pythonexcel統計

⑴ python處理excel的優勢是什麼

在我們工作中往往需要處理大量的數據，因此Excel在我們工作中是一個必不可少的工具，不過，近期很多人開始用Python處理數據，那
么，大家為什麼開始用Python了呢？Python輔助處理excel的有什麼優點呢？
首先，我們先說說Excel 主要優點：
1)數據透視功能，一個數據透視表演變出10幾種報表，只需吹灰之力。易用性，一個新手，只要認真使用向導1-2小時就可以馬馬虎虎上路。
2)統計分析，其實包含在數據透視功能之中，但是非常獨特，常用的檢驗方式一鍵搞定。
3)圖表功能，這幾乎是Excel的獨門技能，其他程序只能望其項背而自殺。
4)高級篩選，這是Excel提供的高級查詢功能，而操作之簡單。
5)自動匯總功能，這個功能其他程序都有，但是Excel簡便靈活。
6)高級數學計算，卻只要一兩個函數輕松搞定。
其實，上面的內容有些廢話，但是為了文章的完整性還是寫上了，不過要想真正精通Excel，最高端就是用VBA語言自己寫宏，但是VBA
作為一種編程語言也是十分難學，如果不寫VBA就需要一個一個的把數據錄入，然後一行行公式計算，最後再繪制圖表。不僅如此，由於
Excel都是手動錄入，所以要反復檢查有沒有錯誤，往往會耗費不少的時間。因此，Python就派上了用場。
批量出圖
除了整理數據，Python的批量出圖功能也很強大。
用Excel出圖需要不停的用滑鼠操作，而且非常容易出錯。
而用Python，只需要幾行代碼輕松解決，特別是當工作重復度很高的時候，只要略微改動代碼即可，大大的節省了時間，提高了完成效率。
數據可視化
Python還可以自動生成數據可視圖。
利用Python強大的繪圖功能，數據導入-分析-出結果
繪圖這個過程可以一次性完成，數據結果非常清晰直觀。
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⑵ Python 或者 excel 如何統計出現次數的間隔。

把你錄制的宏裡面的工作表名稱改成activesheet就可以了
activesheet是表示當前工作表
甚至可以一次搞定，用循環語句一次讀取200多個工作表。

⑶ python和excel的適用范圍

Python語言可以用來作為批處理語言，寫一些簡單工具，處理些數據，作為其他軟體的介面調試等。Python語言可以用來作為函數語言，進行人 工智能 程序的開發，具有Lisp語言的大部分功能。Python語言可以用來作為過程語言，進行我們常見的應用程序開發，可以和VB等語言一樣應用。 Python語言可以用來作為面向對象語言，具有大部分面向對象語言的特徵，常作為大型應用軟體的原型開發，再用C++改寫，有些直接用Python來開 發。
excel廣泛應用於統計分析、財務管理分析、股票分析和經濟、行政管理等各個方面；Excel是Microsoft為使用Windows和Apple Macintosh操作系統的電腦編寫的一款電子表格軟體。

⑷ Python數據統計導出excel

一、數據查詢方法（此項可根據實際業務需求更改）

二、數據生成excel

三、發送郵件方法介紹

導出excel如遇到下圖報錯：
1.排查編碼 #coding:utf-8 sys.setdefaultencoding('utf8') 等
2.寫入第一行數據的中文字元，或者字元串需要有引號，忽略會報錯。

⑸ 利用python對excel計數，並輸出結果

通常是直接用命令行cat 文件名|grep -c "idea"就可以解決。
在python里也可以直接 open('文件名','rb').read().count('idea')這樣的方式取得數量
如果是復雜一些，可以用正則、
text=open('文件名','rb').read()
re.findall('(?isu)"username":"idea"', text)

⑹ 如何使用python或者宏對excel中數據進行統計重復次數

在Python中pandas庫用於數據處理，我們從1787頁的pandas官網文檔中總結出最常用的36個函數，通過這些函數介紹如何通過Python完成數據生成和導入，數據清洗，預處理，以及最常見的數據分類，數據篩選，分類匯總，透視等最常見的操作。

⑺ 求助，寫一個python代碼，用於簡單的復盤統計

下面是一個簡單的 Python 代碼，用於統計復盤：

運行代碼後，它將持續詢問用戶輸入比賽的結果，直到輸入「q」。它將統計每個結果的數量，並最終列印結果。

⑻ python處理excel的優勢有什麼

① 相比Excel，Python能夠處理更大的數據集;能夠更容易的實現自動化分析;能夠比較容易的建立復雜的機器學習模型;

② 相比spss，spss是個統計軟體，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，並不適合做偏向實際應用場景的數據的分析;而Python能夠處理復雜的數據邏輯，適合這些場景;

③ 相比R語言，Python的機器學習庫只有一個—sklearn，所有的機器學習方法都集中在這一個庫中，而R語言，我們並不清楚它到底有多少個用來做機器學習的庫，R語言中的機器學習方法是如此的分散，以至於很難掌握。而且Python的使用人數在不斷上升，有一些曾經只使用R的人在轉向Python，投入到一個呈現上升趨勢的技術中，未來才會更加寬廣。

④ 相比上述的幾個工具，Python在做機器學習，網路爬蟲，大數據分析時更加的得心應手。

因為Python擁有像海一樣豐富的第三方庫，所以Python在數據分析方面能夠處理的問題非常之廣，從Excel比較擅長的公式計算，數據透視分析，到MATLAB比較擅長的科學計算，再到R語言中那些零散的機器學習庫所能做的事情，Python都能優雅從容的面對。而這些工具不擅長的網路爬蟲，大數據分析(結合spark)，Python更是能夠出色的完成。

⑼ PYTHON3.0處理EXCEL數據統計代碼

分別讀取三個文件，用字典分別存放讀取的內容，科目名稱就當做字典的key，需要加需要減那都是根據你自己具體需求操作，最後再處理好的數據再一並寫入匯總表

⑽ python處理excel完整版

**1.2.1 新建保存工作簿(覆蓋創建）

獲取當前活動工作表的：

以索引值方式獲取工作表：

以工作表名獲取： wb['工作表名']，注意，此表達方式為切片顯示，所以沒有成員提示。很少用

循環工作表：很好用，一般用sheetnames

獲取所有工作表名：wb.sheetnames

獲取指定工作表名

修改工作表名稱

新建工作表時的默認工作表名：

workbook.remove(工作表)

A1 表示法： 工作表['A1'] ，R1C1 表示法：工作表.cell(行號,列號)

2.工作表['起始行號': '結束行號']或者工作表['起始行號: 結束行號']，此方法是按行讀取的數據。

3.工作表['起始列號': '結束列號']或者工作表['起始列號: 結束列號']，
此方法是按列讀取的數據。

4.獲取（按行）指定工作表所有已用數據：
list(workbook.worksheets[索引值].values)

按行求和（方法 1）

按行求和（方法 ）

按列統計平均值

按行獲取工作表使用區域數據：worksheet.rows

按列獲取工作表使用區域數據：worksheet.columns
獲取工作表中最小行號：worksheet.min_row
獲取工作表中最小列號：worksheet.min_column
獲取工作表中最大行號：worksheet.max_row
獲取工作表中最大列號：worksheet.max_column
獲取單元格的行號：cell.row
獲取單元格的列號：cell.column iter
方法獲取指定區域：
1.按行獲取指定工作表單元格區域：worksheet.iter_rows(……)
2.按列獲取指定工作表單元格區域：worksheet.iter_cols(……)
可以通過 min_row、min_col、max_col、max_row 這幾個參數進行單元格區域的控制

A1 表示法：工作表['A1']=值，R1C1 表示法：工作表.cell(行號,列號,值)

在最後一行寫入數據：工作表.append(列表)

1.10.2 實例應用（九九乘法表）

最後加一列寫優秀