pythonexcel统计

⑴ python处理excel的优势是什么

在我们工作中往往需要处理大量的数据，因此Excel在我们工作中是一个必不可少的工具，不过，近期很多人开始用Python处理数据，那
么，大家为什么开始用Python了呢？Python辅助处理excel的有什么优点呢？
首先，我们先说说Excel 主要优点：
1)数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。易用性，一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。
2)统计分析，其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。
3)图表功能，这几乎是Excel的独门技能，其他程序只能望其项背而自杀。
4)高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。
5)自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。
6)高级数学计算，却只要一两个函数轻松搞定。
其实，上面的内容有些废话，但是为了文章的完整性还是写上了，不过要想真正精通Excel，最高端就是用VBA语言自己写宏，但是VBA
作为一种编程语言也是十分难学，如果不写VBA就需要一个一个的把数据录入，然后一行行公式计算，最后再绘制图表。不仅如此，由于
Excel都是手动录入，所以要反复检查有没有错误，往往会耗费不少的时间。因此，Python就派上了用场。
批量出图
除了整理数据，Python的批量出图功能也很强大。
用Excel出图需要不停的用鼠标操作，而且非常容易出错。
而用Python，只需要几行代码轻松解决，特别是当工作重复度很高的时候，只要略微改动代码即可，大大的节省了时间，提高了完成效率。
数据可视化
Python还可以自动生成数据可视图。
利用Python强大的绘图功能，数据导入-分析-出结果
绘图这个过程可以一次性完成，数据结果非常清晰直观。
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⑵ Python 或者 excel 如何统计出现次数的间隔。

把你录制的宏里面的工作表名称改成activesheet就可以了
activesheet是表示当前工作表
甚至可以一次搞定，用循环语句一次读取200多个工作表。

⑶ python和excel的适用范围

Python语言可以用来作为批处理语言，写一些简单工具，处理些数据，作为其他软件的接口调试等。Python语言可以用来作为函数语言，进行人 工智能 程序的开发，具有Lisp语言的大部分功能。Python语言可以用来作为过程语言，进行我们常见的应用程序开发，可以和VB等语言一样应用。 Python语言可以用来作为面向对象语言，具有大部分面向对象语言的特征，常作为大型应用软件的原型开发，再用C++改写，有些直接用Python来开 发。
excel广泛应用于统计分析、财务管理分析、股票分析和经济、行政管理等各个方面；Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。

⑷ Python数据统计导出excel

一、数据查询方法（此项可根据实际业务需求更改）

二、数据生成excel

三、发送邮件方法介绍

导出excel如遇到下图报错：
1.排查编码 #coding:utf-8 sys.setdefaultencoding('utf8') 等
2.写入第一行数据的中文字符，或者字符串需要有引号，忽略会报错。

⑸ 利用python对excel计数，并输出结果

通常是直接用命令行cat 文件名|grep -c "idea"就可以解决。
在python里也可以直接 open('文件名','rb').read().count('idea')这样的方式取得数量
如果是复杂一些，可以用正则、
text=open('文件名','rb').read()
re.findall('(?isu)"username":"idea"', text)

⑹ 如何使用python或者宏对excel中数据进行统计重复次数

在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。

⑺ 求助，写一个python代码，用于简单的复盘统计

下面是一个简单的 Python 代码，用于统计复盘：

运行代码后，它将持续询问用户输入比赛的结果，直到输入“q”。它将统计每个结果的数量，并最终打印结果。

⑻ python处理excel的优势有什么

① 相比Excel，Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型;

② 相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑，适合这些场景;

③ 相比R语言，Python的机器学习库只有一个—sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言，我们并不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。

④ 相比上述的几个工具，Python在做机器学习，网络爬虫，大数据分析时更加的得心应手。

因为Python拥有像海一样丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广，从Excel比较擅长的公式计算，数据透视分析，到MATLAB比较擅长的科学计算，再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情，Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫，大数据分析(结合spark)，Python更是能够出色的完成。

⑼ PYTHON3.0处理EXCEL数据统计代码

分别读取三个文件，用字典分别存放读取的内容，科目名称就当做字典的key，需要加需要减那都是根据你自己具体需求操作，最后再处理好的数据再一并写入汇总表

⑽ python处理excel完整版

**1.2.1 新建保存工作簿(覆盖创建）

获取当前活动工作表的：

以索引值方式获取工作表：

以工作表名获取： wb['工作表名']，注意，此表达方式为切片显示，所以没有成员提示。很少用

循环工作表：很好用，一般用sheetnames

获取所有工作表名：wb.sheetnames

获取指定工作表名

修改工作表名称

新建工作表时的默认工作表名：

workbook.remove(工作表)

A1 表示法： 工作表['A1'] ，R1C1 表示法：工作表.cell(行号,列号)

2.工作表['起始行号': '结束行号']或者工作表['起始行号: 结束行号']，此方法是按行读取的数据。

3.工作表['起始列号': '结束列号']或者工作表['起始列号: 结束列号']，
此方法是按列读取的数据。

4.获取（按行）指定工作表所有已用数据：
list(workbook.worksheets[索引值].values)

按行求和（方法 1）

按行求和（方法 ）

按列统计平均值

按行获取工作表使用区域数据：worksheet.rows

按列获取工作表使用区域数据：worksheet.columns
获取工作表中最小行号：worksheet.min_row
获取工作表中最小列号：worksheet.min_column
获取工作表中最大行号：worksheet.max_row
获取工作表中最大列号：worksheet.max_column
获取单元格的行号：cell.row
获取单元格的列号：cell.column iter
方法获取指定区域：
1.按行获取指定工作表单元格区域：worksheet.iter_rows(……)
2.按列获取指定工作表单元格区域：worksheet.iter_cols(……)
可以通过 min_row、min_col、max_col、max_row 这几个参数进行单元格区域的控制

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

在最后一行写入数据：工作表.append(列表)

1.10.2 实例应用（九九乘法表）

最后加一列写优秀