pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能代码

在孩子王实习中做的一个小工作，方便整理数据。

目前这几行代码是实现了一个数据透视表和匹配的功能,但是将做好的结果写入了不同的excel中, 如何实现将结果连续保存到同一个Excel的同一个工作表中? 还需要探索。

import pandas as pd
import numpy as np
a = [1601,1602,1603,1604,1605,1606,1607,1608,1609,1610,1611,1612,1701,1702,1703,1704]
for i in a:
  b = str(i)
  df = pd.read_excel(b+".xlsx")
  df=df[df['j']=='mu']
  df=df[df['k']=='pin']
  pinpai = pd.pivot_table(df,index=["o",],values=['x',"y",'z'],aggfunc=np.sum)
  pinpai['x'] = pinpai['x'].sum()
  pinpai['y']=pinpai['y']/pinpai['y'].sum()
  pinpai['w']=pinpai['x']/pinpai['y']
  pinpai = pinpai.sort(["z"],ascending=False).head(100)
  pinpai.to_excel(b+"a.xlsx",sheet_name="ysj")
print('ok')

以上这篇pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

  • Python利用pandas处理Excel数据的应用详解

    最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令

  • Pandas透视表（pivot_table）详解

    Pandas透视表（pivot_table）详解

    介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table.虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法.所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析. 如果你对这个概念不熟悉,wikipedia上对它做了详细的解释.顺便说一下,你知道微软为PivotTable(透视表)注册了商标吗?其实以前我也不知道.不用说,下面我将讨论

  • pandas read_excel()和to_excel()函数解析

    前言 数据分析时候,需要将数据进行加载和存储,本文主要介绍和excel的交互. read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下. read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousand

  • 详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例

    除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作:且pandas操作更加简介方便. 首先是pd.read_excel的参数:函数为: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_fl

  • pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能代码

    在孩子王实习中做的一个小工作,方便整理数据. 目前这几行代码是实现了一个数据透视表和匹配的功能,但是将做好的结果写入了不同的excel中, 如何实现将结果连续保存到同一个Excel的同一个工作表中? 还需要探索. import pandas as pd import numpy as np a = [1601,1602,1603,1604,1605,1606,1607,1608,1609,1610,1611,1612,1701,1702,1703,1704] for i in a: b = st

  • Pandas数据分析之pandas数据透视表和交叉表

    Pandas数据分析之pandas数据透视表和交叉表

    目录 前言 整理透视 pivot 聚合透视 Pivot Table 聚合透视高级操作 交叉表crosstab() 数据融合melt() 数据堆叠 stack 前言 pandas对数据框也可以像excel一样进行数据透视表整合之类的操作.主要是针对分类数据进行操作,还可以计算数值型数据,去满足复杂的分类数据整理的逻辑. 首先还是导入包: import numpy as np import pandas as pd 整理透视 pivot 首先介绍的是最简单的整理透视函数pivot,其原理如图: pi

  • MySQL/MariaDB 如何实现数据透视表的示例代码

    前文介绍了Oracle 中实现数据透视表的几种方法,今天我们来看看在 MySQL/MariaDB 中如何实现相同的功能. 本文使用的示例数据可以点此下载. 使用 CASE 表达式和分组聚合 数据透视表的本质就是按照行和列的不同组合进行数据分组,然后对结果进行汇总:因此,它和数据库中的分组(GROUP BY)加聚合函数(COUNT.SUM.AVG 等)的功能非常类似. 我们首先使用以下 GROUP BY 子句对销售数据进行分类汇总: select coalesce(product, '[全部产品]

  • Python+Pandas实现数据透视表

    Python+Pandas实现数据透视表

    目录 导入示例数据 参数说明 常用操作 大家好,我是丁小杰. 对于数据透视表,相信对于 Excel 比较熟悉的小伙伴都知道如何使用它,并了解它的强大之处,而在pandas中要实现数据透视就要用到pivot_table了. 导入示例数据 首先导入演示的数据集. import pandas as pd df = pd.read_csv('销售目标.csv') df.head() 参数说明 主要参数: data:待操作的 DataFrame values:被聚合操作的列,可选项 index:行分组键,

  • C#如何操作Excel数据透视表

    一.概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等,可动态地改变透视表版面布置,也可以重新安排行号.列标和页字段.当改变版面布置时,数据透视表也会按照新的布置来进行更新,可以说是一个功能强大的数据分析工具.因此,本篇文章将介绍在C# 中关于Excel数据透视表的操作示例,示例内容主要包含以下要点: 1. 创建透视表 (1)创建数据缓存 (2)创建数据透视表 (3)添加行字段和列字段 (4)添加值字段 (5)设置样式 2.  设置行折叠.展开 3. 

  • python 用pandas实现数据透视表功能

    python 用pandas实现数据透视表功能

    透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.对于熟练使用 excel 的伙伴来说,一定很是亲切! pd.pivot_table() 语法: pivot_table(data, # DataFrame values=None, # 值 index=None, # 分类汇总依据 columns=None, # 列 aggfunc='mean', # 聚合函数 fill_value=None, # 对缺失值的填充 margins=False, # 是否启用总计行/列 dropna=True,

  • 如何使用mysql完成excel中的数据生成

    如何使用mysql完成excel中的数据生成

    Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过mysql与excel的功能对比介绍如何使用mysql完成excel中的数据生成,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作.本篇文章我们介绍第5,6,7部分内容,数据提取,数据筛选以及数据汇总及透视. 5,数据提取 第五部分是数据提取,也是数据分析中最常见的一个工作.下面介绍每一种函数的使用方法. 按列提取数据 #按列提取 SELECT city FROM data1; 按行提取数据 #按行提取 SELECT

  • Python实现数据透视表详解

    Python实现数据透视表详解

    目录 1.groupby + agg 2. crosstab 3.groupby + pivot pivot_table 总结 用Python里的Pandas可以实现,虽然感觉Excel更方便 1.groupby + agg 不够直观,不好看 对贷款年份,贷款种类创建数据透视 train_data.groupby(['year_of_loan', 'class']).agg(d_roat =('isDefault', 'mean')) 2. crosstab pandas.crosstab(in

  • 一文搞懂Pandas数据透视的4个函数的使用

    一文搞懂Pandas数据透视的4个函数的使用

    目录 pandas.melt() pandas.pivot() pandas.pivot_table() pandas.crosstab() 大家好,我是丁小杰! 今天和大家分享Pandas中四种有关数据透视的通用函数,在数据处理中遇到这类需求时,能够很好地应对. pandas.melt() melt函数的主要作用是将DataFrame从宽格式转换成长格式. “ pandas.melt(frame,id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, val

  • asp实现excel中的数据导入数据库

    asp实现excel中的数据导入数据库 <% Response.CodePage=65001%> <% Response.Charset="UTF-8" %> <% wenjian = request.Form("select") '获取文件扩展名 ext = FileExec(wenjian) '判断文件扩展名 if ext <> "xls" then response.Write("<

随机推荐