【數據分析入門】之：如何用Python代替Excel

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其實大部分公司的數據分析，用Excel綽綽有餘。Excel的功能相當強大，除了在數據量大的地方有弱勢之外，像操作性和可視性，都是很強的。但是，如果不用VBA，其實每天手動操作的重複性很強，比如條件求和、條件計數、數據透視表什麼的。

每天的報表，如果只需要更新數據源就可以得到，那麼為什麼不用Python來自動化處理？

接下來，我們就看看，怎麼用Python代替我們做一些重複性強的工作。

第一步，就是要知道，Python它到底怎麼讀取Excel文件的。所需工具：Anoconda、Excel。

咱們以一個數據表作為例子：

這裡有一份訂單數據，包含：訂單時間、城市、商品名稱、價格、狀態、代理商，共6個欄位。

每天需要向部門領導彙報這樣的數據：

目標城市是指一些特定的城市，共50個：

如果用Excel處理的話，需要用到：分列、sumif、countif、vlookup等，稍不注意可能會出錯。

那我們得用Python幫我們處理。

Python讀取Excel文件

import pandas as pd #導入pandas庫import osos.chdir(rd:Python est) #更改路徑data=pd.read_excel(data.xls) #注意後綴是xls還是xlsx

處理文件

在將源數據讀取之後，我們可以用type(data)來查看數據的類型

採用這種方式讀取Excel文件之後，返回的是一個dataframe類型，我基本上都是用pandas這個庫，這個庫功能的強大，大家可以慢慢了解，了解之後就會愛上。

接下來，看看我們的目的，是為了自動計算想要的數據：

1. 時間格式處理

由於原始數據的時間是字元串格式，如果按天進行計算的話，需要分列成「日期」「時間」，我們保留「日期」列：

#日期處理data[日期]=[x.split( )[0] for x in data[時間]]

2. 判斷是否在目標城市

#目標城市讀取cities=pd.read_excel(目標城市.xlsx)cities=list(cities[城市]) #轉換為列表格式#新增判斷列，在目標城市為1，不在目標城市為0data[是否在目標城市]=Nonedata.loc[data[城市].isin(cities),是否在目標城市]=1 #在目標城市設置為1data.loc[data[是否在目標城市].isnull(),是否在目標城市]=0 #其餘設置為0

3. 條件求和、計數，存入Excel

#各渠道，按天匯總 製成表格並存為excel文件writer=pd.ExcelWriter(數據匯總.xlsx) starts=0 #從第一行開始寫入數據agency=data[代理商].unique() for i in agency: data_agency=data[data[代理商]==i] order=data.groupby(日期)[城市].count() #每日總訂單量 sold=data.groupby(日期)[價格(元)].sum() #每日售出金額 order_target=data[data[是否在目標城市]==1].groupby(日期)[城市].count() #每日目標城市訂單量 sold_target=data[data[是否在目標城市]==1].groupby(日期)[價格(元)].sum() #每日目標城市售出金額 #整理成表 table=pd.concat([order,sold,order_target,sold_target],axis=1) table=pd.DataFrame(table) table.columns=[總訂單量,總售出價格,目標城市訂單數,目標城市售出價格] #寫入Excel title=pd.DataFrame([代理商: +i]) #將代理商名稱設置為小標題 title.to_excel(writer,startrow=starts,index=False,columns=None,header=False) table.to_excel(writer,startrow=starts+1) #寫入對應代理商的數據 starts=starts+len(table)+3 #下一個代理商的寫入位置writer.save()

看看單獨某個代理商的數據表：

差不多是這些數據了，然後將所有代理商的數據，存入至Excel文件，最終得到的數據如下：

生成報表

嗯，這下程序寫好了，每天就是更新一下數據源，然後點一下運行程序，數據就出來了。空出來的時間，可以拿來優化一下報表的外觀，讓報表好看些，是吧？

好吧，我儘力了，還是得多看看報表的美化。

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