python处理Excel数据

这是一篇关于python处理Excel数据的思维导图，主要内容包括：第1讲环境搭建与数据读取，第2讲数据清洗与预处理，第3讲数据汇总与计算，第4讲数据可视化与图表生成，第5讲 自动化报表整合与输出。

python处理Excel数据

• 第1讲 环境搭建与数据读取
  • 1. Python环境配置：安装Python，使用pip管理包（如pandas, openpyxl, xlwings）。
    • Python, pandas, openpyxl, Jupyter Notebook
  • 2. 开发工具选择：配置Jupyter Notebook或VSCode等编辑环境。
  • 3. 读取Excel数据：学习使用pandas的read_excel()函数，以及openpyxl或xlwings的基本读取操作。
  • 4. 初识数据：查看数据结构、行列数量及前几行数据。
• 第2讲 数据清洗与预处理
  • 1. 数据诊断：识别缺失值、重复值及异常值。
    • pandas, DataFrame操作
  • 2. 数据清洗：处理缺失值（填充或删除），去除重复行。
  • 3. 格式规范：调整数据类型（如日期、文本、数值），重命名列名。
  • 4. 数据筛选与排序：按条件筛选行数据，按特定列排序。
• 第3讲 数据汇总与计算
  • 1. 基本计算：利用pandas进行列间计算，衍生新字段。
    • pandas, groupby, pivot_table
  • 2. 分类汇总：使用groupby()方法按维度（如部门、时间）汇总数据（如求和、平均、计数）。
  • 3. 透视分析：使用pivot_table()创建类似Excel的数据透视表。
  • 4. 公式集成：了解通过xlwings在Excel单元格中写入公式。
• 第4讲 数据可视化与图表生成
  • 1. 选择图表：根据数据特点选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、饼图）。
    • Matplotlib, pandas绘图, openpyxl
  • 2. 绘制图表：学习使用pandas的内置绘图功能或Matplotlib库创建基础图表。
  • 3. 图表导出：将生成的图表插入到Excel工作表中，或直接保存为图片。
  • 4. 图表美化：调整图表标题、颜色、图例等，提升可读性。
• 第5讲 自动化报表整合与输出
  • 1. 整合报表：将清洗、汇总和可视化结果整合到统一的Excel模板中。
    • xlwings, openpyxl, smtplib
  • 2. 格式设置：自动化调整单元格格式（字体、边框、颜色）。
  • 3. 输出报表：自动保存处理好的Excel文件，并可设置定时任务。
  • 4. 邮件发送：学习使用smtplib和email库，将报表作为附件自动发送。