毛不足
我知道了

我们致力于提供一个高质量内容的交流平台。为落实国家互联网信息办公室“依法管网、依法办网、依法上网”的要求,为完善跟帖评论自律管理,为了保护用户创造的内容、维护开放、真实、专业的平台氛围,我们团队将依据本公约中的条款对注册用户和发布在本平台的内容进行管理。平台鼓励用户创作、发布优质内容,同时也将采取必要措施管理违法、侵权或有其他不良影响的网络信息。


一、根据《网络信息内容生态治理规定》《中华人民共和国未成年人保护法》等法律法规,对以下违法、不良信息或存在危害的行为进行处理。
1. 违反法律法规的信息,主要表现为:
    1)反对宪法所确定的基本原则;
    2)危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一,损害国家荣誉和利益;
    3)侮辱、滥用英烈形象,歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神,以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉;
    4)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动;
    5)煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结;
    6)破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信;
    7)散布谣言,扰乱社会秩序,破坏社会稳定;
    8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪;
    9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;
    10)侮辱或者诽谤他人,侵害他人名誉、隐私和其他合法权益;
    11)通过网络以文字、图片、音视频等形式,对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的;
    12)危害未成年人身心健康的;
    13)含有法律、行政法规禁止的其他内容;


2. 不友善:不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为:
    1)轻蔑:贬低、轻视他人及其劳动成果;
    2)诽谤:捏造、散布虚假事实,损害他人名誉;
    3)嘲讽:以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述,以此来激怒他人;
    4)挑衅:以不友好的方式激怒他人,意图使对方对自己的言论作出回应,蓄意制造事端;
    5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
    6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
    7)歧视:煽动人群歧视、地域歧视等,针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击;
    8)威胁:许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志;


3. 发布垃圾广告信息:以推广曝光为目的,发布影响用户体验、扰乱本网站秩序的内容,或进行相关行为。主要表现为:
    1)多次发布包含售卖产品、提供服务、宣传推广内容的垃圾广告。包括但不限于以下几种形式:
    2)单个帐号多次发布包含垃圾广告的内容;
    3)多个广告帐号互相配合发布、传播包含垃圾广告的内容;
    4)多次发布包含欺骗性外链的内容,如未注明的淘宝客链接、跳转网站等,诱骗用户点击链接
    5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光;
    6)购买或出售帐号之间虚假地互动,发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
    7)发布包含欺骗性的恶意营销内容,如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销;
    8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。


4. 色情低俗信息,主要表现为:
    1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述;
    2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容;
    3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容;
    4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想;
    5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适;
    6)炒作绯闻、丑闻、劣迹等;
    7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。


5. 不实信息,主要表现为:
    1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
    2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
    3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。


6. 传播封建迷信,主要表现为:
    1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
    4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;


7. 文章标题党,主要表现为:
    1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
    2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
    3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。


8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
    1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
    2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
    5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序


9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
    1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
    2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
    3)美化、粉饰侵略战争行为的;
    4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。


二、违规处罚
本网站通过主动发现和接受用户举报两种方式收集违规行为信息。所有有意的降低内容质量、伤害平台氛围及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行为都是不能容忍的。
当一个用户发布违规内容时,本网站将依据相关用户违规情节严重程度,对帐号进行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停账号的处罚。当涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通过作弊手段注册、使用帐号,或者滥用多个帐号发布违规内容时,本网站将加重处罚。


三、申诉
随着平台管理经验的不断丰富,本网站出于维护本网站氛围和秩序的目的,将不断完善本公约。
如果本网站用户对本网站基于本公约规定做出的处理有异议,可以通过「建议反馈」功能向本网站进行反馈。
(规则的最终解释权归属本网站所有)

我知道了
恭喜你~答对了
+5羽毛
下一次认真读哦
成功推荐给其他人
+ 10羽毛
评论成功且进入审核!审核通过后,您将获得10羽毛的奖励。分享本文章给好友阅读最高再得15羽毛~
(羽毛可至 "羽毛精选" 兑换礼品)
好友微信扫一扫
复制链接