Python和Excel的完美结合的常用操作案例汇总

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

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

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

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

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

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

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
 
[60 rows x 3 columns]

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
 
[60 rows x 3 columns]

import plotly.offline as off
import plotly.graph_objs as Go
off.init_notebook_mode()

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)

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)