利用Python实现简单的Excel统计函数

目录
  • 需求分析
  • 解决步骤
  • 最终结果
  • 技术总结

需求分析

根据原始数据,计算出累计和、回撤、连续正确、连续错误、连续正确值与连续错误值6项数据,其中原始数据大于等于0认定为正确,原始数据小于0为错误。明白了要求,那我们就开始撸代码吧~

解决步骤

import pandas as pd
#创建一个计算数据的函数
def calculate(df):
  pass
#读取原始数据,将索引列去除
df = pd.read_excel('需求0621.xlsx',index_col=0)
#调用计算数据的函数
calculate(df)

先把整体思路写好,再去想办法计算每项数据

#计算累计和
    lst1 = []
    sum = 0
    for i in range(df.shape[0]):
        if i == 0:
            lst1.append(df['N'][i])
            sum += df['N'][i]
        else:
            sum += df['N'][i]
            lst1.append(sum)
    df['累计和'] = lst1
#计算回撤
    lst2 = []
    max = 0
    for i in range(df.shape[0]):
        if i == 0:
            lst2.append(0)
        elif df['累计和'][i] > max:
            max = df['累计和'][i]
            lst2.append(0)
        elif df['累计和'][i] < max:
            lst2.append(df['累计和'][i]-max)
        elif df['累计和'][i] == max:
            lst2.append(0)
    df['回撤'] = lst2
#计算连续正确的个数
    lst3 = []
    correct = 0
    for i in range(df.shape[0]):
        if df['N'][i] >= 0:
            correct += 1
            lst3.append(correct)
        else:
            lst3.append(0)
            correct = 0
    df['连续正确'] = lst3
#计算连续错误的个数
    lst4 = []
    mistake = 0
    for i in range(df.shape[0]):
        if df['N'][i] < 0:
            mistake += 1
            lst4.append(mistake)
        else:
            lst4.append(0)
            mistake = 0
    df['连续错误'] = lst4
#计算连续正确值
    lst5 = []
    for i in range(df.shape[0]):
        lst5.append('')
    right = 0
    for i in range(df.shape[0]):
        if df['连续正确'][i] != 0:
            right += df['N'][i]
        elif df['连续正确'][i] == 0 and right != 0:
            lst5[i-1] = right
            right = 0
    df['连续正确值'] = lst5
#计算连续错误值
    lst6 = []
    for i in range(df.shape[0]):
        lst6.append('')
    wrong = 0
    for i in range(df.shape[0]):
        if df['连续错误'][i] != 0:
            wrong += df['N'][i]
        elif df['连续错误'][i] == 0 and wrong != 0:
            lst6[i-1] = wrong
            wrong = 0
    df['连续错误值'] = lst6

最后将dataframe保存到excel

    df.to_excel('完成计算.xlsx')
    print('保持成功')

最终结果

技术总结

虽然已经完成了要求计算出了所有的数据,但在写代码过程中计算的步骤都是基于python基础语法实现的,对于pandas的使用还要只有通过大量的练习才能够熟练的掌握

到此这篇关于利用Python实现简单的Excel统计函数的文章就介绍到这了,更多相关Python实现Excel统计函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python实现读写sqlite3数据库并将统计数据写入Excel的方法示例

    本文实例讲述了Python实现读写sqlite3数据库并将统计数据写入Excel的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: src = 'F:\\log\\mha-041log\\rnd-log-dl.huawei.com\\test' # dst = sys.argv[2] dst = 'F:\\log\\mha-041log\\rnd-log-dl.huawei.com\\test\\mha-041log.db' # dst_anylyzed = sys.argv[3] dst_anylyze

  • 利用python汇总统计多张Excel

    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 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

  • python实战之实现excel读取、统计、写入的示例讲解

    背景 图像领域内的一个国内会议快要召开了,要发各种邀请邮件,之后要录入.统计邮件回复(参会还是不参会等).如此重要的任务,老师就托付给我了.ps: 统计回复邮件的时候,能知道谁参会或谁不参会. 而我主要的任务,除了录入邮件回复,就是统计理事和普通会员的参会情况了(参会的.不参会的.没回复的).录入邮件回复信息没办法只能人工操作,但如果统计也要人工的话,那工作量就太大了(比如在上百人的列表中搜索另外上百人在不在此列表中!!),于是就想到了用python来帮忙,花两天时间不断修改,写了6个版本...

  • Python实现对excel文件列表值进行统计的方法

    本文实例讲述了Python实现对excel文件列表值进行统计的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: #!/usr/bin/env python #coding=gbk #此PY用来统计一个execl文件中的特定一列的值的分类 import win32com.client filename=raw_input("请输入要统计文件的详细地址:") flag=0 #用于判断文件 名如果不带'日'就为 0 if '\xc8\xd5' in filename:flag=1 print 50*'

  • python jieba分词并统计词频后输出结果到Excel和txt文档方法

    前两天,班上同学写论文,需要将很多篇论文题目按照中文的习惯分词并统计每个词出现的频率. 让我帮她实现这个功能,我在网上查了之后发现jieba这个库还挺不错的. 运行环境: 安装python2.7.13:https://www.python.org/downloads/release/python-2713/ 安装jieba:pip install jieba 安装xlwt:pip install xlwt 具体代码如下: #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8

  • 用python实现简单EXCEL数据统计的实例

    任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码: import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = workbook.sheet_names()#读取电子表到列表 SheetName = SheetList[0]#读取第一个电子表的名称 Sheet1 = workbook.sheet_by_index(0)

  • 利用Python实现简单的Excel统计函数

    目录 需求分析 解决步骤 最终结果 技术总结 需求分析 根据原始数据,计算出累计和.回撤.连续正确.连续错误.连续正确值与连续错误值6项数据,其中原始数据大于等于0认定为正确,原始数据小于0为错误.明白了要求,那我们就开始撸代码吧~ 解决步骤 import pandas as pd #创建一个计算数据的函数 def calculate(df): pass #读取原始数据,将索引列去除 df = pd.read_excel('需求0621.xlsx',index_col=0) #调用计算数据的函数

  • java利用注解实现简单的excel数据读取

    实现工具类 利用注解实现简单的excel数据读取,利用注解对类的属性和excel中的表头映射,使用Apache的poi就不用在业务代码中涉及row,rows这些属性了. 定义注解: @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.FIELD) public @interface Excel { String name(); } 由于本例中只涉及根据Excel表头部分对Excel进行解析,只定义了一个name作为和Excel表头的隐射

  • 利用python实现简单的邮件发送客户端示例

    脚本过于简单,供学习和参考.主要了解一下smtplib库的使用和超时机制的实现.使用signal.alarm实现超时机制. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time import sys import logging import smtplib import socket import signal import ConfigParser from datetime import datetime from email

  • 如何利用Python实现简单C++程序范围分析

    目录 1.实验说明 2.项目使用 3.算法原理 3.1构建CFG 3.2构建ConstraintGraph 3.3构建E-SSAConstraintGraph 3.4三步法 3.4.1Widen 3.4.2FutureResolution& Narrow 4.实验结果 5.总结 1. 实验说明 问题要求:针对静态单赋值(SSA)形式的函数中间代码输入,输出函数返回值的范围 实现思路: 基本根据 2013年在CGO会议上提出的“三步法”范围分析法加以实现[3],求得各个变量的范围 算法优势:空间复

  • 利用python实现简单的情感分析实例教程

    目录 1 数据导入及预处理 1.1 数据导入 1.2 数据描述 1.3 数据预处理 2 情感分析 2.1 情感分 2.2 情感分直方图 2.3 词云图 2.4 关键词提取 3 积极评论与消极评论 3.1 积极评论与消极评论占比 3.2 消极评论分析 总结 python实现简单的情感分析 1 数据导入及预处理 1.1 数据导入 # 数据导入 import pandas as pd data = pd.read_csv('../data/京东评论数据.csv') data.head() 1.2 数据

  • 利用Python实现简单的验证码处理

    目录 序言 环境模块 代码展示 完整代码 序言 我们在做采集数据的时候,过快或者访问频繁,或者一访问就给弹出验证码,然后就蚌珠了~ 今天就给大家来一个简单处理验证码的方法 环境模块 这里需要用到一个 ddddocr 模块 ,这是别人开源写好的一个东西,简单又好用,但是精确度差一点点,但是还是非常好用的. 如果你追求精确度的话,可以调用别人写好的一些API . 咱们直接 win+r 弹出搜索框后输入 cmd ,点击确定弹出命令提示符窗口, 输入pip install ddddocr 即可安装. 不

  • 利用Python实现简单的相似图片搜索的教程

    大概五年前吧,我那时还在为一家约会网站做开发工作.他们是早期创业公司,但他们也开始拥有了一些稳定用户量.不像其他约会网站,这家公司向来以洁身自好为主要市场形象.它不是一个供你鬼混的网站--是让你能找到忠实伴侣的地方. 由于投入了数以百万计的风险资本(在US大萧条之前),他们关于真爱并找寻灵魂伴侣的在线广告势如破竹.Forbes(福布斯,美国著名财经杂志)采访了他们.全国性电视节目也对他们进行了专访.早期的成功促成了事业起步时让人垂涎的指数级增长现象--他们的用户数量以每月加倍的速度增长.对他们而

  • 利用python实现简单的循环购物车功能示例代码

    本文主要给大家介绍了关于python实现循环购物车功能的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来一起看看详细的介绍: 示例代码 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'hujianli' shopping = [ ("iphone6s", 5000), ("book python", 81), ("iwach", 3200), ("电视机", 2200) ] def zero(name):

  • Python实现简单的四则运算计算器

    一.算法 1.算法的主要思想就是将一个中缀表达式(Infix expression)转换成便于处理的后缀表达式(Postfix expression),然后借助于栈这个简单的数据结构,计算出表达式的结果. 2.关于如何讲普通的表达式转换成后缀表达式,以及如何处理后缀表达式并计算出结果的具体算法描述不在此叙述了,书上有详细的说明. 二.简易计算器 使用说明 使用该计算器类的简单示例如下: # usage c = Calculator() print('result: {:f}'.formart(c

  • Python将多份excel表格整理成一份表格

    利用Python将多份excel表格整理成一份表格,抛弃过去逐份打开复制粘贴的方式. 直接附上代码: import xlrd import xlwt import os from xlutils.copy import copy import os.path from xlwt import * dir = input("输入文件路径\n"); start_row = input("输入需要读取起始行号\n"); start_row = int(start_row)

随机推荐