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使用Python汇总统计多张Excel表

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简介:
本教程详细讲解如何利用Python高效地读取、处理及合并多个Excel工作表的数据,并进行汇总统计分析。 本段落主要介绍了如何使用Python来汇总统计多张Excel表格,旨在帮助大家更好地理解和学习Python编程语言。对这个话题感兴趣的朋友可以参考一下相关内容。

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  • 使PythonExcel
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    本教程详细讲解如何利用Python高效地读取、处理及合并多个Excel工作表的数据,并进行汇总统计分析。 本段落主要介绍了如何使用Python来汇总统计多张Excel表格,旨在帮助大家更好地理解和学习Python编程语言。对这个话题感兴趣的朋友可以参考一下相关内容。
  • PythonExcel的RMSE
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    本文章介绍了如何使用Python语言编写代码来批量处理Excel文件中的多个工作表,并计算各表之间的均方根误差(RMSE),帮助用户提升数据分析效率。 利用Python计算Excel表里多个sheet的均方根误差(RMSE)。前提是在已经知道你的Excel表中有多少个Sheet的情况下,可以使用for循环快速计算每个sheet的均方根误差。
  • Excel格函数 Excel格函数 Excel格函数
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    本资料全面总结了Excel中常用的各类函数,帮助用户掌握数据处理技巧,提升工作效率。适合办公人士及数据分析人员参考学习。 Excel 表格函数大全涵盖了一系列用于操作和分析表格数据的函数,它们能够帮助用户高效地处理大量数据,并提高工作的准确性和效率。本段落将详细介绍 Excel 中的各种函数类别,包括数据库、日期与时间、数学、统计学、文本及查找引用等。 一. 数据库函数(共13个) 这些函数用于对Excel中的表格或列表进行查询和分析操作。 - DAVERAGE:计算符合特定条件的数据列的平均值。语法为DAVERAGE(database, field, criteria);其中,database代表数据区域,field指明要使用的字段名称或索引数字,criteria则定义了筛选条件。 类似地: - DCOUNT:统计满足给定标准且包含数值单元格的数量。 - DMAX、DMIN:分别找出符合条件的最大值和最小值。 - DSTDEV、DSTDEVP:估算样本的标准偏差(前者为抽样数据,后者是总体数据)。 - DSUM: 计算指定条件下的总和。 - DVAR, DVARP:分别为随机样本及整个群体计算方差。 二. 日期与时间函数(共20个) 这类函数帮助用户处理日期和时间相关的任务,如格式化、比较等操作。以下是部分示例: - DATE(year, month, day) :创建一个代表特定日历日期的序列号。 ... ...
  • Python按原格式复制Excel工作并自动生成目录
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    本教程介绍如何使用Python高效地将多个Excel文件中的指定工作表按照原有格式复制到一个汇总表格中,并自动为每个复制的工作表生成详细目录,提高数据整合与管理效率。 Python可以用于保留格式复制多个Excel工作表到一个汇总表,并生成目录。这种方法能够有效地整合来自不同文件的工作表内容,同时保持原有的数据布局不变,方便用户快速查找所需信息。通过使用相应的库函数,如openpyxl或pandas等,开发者可以实现自动化处理大量Excel表格的任务。
  • 使PythonExcel个工作中提取相同列并源代码
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    本段源码介绍了一种利用Python技术,自动从Excel文件中的多个工作表抽取指定列数据,并进行汇总整合的方法,极大提高数据分析效率。 使用Python结合openpyxl库读取Excel表格,并设定需要提取的多个工作表中的特定列。程序运行后会从指定的工作表中提取所需列的信息,并可以为这些列添加别名。最后,将处理后的数据输出到一个新的Excel文件中。 压缩包内包含【源码】供参考学习,《summary.xlsx》作为示例源数据文件,《result.xlsx》则是最终的输出结果文件。有兴趣的朋友欢迎交流探讨学习经验。
  • Python对比两Excel
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    本教程介绍如何使用Python编写程序来对比分析两个Excel表格中的数据差异,帮助用户高效掌握处理大规模数据比对的方法。 Python可以用来对比两张Excel表格中的数据。这种方法通常涉及读取两个文件的内容,并进行逐行或逐列的比较以找出差异。使用Python进行这样的任务不仅能够提高效率,还能确保准确性。常用的库包括pandas,它可以简化处理和分析表格数据的过程。
  • 使C# NPOI生成含工作Excel文件
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    本教程详细讲解了如何利用C#编程语言和NPOI库创建包含多个工作表的Excel文件,适合需要自动化处理大量数据的开发者参考。 使用C#和NPOI库可以实现导出包含多个工作表的Excel文件,并且每个工作表的名字可以根据需要自定义。
  • 使Python合并Excel格为单一
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言高效地将多个Excel文件的数据整合到一个统一的工作表中,适用于需要批量处理和分析数据的专业人士。通过简单易懂的代码示例帮助读者快速掌握相关技能。 ### Python将多份Excel表格整合成一份表格 在日常工作中,我们经常需要处理大量的Excel文件。例如,在收集各个部门的数据并进行汇总分析时,如果手动一个一个地打开、复制、粘贴,不仅效率低下,还容易出错。利用Python的强大功能,我们可以轻松地将多个Excel文件合并到一个文件中,大大提升工作效率。 #### 准备工作 1. **安装必要的库**:首先确保已经安装了`xlrd`、`xlwt`和`xlutils`这三个库。如果没有安装,可以通过pip命令进行安装: ```bash pip install xlrd xlwt xlutils ``` 2. **环境准备**:确定存放Excel文件的目录,并准备好需要合并的多个Excel文件。 #### 代码详解 下面是一段示例代码,用于将指定目录下的多个Excel文件合并到一个文件中: ```python import os from xlrd import open_workbook from xlwt import Workbook, XFStyle, Font, Alignment from xlutils.copy import copy # 获取用户输入的文件路径、起始行号和结束行号 dir = input(请输入文件路径:) start_row = int(input(请输入需要读取起始行号:)) end_row = int(input(请输入结束行, 输入0表示有内容的最后一行:)) # 初始化变量 all_file = [] def min_s(a, b): if a == 0: return b if a > b: return b else: return a for parent, folder, filename in os.walk(dir): for file in filename: path = os.path.join(parent, file) print(file) all_file.append(path) print(文件总数:, len(all_file)) if os.path.exists(result.xls): os.remove(result.xls) w = Workbook() row = 0 ws = w.add_sheet(sheet1, cell_overwrite_ok=True) style = XFStyle() fnt = Font() fnt.height = 240 fnt.name = 宋体 style.font = fnt align = Alignment() align.horz = 2 style.alignment = align for single_file_path in all_file: data = open_workbook(single_file_path) sheet = data.sheet_by_index(0) if sheet.nrows >= start_row: for i in range(start_row - 1, min_s(end_row, sheet.nrows)): list_ = sheet.row_values(i) for col in range(len(list_)): ws.write(row, col, list_[col], style) row += 1 else: print(非法填写的表格名称:, single_file_path) w.save(result.xls) os.system(pause) ``` #### 代码解析 1. **文件读取**:通过`os.walk()`遍历指定路径下的所有文件,并将它们添加到`all_file`列表中。 2. **创建新文件**:使用`xlwt.Workbook()`创建一个新的Excel文件,并添加一个工作表。 3. **数据合并**:遍历每个文件中的每一行数据,根据用户输入的起始行和结束行(如果指定了结束行)来确定哪些数据需要被合并。然后将这些数据写入新创建的Excel文件中。 4. **样式设置**:为了使结果更美观,代码还设置了字体大小、类型以及居中对齐等样式。 #### 注意事项 - 在合并之前,请确保所有的Excel文件结构一致,即列的数量相同,这样合并后的数据才不会出现问题。 - 对于包含日期或长数字的单元格,在输出结果前最好先设置正确的格式,避免出现显示错误的情况。 - 如果文件数量较多,整个过程可能会比较耗时,请耐心等待。 通过以上步骤,我们可以用Python轻松实现多份Excel表格的自动合并,极大地提高了数据处理的效率。
  • 个Word申请到一个Excel
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    本教程介绍如何高效地将多份Word格式的申请表格信息整理并汇总至单一的Excel文件中,便于数据管理和分析。 在担任助理期间,经常会遇到同学们提交同一份申请表的电子版文档(Word格式),里面包含一个表格内容。为了汇总这些数据到Excel表格中,手动录入非常不便。因此我编写了一个VBA代码来实现自动化输入功能,并且在界面里添加了按钮以方便使用。这段描述中的原始文本没有提及任何联系方式或网址信息,在重写时也未做相应修改。
  • Python批量将数据库格导出至Excel格中
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    本教程介绍如何使用Python编程语言结合pandas和openpyxl库,高效地从数据库提取多个表数据并自动保存为Excel文件,实现自动化处理与分析。 一、应用场景 为了避免反复的手动从后台数据库导出某些数据表到Excel文件,并提高多份离线数据的效率。 二、功能事项 支持一次性导出多个数据源表,自动获取各表的字段名。 支持控制批次的写入速率。例如:每5000行一个批次写入到excel。 支持结构相同的表导入到同一个Excel文件。 适用于经过水平切分后的分布式表。 三、主要实现 1、概览 创建类A –> 方法1(创建数据库连接) 创建类A –> 方法2(取查询结果集) 创建类A –> 方法3(利用句柄写入Excel) 创建类A –> 方法4(读取多个源表) B(创建数据库连接) –> U(调用示例) C