pythonexcel統計
A. 利用python對excel計數，並輸出結果
通常是直接用鬧正鬧命令行cat 文件名|grep -c "idea"就可以解決。
在清渣python里也可以直接 open('文件名','rb').read().count('idea')這樣的方式取得數量
如果是復雜一些，可以用正則液罩、
text=open('文件名','rb').read()
re.findall('(?isu)"username":"idea"', text)
B. python處理excel完整版
**1.2.1 新建保存工作簿(覆蓋創建）
獲取當前活動工作表的：
以索引值方式獲取工作表：
以工作表名獲取： wb['工作表名']，注意，此表達方式為切片顯示，所以沒有成員提示。很少用
循環工作表：很好用，一般用sheetnames
獲取所有工作表名：wb.sheetnames
獲取指定工作表名
修改工作表名稱
新建工作表時的默認工作表名：
workbook.remove(工作表)
A1 表示法： 工作表['A1'] ，R1C1 表示法：工作表.cell(行號,列號)
2.工作表['起始行號': '結束行號']或者工作表['起始行號: 結束行號']，此方法是按行讀取的數據。
3.工作表['起始列號': '結束列號']或者工作表['起始列號: 結束列號']，
此方法是按列讀取的數據。
4.獲取（按行）指定工作表所有已用數據：
list(workbook.worksheets[索引值].values)
按行求和（方法 1）
按行求和（方法 ）
按列統計平均值
按行獲取工作表使用區域數據：worksheet.rows
按列獲取工作表使用區域數據：worksheet.columns
獲取工作表中最小行號：worksheet.min_row
獲取工作表中最小列號：worksheet.min_column
獲取工作表中最大行號：worksheet.max_row
獲取工作表中最大列號：worksheet.max_column
獲取單元格的行號：cell.row
獲取單元格的列號：cell.column iter
方法獲取指定區域：
1.按行獲取指定工作表單元格區域：worksheet.iter_rows(……)
2.按列獲取指定工作表單元格區域：worksheet.iter_cols(……)
可以通過 min_row、min_col、max_col、max_row 這幾個參數進行單元格區域的控制
A1 表示法：工作表['A1']=值，R1C1 表示法：工作表.cell(行號,列號,值)
在最後一行寫入數據：工作表.append(列表)
1.10.2 實例應用（九九乘法表）
最後加一列寫優秀
C. python處理excel的優勢有什麼
① 相比Excel，Python能夠處理更大的數據集;能夠更容易的實現自動化分析;能夠比較容易的建立復雜的機器學習模型;
② 相比spss，spss是個統計軟體，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，並不適合做偏向實際應用場景的數據的分析;而Python能夠處理復雜的數據邏輯，適合這些場景;
③ 相比R語言，Python的機器學習庫只有一個—sklearn，所有的機器學習方法都集中在這一個庫中，而R語言，我們並仔弊不清楚它到底有多少個用來做機器學習的庫，R語言中的機器學習方法是如此的分散，以慧戚毀至於很難掌握。而且Python的使用人數在不斷上升，有一些曾經只使用R的人在轉向Python，投入到一個呈現上升趨勢的技術中，未來才會更加寬廣。
④ 相比上述的幾個工具，Python在做機器學習，網路爬蟲，大數據分析時更加的得心應手。
因為Python擁有像海一樣豐富的第三方庫，所以Python在數據分析方面能夠處理的問題非常之廣，從Excel比較擅長的公式計算，數據透視分析，到MATLAB比較擅長的科學計算，再到R語言中那些零散的前備機器學習庫所能做的事情，Python都能優雅從容的面對。而這些工具不擅長的網路爬蟲，大數據分析(結合spark)，Python更是能夠出色的完成。
D. Python使用openpyxl庫修改和合並Excel文檔
先來看看openpyxl庫的官方說明：openpyxl is a Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm files.這個庫是針對2010 及以上Excel文檔的，筆者測試過2007是會報錯的。
Python使用openpyxl庫在實際的應用中可以提高效率。本文分享測試兩個案例。
1、修改統計文檔數據
讀取表中數據，計算平均分和總分，並且保存到最後兩列，最後再寫入到文件中。
2、多文檔合並手祥消
這個在實際的生活中可是大有用處畢知。試想一下現在有很多報名表，需要將報名表集中在一起，那麼只能一個個打開文檔復制粘貼，太低效率了。Python使用openpyxl庫就可以很快的完成將目錄下的.xlsx文件合並在一起。
get_all_xlsx_files函數的作用是找到目錄下的xlsx文件，並按照文件名進行排序；
merge_xlsx_files函數的作用是通過獲取表中數據，然後調用ws.append函數添加到匯總表的後面。
main主函數執行合並操作，並寫入匯總文宴埋件中。
合並效果如下：
E. python excel操作 python操作excel方法
1、配置好python環境變數,這里使用的是python3。
2、環境變數中配置好pip工具，安裝python調用excel所需要的驅動都是通過pip進行安裝的。
3、安裝xlrd模塊
命令：pip install xlrd。
4、安裝xlwt模塊
命令：pip install xlwt。
5、驗證xlrd模塊，用import導入如果沒報錯就表明安裝正常。
6、驗證xlwt模塊，用import導入如果沒報錯就表明安裝正常。
F. Python數據統計導出excel
一畢殲彎、數據查詢方法（此項可根據實際業務需求更改）
二、數據生成excel
三、發送郵件方法介紹
導出excel如遇到下圖報錯：
1.排查編碼 #coding:utf-8 sys.setdefaultencoding('utf8') 等
2.寫入第一行數據的中文字元，或者字元串需手悶要有引號，忽略改枝會報錯。
G. 利用Python處理Excel數據
如果數據沒有標題行，可用pandas添加默認的列名
不讀取哪裡數據，可用答沒灶skiprows=[i]，跳過文件的第i行不讀取
第一次出現的保留，其餘刪除
最後一次出現的保留，其餘刪除
** 對客戶聊天記錄進行分組 **
** 對符合多個條件進行清扮分組**
需要對每一行進行權重設置，列錶行數少可行，過多不可行
假設有4行數據，設置采樣權重
自動生成數據的數量，均值，標准差等數據
相關系數在-1到1之間，接近1為正相關，接察拿近-1為負相關，0為不相關
參考書籍：
《利用pythonj進行數據分析》
《從Excel到Python——數據分析進階指南》
H. PYTHON3.0處理EXCEL數據統計代碼
分別讀取三個文件，用字典分別存放讀取的內容，科目名稱就御櫻當做字典的沒簡key，需要加需要減那都是根據你自己具體需求操作，最後再處理好的數據再一並寫入匯總鎮察叢表
I. 如何使用python或者宏對excel中數據進行統計重復次數
在Python中pandas庫用於數據處理，我們從1787頁的pandas官網文檔中總結出最常用的36個函數，通過這些函數介紹如何通過Python完成數據生成和導入，數據清洗，預處理，以及最常見的數據分類，數據篩選，分類匯總，透視等最常見的操作。
J. python如何統計Excel純文字內容
建議用數組公式：=SUM((B:B=D2)*(A:A<>""))同時按CRTL+SHIFT+ENTER這三個鍵結束，再下拉就ok，自動計算多少家公司