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利用利用python汇总统计多张汇总统计多张Excel
主要介绍了利用python汇总统计多张Excel,帮助大家更好的理解和学习python,感兴趣的朋友可以了解下
为什么越来越多的非程序员白领都开始学习 Python ?他们可能并不是想要学习 Python 去爬取一些网站从而获得酷酷的成就感,而是工作中遇到好多数据分析处理的问题,用 Python 就可以简单高
效地解决。本文就通过一个实际的例子来给大家展示一下 Python 是如何应用于实际工作中高效解决复杂问题的。
背景背景
小明就职于一家户外运动专营公司,他们公司旗下有好多个品牌,并且涉及到很多细分的行业。小明在这家公司任数据分析师,平时都是通过 Excel 来做数据分析的。今天老板丢给他一个任务:下
班前筛选出集团公司旗下最近一年销售额前五名的品牌以及销售额。
对于 Excel 大佬来说,这不就是分分钟的事吗?小明并没有放在眼里,直到市场部的同事将原始的数据文件发给他,他才意识到事情并没有那么简单:
这并不是想象中的排序取前五就行了。这总共有90个文件,按常规的思路来看,他要么将所有文件的内容复制到一张表中进行分类汇总,要么将每张表格进行分类汇总,然后再最最终结果进行分
类汇总。
想想这工作量,再想想截止时间,小明挠了挠头,感觉到要渐渐头秃。
思路分析思路分析
这种体力活,写程序解决是最轻松的啦。小明这时候想到了他的程序员好朋友小段,于是他把这个问题抛给了小段。
小段缕了下他那所剩无几的头发,说:so easy,只需要找潘大师即可。
小明说:你搞不定吗?还要找其他人!
小段苦笑说:不不不,潘大师是 Python 里面一个处理数据的库,叫 Pandas ,俗称 潘大师。
小明说:我不管什么大师不大师,就说需要多久搞定。
小段说:给我几分钟写程序,再跑几秒钟就好了!
小明发过去了膜拜大佬的表情。
小段略微思考了下,整理了一下程序思路:
计算每张表每一行的销售额,用“访客数 * 转化率 * 客单价”就行。
将每张表格根据品牌汇总销售额。
将所有表格的结果汇总成一张总表
在总表中根据品牌汇总销售额并排序
编码编码
第零步,读取 Excel :
import pandas as pd
df = pd.read_excel("./tables/" + name)
第一步,计算每张表格内的销售额:
df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']
第二步,将每张表格根据品牌汇总销售额:
df_sum = df.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index()
第三步,将所有表格的结果汇总成一张总表:
result = pd.DataFrame()
result = pd.concat([result, df_sum])
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- 聚香居士2021-12-19内容偏少。
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