pythonexcel统计

A. 利用python对excel计数，并输出结果

通常是直接用闹正闹命令行cat 文件名|grep -c "idea"就可以解决。
在清渣python里也可以直接 open('文件名','rb').read().count('idea')这样的方式取得数量
如果是复杂一些，可以用正则液罩、
text=open('文件名','rb').read()
re.findall('(?isu)"username":"idea"', text)

B. python处理excel完整版

**1.2.1 新建保存工作簿(覆盖创建）

获取当前活动工作表的：

以索引值方式获取工作表：

以工作表名获取： wb['工作表名']，注意，此表达方式为切片显示，所以没有成员提示。很少用

循环工作表：很好用，一般用sheetnames

获取所有工作表名：wb.sheetnames

获取指定工作表名

修改工作表名称

新建工作表时的默认工作表名：

workbook.remove(工作表)

A1 表示法： 工作表['A1'] ，R1C1 表示法：工作表.cell(行号,列号)

2.工作表['起始行号': '结束行号']或者工作表['起始行号: 结束行号']，此方法是按行读取的数据。

3.工作表['起始列号': '结束列号']或者工作表['起始列号: 结束列号']，
此方法是按列读取的数据。

4.获取（按行）指定工作表所有已用数据：
list(workbook.worksheets[索引值].values)

按行求和（方法 1）

按行求和（方法 ）

按列统计平均值

按行获取工作表使用区域数据：worksheet.rows

按列获取工作表使用区域数据：worksheet.columns
获取工作表中最小行号：worksheet.min_row
获取工作表中最小列号：worksheet.min_column
获取工作表中最大行号：worksheet.max_row
获取工作表中最大列号：worksheet.max_column
获取单元格的行号：cell.row
获取单元格的列号：cell.column iter
方法获取指定区域：
1.按行获取指定工作表单元格区域：worksheet.iter_rows(……)
2.按列获取指定工作表单元格区域：worksheet.iter_cols(……)
可以通过 min_row、min_col、max_col、max_row 这几个参数进行单元格区域的控制

A1 表示法：工作表['A1']=值，R1C1 表示法：工作表.cell(行号,列号,值)

在最后一行写入数据：工作表.append(列表)

1.10.2 实例应用（九九乘法表）

最后加一列写优秀

C. python处理excel的优势有什么

① 相比Excel，Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型;

② 相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑，适合这些场景;

③ 相比R语言，Python的机器学习库只有一个—sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言，我们并仔弊不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以慧戚毁至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。

④ 相比上述的几个工具，Python在做机器学习，网络爬虫，大数据分析时更加的得心应手。

因为Python拥有像海一样丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广，从Excel比较擅长的公式计算，数据透视分析，到MATLAB比较擅长的科学计算，再到R语言中那些零散的前备机器学习库所能做的事情，Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫，大数据分析(结合spark)，Python更是能够出色的完成。

D. Python使用openpyxl库修改和合并Excel文档

    先来看看openpyxl库的官方说明：openpyxl is a Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm files.这个库是针对2010 及以上Excel文档的，笔者测试过2007是会报错的。

    Python使用openpyxl库在实际的应用中可以提高效率。本文分享测试两个案例。

1、修改统计文档数据  

    读取表中数据，计算平均分和总分，并且保存到最后两列，最后再写入到文件中。

2、多文档合并手祥消

    这个在实际的生活中可是大有用处毕知。试想一下现在有很多报名表，需要将报名表集中在一起，那么只能一个个打开文档复制粘贴，太低效率了。Python使用openpyxl库就可以很快的完成将目录下的.xlsx文件合并在一起。

    get_all_xlsx_files函数的作用是找到目录下的xlsx文件，并按照文件名进行排序；

    merge_xlsx_files函数的作用是通过获取表中数据，然后调用ws.append函数添加到汇总表的后面。

    main主函数执行合并操作，并写入汇总文宴埋件中。

    合并效果如下：

E. python excel操作 python操作excel方法

1、配置好python环境变量,这里使用的是python3。

2、环境变量中配置好pip工具，安装python调用excel所需要的驱动都是通过pip进行安装的。

3、安装xlrd模块

命令：pip install xlrd。

4、安装xlwt模块

命令：pip install xlwt。

5、验证xlrd模块，用import导入如果没报错就表明安装正常。

6、验证xlwt模块，用import导入如果没报错就表明安装正常。

F. Python数据统计导出excel

一毕歼弯、数据查询方法（此项可根据实际业务需求更改）

二、数据生成excel

三、发送邮件方法介绍

导出excel如遇到下图报错：
1.排查编码 #coding:utf-8 sys.setdefaultencoding('utf8') 等
2.写入第一行数据的中文字符，或者字符串需手闷要有引号，忽略改枝会报错。

G. 利用Python处理Excel数据

如果数据没有标题行，可用pandas添加默认的列名

不读取哪里数据，可用答没灶skiprows=[i]，跳过文件的第i行不读取

第一次出现的保留，其余删除

最后一次出现的保留，其余删除

** 对客户聊天记录进行分组 **

** 对符合多个条件进行清扮分组**

需要对每一行进行权重设置，列表行数少可行，过多不可行
假设有4行数据，设置采样权重

自动生成数据的数量，均值，标准差等数据

相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接察拿近-1为负相关，0为不相关

参考书籍：
《利用pythonj进行数据分析》
《从Excel到Python——数据分析进阶指南》

H. PYTHON3.0处理EXCEL数据统计代码

分别读取三个文件，用字典分别存放读取的内容，科目名称就御樱当做字典的没简key，需要加需要减那都是根据你自己具体需求操作，最后再处理好的数据再一并写入汇总镇察丛表

I. 如何使用python或者宏对excel中数据进行统计重复次数

在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入，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，透视等最常见的操作。

J. python如何统计Excel纯文字内容

建议用数组公式：=SUM((B:B=D2)*(A:A<>""))同时按CRTL+SHIFT+ENTER这三个键结束，再下拉就ok，自动计算多少家公司