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私信领取【Python核心知识高清导图】

Amber | 作者

图片源自网络

小伙伴们还记得这篇文章吗?

别再骗自己了,你根本不精通Excel!

在这篇文章里,Amber向大家介绍了Excel在数据分析中的妙用。不知大家在看完后,有没有亲自动手去体验下呢?有没有遇到什么问题呢?

虽说Excel在处理小批量数据时的优势显而易见,但软件终究不是万能的,完全倚靠这单单一个软件,总会有翻车的那天......

心情不好+软件无响应,简直是成年人的崩溃瞬间了...

同样,你肯定还遇到过这两种情况:

  • 软件没问题,自己有问题,日报操作太多,常常因为粗心犯错
  • 总是有些避不开的重复工作,直接化身“工具人”,效率大大降低

人无完人,更何况是个工具软件呢?但办法总比困难多,在发现了同学们的困扰后,Amber立刻向爱数据学院的主讲教师张老师进行咨询,张老师指出:

单一Excel软件的运用,早就不能满足互联网时代的数据量了,想要更好的让机器代替人工做事,快些实现Excel自动化才是重中之重。

那么如何才能实现Excel的自动化,让Excel飞起来呢?

答案就是Python+Excel的组合使用,从而发挥Excel的最大效用!

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为什么Python能实现Excel的自动化?

你一定看过这些广告...

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如今的Python广告可谓是满天飞,简单整合下市面上常见的Python广告,你会发现,学会Python,你可以...

  • 轻松绘制高颜值图表,柱状图、折线图、桑基图信手拈来
  • 掌握数据分析技能,全面提升工作效率
  • 爬取网站数据,拥有更多免费资源
  • ......

相信大家看到这些广告时都会有些疑问:这些说的都是真的吗?Python真有这么神奇?

这里Amber可以准确的告诉你:这些都是真的。

Python语言有超过12万个第三方库,覆盖信息技术几乎所有领域。这些优秀的第三方库极大的丰富了Python的功能,使许多功能不必从0编写,直接使用现成的即可。

这里Amber向大家介绍几个经常使用的第三方库。

Numpy—数据处理

NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础,例如 TensorFlow 和 PyTorch,构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。

Matplotlib—数据可视化

看到这个名字有没有似曾相识的感觉?没错它就是受matlab启发创建的。它拥有着和matlab一样强大的面对过程的绘图功能,是高效的数据可视化工具。

Pandas—数据分析

做数据分析,如果你不认识Pandas,那你一定是个假分析师!

Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

前面这三个库作为数据科学基础库的三剑客,是大家在做数据分析工作中涉及最多的库。

而今天Amber还要给大家推荐一个第三方库Openpyxl—Excel文件处理库,这也是实现Excel自动化的最大秘诀!

Openpyxl—Excel文件处理库

Openpyxl是一个用于读取/编写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它是由于缺乏从Python中读取/编写Office Open XML格式的现有库而诞生的。

并且,Openpyxl还是一个比较综合的工具,能够同时读取和修改Excel文档。其他很多的与Excel相关的项目基本只支持读或者写Excel一种功能。

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我们为什么选择openpyxl库?

为了更好的展现数据,你还在用鼠标疯狂点点点吗?

使用openpyxl几行代码,也可轻松绘制柱状图、折线图、区域图等

想要修改单元格样式,你还在一个个手动修改吗?

那样太慢了!openpyxl可以按照列或行整体设置样式,还可以将样式进行打包,循环使用。

(部分代码一览)

# 将样式打包命名
sty1 = NamedStyle(name='sty1', font=font1, fill=fill,
                  border=border1, alignment=alignment)
sty2 = NamedStyle(name='sty2', font=font2, border=border2, alignment=alignment)

for r in range(2, rows+1):
    for c in range(1, cols):
        if r == 2:
            ws.cell(r, c).style = sty1
        else:
            ws.cell(r, c).style = sty2

wb.save('./5a.xlsx')

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表单太多,想要合并到一起,今天又要加班了......

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别急,用openpyxl库只需下面这五步,即可轻松解决问题,解放你的双手,告别加班烦恼!

  • 将excel表都放在一个文件中,遍历文件夹中的所有文件
  • 将第一步遍历的excel表中的内容读取,然后保存
  • 新建一个excel表
  • 在新建的excel表中写入表头,合并单元格和字体加粗、居中
  • 将第二步中读取的内容写入新建的excel表中,然后保存

看到这里,相信你已经了解了openpyxl库的强大之处。

其实,openpyxl库的功能远多于这些,Python操作Excel的用法更是多种多样。

可以这样说,Python就是提升工作效率的宝藏语言,让你在职场体验「爽」的感觉!

那Python这么有用,我应该如何开始学习呢?

别急,爱数据学院的张老师为大家贴心打造了《利用Python,让你的Excel飞起来》的精品小课,只为拯救你的职场不开心!

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