# Python中的Excel聚类分析
在数据科学领域中，聚类分析是一种常用的技术，用于将数据集划分为不同的组或类别。这种技术可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以轻松地进行聚类分析。在本文中，我们将重点介绍如何使用Python中的Excel文件进行聚类分析。
## 准备工作
在开始分析之前，我们需要安装一些必要的库。我们将使用
原创
2024-01-09 05:40:11
224阅读
Python解析Excel时需要安装两个包，分别是xlrd（读excel）和xlwt（写excel），安装方法如下：读取excel前需要先引入该模块（import xlrd）。但是需要注意的是，用xlrd读取excel表时，返回的xlrd.Book类型，是只读的，不能对其进行操作。下面介绍一下读取Excel的流程及使用的一些函数：1、打开Excel文件并读取数据xlrd.open_workbook
转载
2023-11-25 13:35:38
223阅读
import openpyxl
wc=openpyxl.load_workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\2023年数智中心后端周报.xlsx')
sheet=wc.active
print(sheet)
rows=sheet.max_row
cols=sheet.max_column
print(rows)
for row in range(1,
原创
2023-07-11 10:44:54
159阅读
接触到爬虫之后，会发现数据量越来越大，在进行格式化数据清洗阶段就会出现很多的问题，因此用程序来进行数据清洗确实能节省很多的时间。处理excel文件分为读和写。分别用到xlrd和xlwt库。1. 读文件读Excel表主要用到xlrd，这个库用起来十分方便，可以直接将excel看做二位数组。需要注意的是，在处理excel时，经常遇到excel单元格内出现多余的空格与Tab键，这种单元格处理起来不易发现
转载
2023-11-24 19:57:21
65阅读
直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
转载
2024-08-23 14:21:58
141阅读
网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原
转载
2024-08-26 15:53:02
29阅读
常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不清楚怎么进一步做数据分析，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果你也是这样，那本文会很适合你，建议先收藏。选择VBA还是Python取决于你的需求如果想把 Excel 与数据库、爬虫、微信、邮件等连接，或是处理的数据量比较大的话，那用 Python 是更合适的，在 Excel 里面处理可能会“卡成 PPT“……对小白友好，容易上手Py
转载
2024-01-13 06:11:48
81阅读
## Python数据分析Excel教程
### 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Python 数据分析 excel”的流程。在这个过程中，我们将使用Python中的pandas库来进行数据分析，并将结果导出到Excel文件中。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取Excel文件 |
| 2 | 进行数据分析 |
| 3 | 将结果导出到新的Excel
原创
2024-02-24 04:45:00
67阅读
# Python Excel 数据分析
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“Python Excel数据分析”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据分析 -->|读取数据| Excel文件
数据分析 -->|数据处理| Python脚本
数据分析 -->|数据可视化| Matplotlib库
```
## 2. 操作步骤
接下来，
原创
2024-03-19 05:43:18
84阅读
1.问题在python中，读写excel数据方法很多，比如xlrd、xlwt和openpyxl，实际上限制比较多，不是很方便。比如openpyxl也不支持csv格式。有没有更好的方法？2.方案更好的方法可以使用pandas，虽然pandas不是专门处理excel数据，但处理excel数据确实很方便。本文使用excel的数据来自网络，数据内容如下：2.1.安装使用pip进行安装。pip3 insta
转载
2023-11-10 09:09:11
89阅读
Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。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
Excel和Python，作为数据分析的主流工具，在从效率提升到数据商业化的整个过程中，都起到了重要作用。不管是在Excel中通过鼠标点选实现，亦或是利用Python通过代码实现，数据分析中的很多基础功能都是相通的。在数据量级大跃进的今天，对于从业者来说，熟练掌握用于数据处理的编程语言非常必要，通晓两者可以更增竞争力。而借助大家最为熟悉的Excel操作，对照学习相应的Python实现，可以帮助更快
在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don't repeat ourselves]，都是
转载
2023-11-15 14:17:26
51阅读
1、针对Excel文件，查看Excel文件各工作簿的基本信息源数据“测试数据.xlsx”，该文件只有一个sheet1： 查看Excel文件的基本信息代码：#!/usr/bin/env python3
#读取Excel文件
from xlrd import open_workbook
input_file = "F://python入门//数据2//测试数据.xlsx"
#打开目标文件
w
转载
2023-11-13 15:08:33
84阅读
如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定
转载
2024-05-20 13:42:10
31阅读
目前有一个excel表，其中里面有一个工作薄的名称为：btc，在这个工作薄中有2013年–2018年的所有交易数据，本文主要实现，将不同的年份的数据保存至新的工作薄并起名成为：2013，2014等等。
原创
2021-07-02 15:30:03
548阅读
参考文献：《Python数据分析基础》前言尽管Excel工作簿可以包含多个工作表，但有时只需一个工作表中的数据。此外，知道如何分析一个工作表，就很难扩展到分析多个工作表。创建脚本#!/usr/bin/env python3
import sys
from xlrd import open_workbook
from xlwt import Workbook
input_file = sys.ar
转载
2024-05-31 07:55:21
42阅读
接触到爬虫之后，会发现数据量越来越大，在进行格式化数据清洗阶段就会出现很多的问题，因此用程序来进行数据清洗确实能节省很多的时间。处理excel文件分为读和写。分别用到xlrd和xlwt库。1. 读文件读Excel表主要用到xlrd，这个库用起来十分方便，可以直接将excel看做二位数组。需要注意的是，在处理excel时，经常遇到excel单元格内出现多余的空格与Tab键，这种单元格处理起来不易发现
转载
2023-12-25 19:31:11
68阅读
一、基本情况通过分析男子引体向上“成绩计算标准表”，发现标准表只是参照标准表，不是连续的全覆盖，比如标准中24岁以下，只规定了单杆30个100分，27个95分，那么28/29个的情况多少分呢？只能是我们根据公平原则去补充，在30/27之间去取平均分，数据量比较小，为加快程序运行速度，我选择手工计算，补充到成绩计算标准表里，精确到小数点后一位。 当然根据标准，40岁以上组织俯卧撑考核替代引体向上考核
转载
2024-08-19 21:05:35
53阅读
本文代码及数据集来自《超简单：用Python让Excel飞起来（实战150例）》# 排序一个工作表中的数据（方法一）
import pandas as pd
data = pd.read_excel('销售表.xlsx', sheet_name='总表')
data = data.sort_values(by='利润', ascending=False) # 按照“利润”列进行降序排序
data.
转载
2023-11-07 08:09:52
225阅读
