做卫生用品都在什么网站,北京地区网站制作公司,网络规划设计师视频教程百度云,宿迁建设局网站上篇分享了如何用微博爬虫#xff0c;咱举例爬了女明星江疏影的微博数据。今天就用这些数据#xff0c;给大家安利一下怎么用Python实现WPS中部分Excel付费功能。 MacOS系统自带的工具#xff0c;绝大多数都非常顶#xff0c;除Numbers外。当然#xff0c;page比起word来咱举例爬了女明星江疏影的微博数据。今天就用这些数据给大家安利一下怎么用Python实现WPS中部分Excel付费功能。 MacOS系统自带的工具绝大多数都非常顶除Numbers外。当然page比起word来多少也是有点鸡肋的。
所以微软Office全家桶对有些Mac用户还是很有吸引力的。之前有人居然建议我去买个微软Surface做平板推荐理由就是Surface原装Office全家桶我又没脑子长包为了Office全家桶出大几千买Surface那种绣花枕头。咱可是连WPS会员费都能省则省的啊主打一个勤俭节约
由于Mac自带办公工具太鸡肋在macOS上强装Office又难兼容所以国产WPS成为大多数Mac用户的标配。动动小手指下载安装直接就运行地行云流水只是免不了被薅会员费。
但是凭我做数据分析经验来说WPS免费功能可满足工作中80%的需求剩下20%需要付费的功能嘛咱用Python替代一下。咱就是说要薅尽天下羊毛让别人无毛可薅
话不多说正式开始
一. 读取 Excel 文件
使用 pandas 库读取 Excel 能够快速加载 Excel 中的表格数据pd.read_excel 函数可将其转换为数据框架DataFrame。以下示例代码演示如何用 pandas 读取 Excel 文件。
import pandas as pd# 读取 Excel 文件
file_path JSY.xlsx
df pd.read_excel(file_path)# 打印读取的数据框架
print(读取的数据框架)
print(df)二. 写入 Excel 文件
使用 pandas 库将处理过的数据用 to_excel 函数写入新的 Excel 文件。参数 indexFalse 表示不包含行索引信息。生成的 Excel 文件名为 output_data.xlsx。示例代码如下
import pandas as pd# 创建示例数据框架
data {微博id: [ND3M2g3JH, KyEaim4wH, Kz4eC56Rj],点赞数: [11255, 30452, 15778],转发数: [10, 8, 4]
}df pd.DataFrame(data)# 将数据框架写入 Excel 文件
df.to_excel(output_data.xlsx, indexFalse)三. 数据统计与汇总
通过pandas的统计函数可以快速了解数据的统计信息如均值、中位数等。
假设有一个包含销售数据的数据框架sales_data其中包括产品销售额(sales_amount)、销售数量(quantity)和单价(unit_price)等列。使用这个数据框架来演示如何通过计算均值、中位数、众数、标准差、最小值和最大值等来全面了解销售数据的特征理解数据的分布、趋势和离散程度。示例代码如下
import pandas as pd# 假设我们有一个包含销售数据的数据框架
data {Product: [A, B, C, A, B, A],Sales_Amount: [100, 150, 200, 120, 180, 130],Quantity: [5, 3, 4, 6, 2, 5],Unit_Price: [20, 50, 50, 20, 90, 26]
}sales_data pd.DataFrame(data)# 打印原始数据
print(原始数据)
print(sales_data)# 统计与汇总
mean_sales_amount sales_data[Sales_Amount].mean()
median_quantity sales_data[Quantity].median()
mode_product sales_data[Product].mode().values[0]
std_unit_price sales_data[Unit_Price].std()
min_sales_amount sales_data[Sales_Amount].min()
max_quantity sales_data[Quantity].max()# 打印统计结果
print(\n统计与汇总结果)
print(f平均销售额{mean_sales_amount})
print(f销售数量中位数{median_quantity})
print(f产品销售频率最高的是{mode_product})
print(f单价标准差{std_unit_price})
print(f最小销售额{min_sales_amount})
print(f最大销售数量{max_quantity})四. 公式计算
使用 openpyxl 库可在 Excel 中插入公式实现自动计算并随着数据的更新而动态调整。比如在示例中通过循环遍历数据行使用 Excel 公式 B(row) * C(row) 来计算 Total 列的值。示例代码如下
from openpyxl import Workbook# 创建一个工作簿和工作表
workbook Workbook()
sheet workbook.active# 原始数据
data [[Product, Price, Quantity, Total],[A, 25.5, 10, None],[B, 30.2, 8, None],
]# 将数据写入工作表
for row in data:sheet.append(row)# 添加公式计算 Total 列Total Price * Quantity
for row in range(2, sheet.max_row 1):sheet[fD{row}] fB{row} * C{row}# 保存工作簿
workbook.save(formulas.xlsx)五. 图表绘制
使用 openpyxl 和 matplotlib 库可将Excel数据可视化为图表并插入到 Excel 工作表中。
在以下插入柱状图的示例中通过创建了一个包含柱状图的 Excel 工作表。首先使用 BarChart 创建一个柱状图对象然后设置图表的标题、X轴标题和Y轴标题。接着通过 Reference 定义数据范围并使用 add_data 将数据添加到图表中。最后使用 add_chart 将图表插入到工作表中。这样就能够在 Excel 中通过图表直观地展示数据的分布和关系。示例代码如下
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO# 创建一个工作簿和工作表
workbook Workbook()
sheet workbook.active# 原始数据
data [[Category, Value],[A, 25],[B, 30],[C, 20],
]# 将数据写入工作表
for row in data:sheet.append(row)# 创建柱状图
chart BarChart()
chart.title Category vs Value
chart.x_axis.title Category
chart.y_axis.title Value# 数据范围
data_range Reference(sheet, min_col2, min_row1, max_col2, max_rowsheet.max_row)# 设置图表数据
chart.add_data(data_range, titles_from_dataTrue)# 将图表插入到工作表中
sheet.add_chart(chart, D2)# 保存工作簿
workbook.save(chart_example.xlsx)六. 批量操作
使用循环和函数可对数据进行批量处理。以下示例代码使用循环遍历数据行并批量计算了 Total 列的值
from openpyxl import Workbook# 创建一个工作簿和工作表
workbook Workbook()
sheet workbook.active# 原始数据
data [[Product, Price, Quantity, Total],[A, 25.5, 10, None],[B, 30.2, 8, None],
]# 将数据写入工作表
for row in data:sheet.append(row)# 批量计算 Total 列的值Total Price * Quantity
for row in range(2, sheet.max_row 1):price sheet[fB{row}].valuequantity sheet[fC{row}].valuetotal price * quantitysheet[fD{row}] total# 打印批量计算后的数据
print(批量计算后的数据)
for row in sheet.iter_rows(values_onlyTrue):print(row)# 保存工作簿
workbook.save(batch_operations.xlsx)七. 错误处理
在处理 Excel 数据时错误是不可避免的。为了提高代码的健壮性可以使用异常处理机制来处理可能出现的错误。以下示例代码使用了两层异常处理。外层的异常处理捕获了可能发生的任何异常而内层的异常处理仅捕获特定的 TypeError这是由于在计算 Total 列时可能遇到的错误类型。
from openpyxl import Workbooktry:# 创建一个工作簿和工作表workbook Workbook()sheet workbook.active# 原始数据data [[Product, Price, Quantity, Total],[A, 25.5, 10, None],[B, 30.2, 8, None],]# 将数据写入工作表for row in data:sheet.append(row)# 尝试计算 Total 列的值但存在空值导致的错误for row in range(2, sheet.max_row 1):try:price sheet[fB{row}].valuequantity sheet[fC{row}].valuetotal price * quantitysheet[fD{row}] totalexcept TypeError as e:print(fError in row {row}: {e})# 打印处理后的数据print(处理后的数据)for row in sheet.iter_rows(values_onlyTrue):print(row)# 保存工作簿workbook.save(error_handling_example.xlsx)except Exception as e:print(fAn error occurred: {e})
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