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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-

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    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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