通过修改老师提供的样例py文件，实现两个Excel文件的数据比对和分析

在本项目中，我们面临一个任务，即使用Python编程语言对两个Excel文件进行数据比对和分析。这个任务是大学作业的一部分，旨在提高学生在数据分析和处理方面的技能。以下是实现这个目标所需掌握的关键知识点和步骤： 1. **Python库的使用**： - **pandas**：Python中最常用的数据分析库，提供了DataFrame对象，可以方便地读取、操作和分析Excel文件。 - **openpyxl**或**xlrd/xlwt**：用于读写Excel文件的库。在这个项目中，pandas通常已经包含了读取Excel的功能，但如果需要更复杂的操作，可以考虑这些库。 2. **读取Excel文件**： 使用`pandas.read_excel()`函数，可以从Excel文件中加载数据到DataFrame对象。例如： ```python import pandas as pd df1 = pd.read_excel('1.xls') df2 = pd.read_excel('2.xls') ``` 3. **数据比对**： - **合并数据**：可以使用`pd.concat()`或`pd.merge()`将两个DataFrame合并，以便进行比较。 - **数据差异检查**：使用`==`运算符比较两个DataFrame，找出不匹配的行。例如： ```python differences = df1 != df2 ``` - **统计差异**：计算不一致数据的数量，可以使用`differences.any()`和`differences.sum()`。 4. **数据分析**： - **描述性统计**：使用`df.describe()`获取数据的基本统计信息，如平均值、标准差、最小值、最大值等。 - **条件筛选**：利用条件语句（如`df[df['column_name'] > value]`）筛选满足特定条件的行。 - **数据透视**：使用`pivot_table()`函数创建数据透视表，便于多角度分析数据。 5. **结果可视化**： - **matplotlib**和**seaborn**库可以帮助我们将分析结果以图表形式展示，如条形图、直方图、散点图等。 6. **文件操作**： - **写入结果**：使用`df.to_excel()`将分析结果保存回Excel文件。 - **日志记录**：可能需要创建一个日志文件（如`.txt`文件），记录比对过程和结果。 7. **测试与调试**： - `test.py`可能包含单元测试代码，确保程序的各个部分按预期工作。 - `.ipynb_checkpoints`目录可能包含Jupyter Notebook的自动保存版本，便于在交互式环境中开发和测试代码。 8. **文档编写**： - `数据比对分析程序需求 (1).docx`可能是需求文档，详细描述了项目的具体要求和预期结果。 在实际操作中，应根据`运行文件.py`中的代码结构和逻辑，结合上述知识点进行修改和扩展，以满足作业要求。同时，不断调试和完善代码，确保其准确性和效率。在完成比对和分析后，可以编写详细的报告，解释你的方法和发现，这也是作业的重要组成部分。