Python和Excel的完美结合：常用操作汇总(案例详析)_python+excel

在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。

其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don’t repeat ourselves]，都是尽可能用更方便的操作替代机械操作和纯体力劳动。

用python做数据分析，离不开著名的pandas包，经过了很多版本的迭代优化，pandas现在的生态圈已经相当完整了，官网还给出了它和其他分析工具的对比：

本文用的主要也是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有：

• Python和Excel的交互
• vlookup函数
• 数据透视表
• 绘图

以后如果发掘了更多Excel的功能，会回来继续更新和补充。开始之前，首先按照惯例加载pandas包：

import numpy as np
import pandas as pd
pd.set_option('max_columns', 10)
pd.set_option('max_rows', 20)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x) # 禁用科学计数法
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Python和Excel的交互

pandas里最常用的和Excel I/O有关的四个函数是read_csv/ read_excel/ to_csv/ to_excel，它们都有特定的参数设置，可以定制想要的读取和导出效果。

比如说想要读取这样一张表的左上部分：

可以用pd.read_excel(“test.xlsx”, header=1, nrows=17, usecols=3)，返回结果：

df
Out[]: 
       工号   姓名 性别  部门
0   A0001   张伟  男  工程
1   A0002  王秀英  女  人事
2   A0003   王芳  女  行政
3   A0004   郑勇  男  市场
4   A0005   张丽  女  研发
5   A0006   王艳  女  后勤
6   A0007   李勇  男  市场
7   A0008   李娟  女  工程
8   A0009   张静  女  人事
9   A0010   王磊  男  行政
10  A0011   李娜  女  市场
11  A0012  刘诗雯  女  研发
12  A0013   王刚  男  后勤
13  A0014   叶倩  女  后勤
14  A0015  金雯雯  女  市场
15  A0016  王超杰  男  工程
16  A0017   李军  男  人事
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输出函数也同理，使用多少列，要不要index，标题怎么放，都可以控制。

vlookup函数

vlookup号称是Excel里的神器之一，用途很广泛，下面的例子来自豆瓣，VLOOKUP函数最常用的10种用法，你会几种?

案例一

问题：A3:B7单元格区域为字母等级查询表，表示60分以下为E级、60_{69分为D级、70}79分为C级、80~89分为B级、90分以上为A级。D:G列为初二年级1班语文测验成绩表，如何根据语文成绩返回其字母等级？

方法：在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP（G3, 3:7, 2）

python实现：

df = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=0)
def grade_to_point(x):
    if x >= 90:
        return 'A'
    elif x >= 80:
        return 'B'
    elif x >= 70:
        return 'C'
    elif x >= 60:
        return 'D'
    else:
        return 'E'

df['等级'] = df['语文'].apply(grade_to_point)
df

Out[]: 
     学号   姓名 性别   语文 等级
0   101  王小丽  女   69  D
1   102  王宝勤  男   85  B
2   103  杨玉萍  女   49  E
3   104  田东会  女   90  A
4   105  陈雪蛟  女   73  C
5   106  杨建丰  男   42  E
6   107  黎梅佳  女   79  C
7   108   张兴   男   91  A
8   109  马进春  女   48  E
9   110  魏改娟  女  100  A
10  111  王冰研  女   64  D
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案例二

问题：在Sheet1里面如何查找折旧明细表中对应编号下的月折旧额？（跨表查询）


方法：在Sheet1里面的C2:C4单元格输入 =VLOOKUP(A2, 折旧明细表!AG$12, 7, 0)

python实现：使用merge将两个表按照编号连接起来就行

df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表')
df2 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=1) #题目里的sheet1
df2.merge(df1[['编号', '月折旧额']], how='left', on='编号')
Out[]: 
    编号   资产名称  月折旧额
0  YT001    电动门   1399
1  YT005  桑塔纳轿车  1147
2  YT008    打印机    51
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案例三

问题：类似于案例二，但此时需要使用近似查找


方法：在B2:B7区域中输入公式=VLOOKUP(A2&“*”, 折旧明细表!2:12, 6, 0)

python实现：这个比起上一个要麻烦一些，需要用到一些pandas的使用技巧

df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表') 
df3 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=3) #含有资产名称简写的表
df3['月折旧额'] = 0
for i in range(len(df3['资产名称'])):
    df3['月折旧额'][i] = df1[df1['资产名称'].map(lambda x:df3['资产名称'][i] in x)]['月折旧额']

df3
Out[]: 
  资产名称   月折旧额
0   电动   1399
1   货车   2438
2   惠普    132
3   交联  10133
4  桑塔纳   1147
5   春兰    230
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案例四

问题：在Excel中录入数据信息时，为了提高工作效率，用户希望通过输入数据的关键字后，自动显示该记录的其余信息，例如，输入员工工号自动显示该员工的信命，输入物料号就能自动显示该物料的品名、单价等。

如图所示为某单位所有员工基本信息的数据源表，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中，当在A列输入员工工号时，如何实现对应员工的姓名、身份证号、部门、职务、入职日期等信息的自动录入？

方法：使用VLOOKUP+MATCH函数，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中选择B3:F8单元格区域，输入下列公式=IF(A3,员工基本信息!H,MATCH(B员工基本信息2:$2,0),0))，按下【Ctrl+Enter】组合键结束。

python实现：上面的Excel的方法用得很灵活，但是pandas的想法和操作更简单方便些

df4 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='员工基本信息表')
df5 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='请假统计表')
df5.merge(df4[['工号', '姓名', '部门', '职务', '入职日期']], on='工号')
Out[]: 
      工号   姓名  部门   职务       入职日期
0  A0004  龚梦娟  后勤   主管 2006-11-20
1  A0003   赵敏  行政   文员 2007-02-16
2  A0005   黄凌  研发  工程师 2009-01-14
3  A0007   王维  人事   经理 2006-07-24
4  A0016  张君宝  市场  工程师 2007-08-14
5  A0017   秦羽  人事  副经理 2008-03-06
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案例五

问题：用VLOOKUP函数实现批量查找，VLOOKUP函数一般情况下只能查找一个，那么多项应该怎么查找呢？如下图，如何把张一的消费额全部列出？

方法：在C9：C11单元格里面输入公式=VLOOKUP(BKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 2: 9&̲ROW(A1),IF({1,0…B$2:$B$6&COUNTIF(INDIRECT(“b2:b”&ROW($2:$6)),B$9),$C$2:$C$6),2,)按SHIFT+CTRL+ENTER键结束。

python实现：vlookup函数有两个不足（或者算是特点吧），一个是被查找的值一定要在区域里的第一列，另一个是只能查找一个值，剩余的即便能匹配也不去查找了，这两点都能通过灵活应用if和indirect函数来解决，不过pandas能做得更直白一些。

df6 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='消费额')
df6[df6['姓名'] == '张一'][['姓名', '消费额']]
Out[]: 
   姓名   消费额
0  张一   100
2  张一   300
4  张一  1000
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数据透视表

数据透视表是Excel的另一个神器，本质上是一系列的表格重组整合的过程。

问题：需要汇总各个区域，每个月的销售额与成本总计，并同时算出利润

通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果：

python实现：对于这样的分组的任务，首先想到的就是pandas的groupby，代码写起来也简单，思路就是把刚才Excel的点鼠标的操作反映到代码命令上：

df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='销售统计表')
df['订购月份'] = df['订购日期'].apply(lambda x:x.month)
df2 = df.groupby(['订购月份', '所属区域'])[['销售额', '成本']].agg('sum')
df2['利润'] = df2['销售额'] - df2['成本']
df2

Out[]: 
                 销售额         成本        利润
订购月份 所属区域                                
1    南京    134313.61   94967.84  39345.77
     常熟    177531.47  163220.07  14311.40
     无锡    316418.09  231822.28  84595.81
     昆山    159183.35  145403.32  13780.03
     苏州    287253.99  238812.03  48441.96
2    南京    187129.13  138530.42  48598.71
     常熟    154442.74  126834.37  27608.37
     无锡    464012.20  376134.98  87877.22
     昆山    102324.46   86244.52  16079.94
     苏州    105940.34   91419.54  14520.80
             ...        ...       ...
11   南京    286329.88  221687.11  64642.77
     常熟   2118503.54 1840868.53 277635.01
     无锡    633915.41  536866.77  97048.64
     昆山    351023.24  342420.18   8603.06
     苏州   1269351.39 1144809.83 124541.56
12   南京    894522.06  808959.32  85562.74
     常熟    324454.49  262918.81  61535.68
     无锡   1040127.19  856816.72 183310.48
     昆山   1096212.75  951652.87 144559.87
     苏州    347939.30  302154.25  45785.05

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也可以使用pandas里的pivot_table函数来实现：

df3 = pd.pivot_table(df, values=['销售额', '成本'], index=['订购月份', '所属区域'] , aggfunc='sum')
df3['利润'] = df3['销售额'] - df3['成本']
df3 

Out[]: 
                  成本        销售额        利润
订购月份 所属区域                                
1    南京     94967.84  134313.61  39345.77
     常熟    163220.07  177531.47  14311.40
     无锡    231822.28  316418.09  84595.81
     昆山    145403.32  159183.35  13780.03
     苏州    238812.03  287253.99  48441.96
2    南京    138530.42  187129.13  48598.71
     常熟    126834.37  154442.74  27608.37
     无锡    376134.98  464012.20  87877.22
     昆山     86244.52  102324.46  16079.94
     苏州     91419.54  105940.34  14520.80
             ...        ...       ...
11   南京    221687.11  286329.88  64642.77
     常熟   1840868.53 2118503.54 277635.01
     无锡    536866.77  633915.41  97048.64
     昆山    342420.18  351023.24   8603.06
     苏州   1144809.83 1269351.39 124541.56
12   南京    808959.32  894522.06  85562.74
     常熟    262918.81  324454.49  61535.68
     无锡    856816.72 1040127.19 183310.48
     昆山    951652.87 1096212.75 144559.87
     苏州    302154.25  347939.30  45785.05

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pandas的pivot_table的参数index/ columns/ values和Excel里的参数是对应上的（当然，我这话说了等于没说，数据透视表里不就是行/列/值吗还能有啥。）

但是我个人还是更喜欢用groupby，因为它运算速度非常快。我在打kaggle比赛的时候，有一张表是贷款人的行为信息，大概有2700万行，用groupby算了几个聚合函数，几秒钟就完成了。

groupby的功能很全面，内置了很多aggregate函数，能够满足大部分的基本需求，如果你需要一些其他的函数，可以搭配使用apply和lambda。

不过pandas的官方文档说了，groupby之后用apply速度非常慢，aggregate内部做过优化，所以很快，apply是没有优化的，所以建议有问题先想想别的方法，实在不行的时候再用apply。

我打比赛的时候，为了生成一个新变量，用了groupby的apply，写了这么一句：ins[‘weight’] = ins[[‘SK_ID_PREV’， ‘DAYS_ENTRY_PAYMENT’]].groupby(‘SK_ID_PREV’).apply(lambda x: 1-abs(x)/x.sum().abs()).iloc[:,1]，1000万行的数据，足足算了十多分钟，等得我心力交瘁。

绘图

因为Excel画出来的图能够交互，能够在图上进行一些简单操作，所以这里用的python的可视化库是plotly，案例就用我这个学期发展经济学课上的作业吧，当时的图都是用Excel画的，现在用python再画一遍。开始之前，首先加载plotly包。

import plotly.offline as off
import plotly.graph_objs as go
off.init_notebook_mode()
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柱状图

当时用Excel画了很多的柱状图，其中的一幅图是

下面用plotly来画一下

df = pd.read_excel("plot.xlsx", sheet_name='高等教育入学率')
trace1 = go.Bar(
        x=df['国家'],
        y=df[1995],
        name='1995',
        opacity=0.6,
        marker=dict(
                color='powderblue'
                )
        )

trace2 = go.Bar(
        x=df['国家'],
        y=df[2005],
        name='2005',
        opacity=0.6,
        marker=dict(
                color='aliceblue',
                )
        )

trace3 = go.Bar(
        x=df['国家'],
        y=df[2014],
        name='2014',
        opacity=0.6,
        marker=dict(
                color='royalblue'
                )
        )

layout = go.Layout(barmode='group')
data = [trace1, trace2, trace3]
fig = go.Figure(data, layout)
off.plot(fig)
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雷达图

用Excel画的：

用python画的：

df = pd.read_excel('plot.xlsx', sheet_name='政治治理')
theta = df.columns.tolist()
theta.append(theta[0])
names = df.index
df[''] = df.iloc[:,0]
df = np.array(df)

trace1 = go.Scatterpolar(
        r=df[0],
        theta=theta,
        name=names[0]
        )

trace2 = go.Scatterpolar(
        r=df[1],
        theta=theta,
        name=names[1]
        )

trace3 = go.Scatterpolar(
        r=df[2],
        theta=theta,
        name=names[2]
        )

trace4 = go.Scatterpolar(
        r=df[3],
        theta=theta,
        name=names[3]
        )

data = [trace1, trace2, trace3, trace4]
layout = go.Layout(
        polar=dict(
                radialaxis=dict(
                        visible=True,
                        range=[0,1]
                        )
                ),
        showlegend=True
        )
fig = go.Figure(data, layout)
off.plot(fig)
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画起来比Excel要麻烦得多。

总体而言，如果画简单基本的图形，用Excel是最方便的，如果要画高级一些的或者是需要更多定制化的图形，使用python更合适。

最后：关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。


最后，千万别辜负自己当时开始的一腔热血，一起变强大变优秀。