今天我们继续分享真实的自动化办公案例，希望各位 Python 爱好者能够从中得到些许启发，在自己的工作生活中更多的应用 Python，使得工作事半功倍！需求由于工作当中经常需要对比前后两个 Excel 文件，文件内容比较多，人工肉眼对比太费劲，还容易出错，搞个 Python 小工具，会不会事半功倍运行脚本，可以把前后两个 Excel 文件当中不同的内容数据展现出来，不同 sheet 页签表示不同的
前言从网页爬下来的大量数据需要excel清洗成堆的科学实验数据需要导入excel进行分析作为一名面向逼格的Python程序员该如何合理而又优雅的选择生产力工具呢？得益于辛勤劳作的python大神们，处理excel已经有大量python包，主流代表有：xlutils：结合xlrd/xlwt，老牌python包，需要注意的是你必须同时安装这三个库面对形形色色的扩展包，有时候会感到困惑，到底哪个包才是最
之前进行数据处理都是利用Excel，不得不说在数据量少的时候Excel还是很香的。但当数据量过大时，Excel便不再适用。 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。 由于以后需要用到Python进行数据处理，故这里记录一下。
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2024-01-03 11:11:42
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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，
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2024-08-23 14:21:58
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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
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2024-05-20 13:42:10
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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
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2024-01-13 06:11:48
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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
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2024-08-26 15:53:02
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# 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
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## 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
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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
# Python 数据分析中的对比法
在数据分析中，比较是一个非常重要的过程，它帮助我们揭示数据中的潜在关系和趋势。对比法是一种常用的分析技术，允许我们对不同数据集进行比较，以便找到关键的洞察。本文将介绍如何使用Python进行数据对比分析，并通过示例代码进行说明。
## 数据准备
在开始分析之前，我们需要准备一些数据。假设我们有两组销售数据，分别代表2022年和2023年的销售额。我们将使
原创
2024-09-25 07:07:26
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文章目录一.数据分析1.概念2.数据分析的重要性3.数据分析应用的九大领域4.数据之美二.Excel1.Excel起源2.Excel的重要性3.Excel用户级别 一.数据分析1.概念官方说法： 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。案例说明: 例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条
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2023-09-01 13:28:36
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随着“大数据”概念的持续“高温”，越来越多企业及个人也开始关注数据分析，我整理了一些经常会被问到的关于数据分析的问题，在这里和大家一起简单的聊一聊。首先，被问到最多的问题就是：数据分析是什么？数据分析如果让我用一句话概括，就是连接数据及人类认知之间的桥梁。就像观察微生物需要显微镜、了解时间需要钟表、知道温度需要温度计一样，在理解人类感官无法直接认知的数据问题时就需要使用名为“数据分析”的工具了。如
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2024-06-04 22:21:19
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1.简单一点的数据分列数据形式为“办公用-办公-1000FZH1009”，而我们想要的只是后面的产品id部分1000FZH1009，这时候我们选择这一列，点击分列操作，选择根据‘-’符号进行分列，#需要注意的是分成三列，需要提前空出两列，用来保存生成的两列数据，不然会覆盖接下来的两列数据，导致后面两列数据缺失。2.复杂一点的数据分列数据形式为‘品牌 名称 规格‘，按空格分隔发现，出现很多四列，五列
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2024-01-13 07:35:38
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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.
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2023-11-07 08:09:52
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非广告，只是单纯的读后感，以后都会有技能类书籍读后感/知识图谱总结这类的文章，帮大家排坑。）《对比Excel，轻松学习Python数据分析》这本书很适合小白阅读，总阅读时长加书中代码练习大概在10个小时左右，对于编程零基础的童鞋来讲，推荐指数5颗星。阅读这本书有无数据分析经验不要紧，虽然书名叫Python数据分析，但其实大部分篇幅的内容都是在讲解python中pandas包的基本运用，以数据分析的
原创
2021-01-19 22:08:13
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技能类书籍读后感+知识图谱总结
原创
2021-09-07 16:28:43
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背景：现用Python爬取了某求职网站上关于数据分析的数据，我希望知道数据分析是个怎样的职位？它的工资和薪酬是多少？它有哪些特点，需要掌握哪些能力？哪些公司会招聘这样一个岗位？1、数据有无缺失值？ 数据的缺失值很大程度上影响分析结果。引起缺失的原因很多，例如技术原因，爬虫没有完全抓去，例如本身的缺失，该岗位的HR没有填写。如果某一字段缺失数据较多（超过50%），分析过程中要考虑是否删除该字段，因
数据分析工具有很多其中，Excel也是最日常的一种，Excel的基础技能相信是办公人群必会的。但是我最近接触了一款更好用的大数据分析工具——Smartbi，瞬间弃用了用Excel做数据透视表，迫不及待想要分享给大家。一般工具用的好需要专业的数据分析师，但Smartbi能让普通的业务人员也轻松上手。1、Smartbi适用于企业级数据分析，帮助企业将异构系统的数据取数到统一的数据仓库中。Excel更多
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2023-09-23 13:24:03
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文章目录求和单条件求和SUMIF多条件求和SUMIFS求平均AVERAGE单条件多条件查找纵向VLOOKUP函数eg1已知身份证查姓名eg2已知身份证查地区Find函数FindB函数SEARCH函数SEARCHBMATCH函数Subtotal函数最值小数点去小数点TRUNC四舍五入ROUND随机数求余奇偶统计条件多条件时间当前日期=today()当前时间=now()生成日期=date（year,
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2023-08-13 12:44:32
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