背景
最近做实验，要对实验数据做统计分析，所有的实验数据都在一个excel文件里的几个sheet里，需要对每个表里的数据进行傅里叶变换并获得其对应的共轭复数，然后求出频率强度和频率，计算每个表中频率在0.05-0.15之间的频率强度的和与频率在0.15-0.4之前的频率的和的商，这里准备使用python3的pandas库来自动化处理数据
步骤
1. 读取excel中的数据
使用pandas的read_excel方法可以获取：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('(excel文件路径)',sheet_name=None)sheet_name参数设置为None表示一次性读入所有的sheet，默认为只读入第一个sheet，也可以使用sheet_name=xxx或数字编号（从0开始）来获取指定内容
如果直接使用我使用的参数，此时df为包含了所有sheet的字典，使用for循环遍历所有sheet：
for name in df:
sheet_data = df[name]
... ...裁剪数据
由于每一列的数据长度不统一，这里我准备使用最短列的长度为基准，把超过最短列的数据都删掉。
为了实现这个操作，可以直接按行解析数据，当前行的每一列数据中只要含有空值，就把该行删掉，这样所有列的长度就都与最短列一致了：
cut_datas = sheet_data.dropna(axis=0,how='any')axis参数为1表示按列删除，为0表示按行删除
how参数表示判断标准：any是只要有空值存在就删除，all表示全部为空才删除
数据预处理
如果只有一列数据需要进行FFT，则可直接进入下一步，不过我有四列数据，因此我先把每一行的数据进行了求平均操作，得到一个数据，对每一行进行处理后，就得到了一列新数据，这样就可以对这列新数据进行下一步处理了。
计算平均数可以使用numpy的mean方法
计算fft
使用numpy的fft方法可以直接对数据进行快速傅里叶变换：
from numpy.fft import fft
fft_datas = fft(datas)fft_datas是一个列表，列表的长度与输入数据datas的长度一致，fft_datas[0]的傅里叶变换得到的数据没有虚部，也就没有共轭复数，因此datas第一个数据的傅里叶变换和共轭复数为0j，从i = 1开始i，fft_datas[i] 与 fft_datas[len(datas) - i]互为共轭复数, 计算
fft_datas[i] * ft_datas[len(datas) - i] 即可得到复数乘积
将数据写入excel表
这里我需要创建多个sheet，把数据写入分别写入不同的sheet中，因此我需要使用pandas的ExcelWriter来进行：
import pandas as pd
output_file = pd.ExcelWriter('test.xlsx')
... ...
# result_data中存放待写入excel的数据，第一次使用需要使用DataFrame方法创建
result_data = pd.DataFrame({'数据1':test_datas})
# 如果result_data已经存在，可以使用insert插入数据
result_data.insert(datas_len,'数据2',test2_datas,allow_duplicates=True)
... ...
# 将DataFrame格式的数据写入到excel文件相应的sheet中
result_data.to_excel(output_file,sheet_name,index=False) # index参数为True的话会在表格第一列插入0-n的数字编号注意，只用DataFrame格式的数据才有to_excel方法，因此要先把要写入表格的数据放入到DataFrame格式的变量中，再写入excel。
pd.DataFrame可以创建一个新的DataFrame格式的数据，而DataFrame格式的数据可以使用insert方法往自身添加新数据
