Python和Excel的完美结合:常用操作汇总(案例详析)

1. 介绍

本文用的主要也是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有：

Python和Excel的交互
vlookup函数
数据透视表
绘图

首先按照惯例加载pandas包：

import numpy as np
import pandas as pd
pd.set_option('max_columns', 10)
pd.set_option('max_rows', 20)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x) # 禁用科学计数法

2. Python和Excel的交互

pandas里最常用的和Excel I/O有关的四个函数是read_csv/ read_excel/ to_csv/ to_excel，它们都有特定的参数设置，可以定制想要的读取和导出效果。

比如说想要读取这样一张表的左上部分：

可以用pd.read_excel(“test.xlsx”, header=1, nrows=17, usecols=3)，返回结果：

dfOut[]: 工号   姓名 性别  部门
0   A0001   张伟  男  工程
1   A0002  王秀英  女  人事
2   A0003   王芳  女  行政
3   A0004   郑勇  男  市场
4   A0005   张丽  女  研发
5   A0006   王艳  女  后勤
6   A0007   李勇  男  市场
7   A0008   李娟  女  工程
8   A0009   张静  女  人事
9   A0010   王磊  男  行政
10  A0011   李娜  女  市场
11  A0012  刘诗雯  女  研发
12  A0013   王刚  男  后勤
13  A0014   叶倩  女  后勤
14  A0015  金雯雯  女  市场
15  A0016  王超杰  男  工程
16  A0017   李军  男  人事

输出函数也同理，使用多少列，要不要index，标题怎么放，都可以控制。

3. vlookup函数

案例一

问题：A3:B7单元格区域为字母等级查询表，表示60分以下为E级、60_{69分为D级、70}79分为C级、80~89分为B级、90分以上为A级。D:G列为初二年级1班语文测验成绩表，如何根据语文成绩返回其字母等级？

方法：在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP（G3, $A3:3:3:B$7, 2）

python实现：

df = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=0)
def grade_to_point(x):if x >= 90:return 'A'elif x >= 80:return 'B'   elif x >= 70:    return 'C' elif x >= 60:   return 'D'  else:    return 'E'
df['等级'] = df['语文'].apply(grade_to_point)dfOut[]: 学号   姓名 性别   语文 等级
0   101  王小丽  女   69  D
1   102  王宝勤  男   85  B
2   103  杨玉萍  女   49  E
3   104  田东会  女   90  A
4   105  陈雪蛟  女   73  C
5   106  杨建丰  男   42  E
6   107  黎梅佳  女   79  C
7   108   张兴   男   91  A
8   109  马进春  女   48  E
9   110  魏改娟  女  100  A
10  111  王冰研  女   64  D

案例二

问题：在Sheet1里面如何查找折旧明细表中对应编号下的月折旧额？（跨表查询）

方法：在Sheet1里面的C2:C4单元格输入 =VLOOKUP(A2, 折旧明细表!A2:2:2:G$12, 7, 0)

python实现：使用merge将两个表按照编号连接起来就行

df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表')
df2 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=1) #题目里的sheet1
df2.merge(df1[['编号', '月折旧额']], how='left', on='编号')Out[]: 编号   资产名称  月折旧额
0  YT001    电动门   1399
1  YT005  桑塔纳轿车  1147
2  YT008    打印机    51

案例三

问题：类似于案例二，但此时需要使用近似查找

方法：在B2:B7区域中输入公式=VLOOKUP(A2&"*", 折旧明细表!$B$2:$G$12, 6, 0)

python实现：这个比起上一个要麻烦一些，需要用到一些pandas的使用技巧

df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表')
df3 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=3) #含有资产名称简写的表
df3['月折旧额'] = 0
for i in range(len(df3['资产名称'])):df3['月折旧额'][i] = df1[df1['资产名称'].map(lambda x:df3['资产名称'][i] in x)]['月折旧额']df3
Out[]: 资产名称   月折旧额
0   电动   1399
1   货车   2438
2   惠普    132
3   交联  10133
4  桑塔纳   1147
5   春兰    230

案例四

问题：在Excel中录入数据信息时，为了提高工作效率，用户希望通过输入数据的关键字后，自动显示该记录的其余信息，例如，输入员工工号自动显示该员工的信命，输入物料号就能自动显示该物料的品名、单价等。

如图所示为某单位所有员工基本信息的数据源表，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中，当在A列输入员工工号时，如何实现对应员工的姓名、身份证号、部门、职务、入职日期等信息的自动录入？

方法：使用VLOOKUP+MATCH函数，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中选择B3:F8单元格区域，输入下列公式=IF(A3="","",VLOOKUP(A3="","",VLOOKUP(A3="","",VLOOKUP(A3,员工基本信息!A:A:A:H,MATCH(B$2,员工基本信息!$2:$2,0),0))，按下【Ctrl+Enter】组合键结束。

python实现：上面的Excel的方法用得很灵活，但是pandas的想法和操作更简单方便些

df4 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='员工基本信息表')
df5 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='请假统计表')
df5.merge(df4[['工号', '姓名', '部门', '职务', '入职日期']], on='工号')
Out[]: 工号   姓名  部门   职务       入职日期
0  A0004  龚梦娟  后勤   主管 2006-11-20
1  A0003   赵敏  行政   文员 2007-02-16
2  A0005   黄凌  研发  工程师 2009-01-14
3  A0007   王维  人事   经理 2006-07-24
4  A0016  张君宝  市场  工程师 2007-08-14
5  A0017   秦羽  人事  副经理 2008-03-06

案例五

问题：用VLOOKUP函数实现批量查找，VLOOKUP函数一般情况下只能查找一个，那么多项应该怎么查找呢？如下图，如何把张一的消费额全部列出？

方法：在C9：C11单元格里面输入公式=VLOOKUP(B$9&ROW(A1),IF({1,0},$B$2:$B$6&COUNTIF(INDIRECT("b2:b"&ROW($2:$6)),B$9),$C$2:$C$6),2,)，按SHIFT+CTRL+ENTER键结束。

python实现：vlookup函数有两个不足（或者算是特点吧），一个是被查找的值一定要在区域里的第一列，另一个是只能查找一个值，剩余的即便能匹配也不去查找了，这两点都能通过灵活应用if和indirect函数来解决，不过pandas能做得更直白一些。

df6 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='消费额')
df6[df6['姓名'] == '张一'][['姓名', '消费额']]
Out[]: 姓名   消费额
0  张一   100
2  张一   300
4  张一  1000

4. 数据透视表

问题：需要汇总各个区域，每个月的销售额与成本总计，并同时算出利润

通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果：

python实现：对于这样的分组的任务，首先想到的就是pandas的groupby，代码写起来也简单，思路就是把刚才Excel的点鼠标的操作反映到代码命令上：

df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='销售统计表')
df['订购月份'] = df['订购日期'].apply(lambda x:x.month)
df2 = df.groupby(['订购月份', '所属区域'])[['销售额', '成本']].agg('sum')
df2['利润'] = df2['销售额'] - df2['成本']
df2Out[]: 销售额         成本        利润
订购月份 所属区域
1    南京    134313.61   94967.84  39345.77常熟    177531.47  163220.07  14311.40无锡    316418.09  231822.28  84595.81昆山    159183.35  145403.32  13780.03苏州    287253.99  238812.03  48441.96
2    南京    187129.13  138530.42  48598.71常熟    154442.74  126834.37  27608.37无锡    464012.20  376134.98  87877.22昆山    102324.46   86244.52  16079.94苏州    105940.34   91419.54  14520.80...        ...       ...
11   南京    286329.88  221687.11  64642.77常熟   2118503.54 1840868.53 277635.01无锡    633915.41  536866.77  97048.64昆山    351023.24  342420.18   8603.06苏州   1269351.39 1144809.83 124541.56
12   南京    894522.06  808959.32  85562.74常熟    324454.49  262918.81  61535.68无锡   1040127.19  856816.72 183310.48昆山   1096212.75  951652.87 144559.87苏州    347939.30  302154.25  45785.05[60 rows x 3 columns]

也可以使用pandas里的pivot_table函数来实现：

df3 = pd.pivot_table(df, values=['销售额', '成本'], index=['订购月份', '所属区域'] , aggfunc='sum')
df3['利润'] = df3['销售额'] - df3['成本']
df3 Out[]: 成本        销售额        利润
订购月份 所属区域
1    南京     94967.84  134313.61  39345.77常熟    163220.07  177531.47  14311.40无锡    231822.28  316418.09  84595.81昆山    145403.32  159183.35  13780.03苏州    238812.03  287253.99  48441.96
2    南京    138530.42  187129.13  48598.71常熟    126834.37  154442.74  27608.37无锡    376134.98  464012.20  87877.22昆山     86244.52  102324.46  16079.94苏州     91419.54  105940.34  14520.80...        ...       ...
11   南京    221687.11  286329.88  64642.77常熟   1840868.53 2118503.54 277635.01无锡    536866.77  633915.41  97048.64昆山    342420.18  351023.24   8603.06苏州   1144809.83 1269351.39 124541.56
12   南京    808959.32  894522.06  85562.74常熟    262918.81  324454.49  61535.68无锡    856816.72 1040127.19 183310.48昆山    951652.87 1096212.75 144559.87苏州    302154.25  347939.30  45785.05[60 rows x 3 columns]

groupby的功能很全面，内置了很多aggregate函数，能够满足大部分的基本需求，如果你需要一些其他的函数，可以搭配使用apply和lambda。

不过pandas的官方文档说了，groupby之后用apply速度非常慢，aggregate内部做过优化，所以很快，apply是没有优化的，所以建议有问题先想想别的方法，实在不行的时候再用apply。

5. 绘图

因为Excel画出来的图能够交互，能够在图上进行一些简单操作，所以这里用的python的可视化库是plotly，案例就用我这个学期发展经济学课上的作业吧，当时的图都是用Excel画的，现在用python再画一遍。开始之前，首先加载plotly包。

import plotly.offline as off
import plotly.graph_objs as go
off.init_notebook_mode()

柱状图

当时用Excel画了很多的柱状图，其中的一幅图是

下面用plotly来画一下

df = pd.read_excel("plot.xlsx", sheet_name='高等教育入学率')
trace1 = go.Bar(x=df['国家'],y=df[1995],name='1995',opacity=0.6,marker=dict(color='powderblue'))trace2 = go.Bar(x=df['国家'],y=df[2005],name='2005',opacity=0.6,marker=dict(color='aliceblue',))trace3 = go.Bar(x=df['国家'],y=df[2014],name='2014',opacity=0.6,marker=dict(color='royalblue'))layout = go.Layout(barmode='group')
data = [trace1, trace2, trace3]
fig = go.Figure(data, layout)
off.plot(fig)

雷达图

用Excel画的：

用python画的：

df = pd.read_excel('plot.xlsx', sheet_name='政治治理')
theta = df.columns.tolist()
theta.append(theta[0])
names = df.index
df[''] = df.iloc[:,0]
df = np.array(df)trace1 = go.Scatterpolar(r=df[0],theta=theta,name=names[0])trace2 = go.Scatterpolar(r=df[1],theta=theta,name=names[1])trace3 = go.Scatterpolar(r=df[2],theta=theta,name=names[2])trace4 = go.Scatterpolar(r=df[3],theta=theta,name=names[3])data = [trace1, trace2, trace3, trace4]
layout = go.Layout(polar=dict(radialaxis=dict(visible=True,range=[0,1])),showlegend=True)
fig = go.Figure(data, layout)
off.plot(fig)

画起来比Excel要麻烦得多。

总体而言，如果画简单基本的图形，用Excel是最方便的，如果要画高级一些的或者是需要更多定制化的图形，使用python更合适。

原文链接

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