前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据合并处理的问题，一起来看看吧。他的原始数据如下所示：
在日常的数据处理工作中，我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具，其中之一是Pandas库。在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
于是我到处查找资料，基本解决了日常所需，终于算是完成了任务，因此撰写此文就算是总结吧，主要记录使用过程的常见问题及解决。
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
发现很多读者对python自动化办公（python操作Excel、Word、PDF）的文章都很喜欢，并希望能够应用到工作中去。
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库。可从这里下载https://pypi.python.org/pypi。下面分别记录python读和写excel.
我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。在过去，我只会使用Excel和VLOOKUP公式，或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好，然而，当我们需要处理大型数据集时，它们就成了一种负担。
前言 前几天在铂金交流群里，有个叫【🇼 🇺 🇱 🇦】的粉丝在Python交流群里问了一道关于Python自动化办公的问题，初步一看觉得很简单，实际上确实是有难度的，题目如下图所示。 二、解决思路 如果是按照常规思路，首先打开一个Excel表格，之后在表格的最后一列添加对应表名，如果只是一个表格，表格内容只有一行的话，这么操作，三下五除二就完活了。但是如果遇到很多个表格，如果再这样逐个处理，就非常疲劳了。 不过这里给大家介绍一个使用Python自动化办公的方法来帮助大家解决问题，也
小伙伴你好，在开始操作 Excel 之前，你需要安装 Python 和一些相关库。可以使用 pip 安装以下库，或者使用专业的 python 客户端：pycharm，快速安装 python 和相关库。
尽管Excel在职场和学术界非常流行，但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务，可能需要更专业的软件或编程语言，如R、Python、SAS或Stata。此外，对于特定的行业或研究领域，可能会有其他更适合的工具和平台。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何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。
如果是按照常规思路，首先打开一个Excel表格，之后在表格的最后一列添加对应表名，如果只是一个表格，表格内容只有一行的话，这么操作，三下五除二就完活了。但是如果遇到很多个表格，如果再这样逐个处理，就非常疲劳了。
工作中遇到需要需要批量处理Excel文件的情况，你还在手动一个一个地处理吗？赶紧学会下面的自动化批量处理方法，告别机械式的低效工作吧！
Excel作为目前最流行的个人计算机数据处理软件，相信大家都使用过，但是在使用excel时，有时长达上千行的数据却让人望而却步，这时候就需要编程来代替我们手动读写数据，这样既节省了时间又提高了效率。接下来我就为大家讲解在使用python读写Excel数据时可能会出现的一些问题及注意事项。
大家好，在之前的十几篇办公自动化系列文章中，我们大多是以真实的案例需求来讲解Python如何进行自动化办公操作，并且多次使用到openpyxl来处理表格，今天我们就来详细的盘点Python操作Excel神器openpyxl的各种操作！
为什么会有这么多的体力活呢？怎么才能真正摆脱复制粘贴式的工作，提高办公自动化快人一步呢？
由于PHPExcel早就停止更新维护，所以适用phpspreadsheet。不知道如何通过composer拉取项目包的同学，可以查看Composer学习一文。引入方法：
背景：生活中常常因日常工作，在记录统计方面需频繁处理较多 Excel 表格，这部分工作虽可由人工完成，但这样会显得有些繁琐且可能存在偏差，遂闲时查阅了是否有相关基于python处理Excel表格的学习文档，后获知这主要可以运用 win32 和 openpyxl 等第三方库来帮助完成。在此分享一下学习过程中有关 openpyxl 库的基本使用方法和一些心得体会。
小O地图EXCEL版提供将EXCEL中带有经纬度坐标的数据，按点气泡的方式标注到地图上的功能，并可设置点气泡的大小、填充颜色等样式。
大家好，我是云朵君！ 加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？
OS（Operation System）指操作系统。在 Python 中，OS 库主要提供了与操作系统即电脑系统之间进行交互的一些功能。很多自动化操作都会依赖该库的功能。
今天在粉丝交流群里有群友询问了一个已知每个货品的库存，求组合商品（就是多个货品捆绑组合成一个组合商品）的库存量。逻辑上讲，应该是组合商品里货品库存最低的那个货品存量决定整个组合商品的库存量（水桶原理），那么如何实现呢？
本文是鉴于有些粉丝的工作需求，有时候需要遇到这些文件的处理。因此，我写了一个文章集合，供大家参考，整篇文章已经整理成册(如下图所示)。由于文档获取人数太多，大家如有需求，请关注公众号：【数据分析与统计学之美】，回复关键词：【自动化文档】！
③ 在python中使用excel函数公式(很有用)
最近公司要做报表功能，各种财务报表、工资报表、考勤报表等，复杂程度让人头大，于是特地封装适用各大场景的导入&导出操作，希望各界大神支出不足之处，以便小弟继续完善。
在当今的快节奏工作环境中，自动化不再是一种奢侈，而是提高效率和精确性的必需手段。Python，以其易于学习和强大的功能而闻名，成为实现各种自动化任务的理想选择。无论是数据处理、报告生成，还是日常的文件管理，一个简单但有效的Python脚本就能大幅减轻您的工作负担。在本文中，我们将探索如何使用Python来创建多个自动化脚本，它不仅能够节省您的时间，还可以提高工作的准确率和效率。我们先来看第一个自动化脚本
该模块是Python中处理Excel的模块(这个模块只能处理.xlsx的Excel，如果是其它格式，请先转换为.xlsx格式。)。这个模块比起其它的处理Excel的模块，在使用上会方便很多。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
学习Excel，数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表！利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
文章来源：towardsdatascience 作者：B.Chen 翻译\编辑：Python大数据分析
今天给大家分享一篇我新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。关于这本书的介绍见：时隔500天后，对比Excel系列又一新书发布 本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为： 1.Excel的基本组成 2.一份报表自动化的流程 3.报表自动化实战 - 当日各项指标同环比情况 - 当日各省份创建订单量情况 - 最近一段时间创建订单量趋势 4.将不同的结果进行合并
本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为：
前几天在Python最强王者交流群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题。问题如下所示：大佬们，请教一个Python自动化办公问题，我有7个这样的民主评议表格，现在想通过Python批量的计算每个人最后的平均总分，应该怎么处理呢？
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，随机从其中选取一部分数据，并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。
可以看到，EXCEL的表头行，有几列属于同一组，会合并产生了两行表头，这样其他不需要分组的需要两行表头合并。
openpyxl是一个强大的Python库,用于读写Excel(xlsx/xlsm/xltx/xltm)文件。
在上一篇的文章java 多线程+分治求和，太牛了的文章中，提到了forkjoin，在一番了解之后，发现这个forkjoin基本上和线程池差不多
#此处是原先Manta分析SV的步骤一，生成runWorkflow.py，因为这一不步速度很快，所以串行执行 rm -f ${result}/${sn}/runWorkflow.py python ${tools.manta} \ --normalBam ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --tumorBam ${result}/${sn}_marked.bam \ --referenceFasta ${refs.hum} \ --exome \ --callRegions /opt/ref/projects/Illumina_pt2.bed.zip \ --runDir ${result}/${sn} # 对bam文件碱基质量校正的第二步，Normal & Tumor并行处理 ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_bqsr.bam & ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}NC_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_bqsr.bam & #原先QC步骤，获取insert size，Normal & Tumor并行 ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}_insertsize_histogram.pdf & ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}NC_insertsize_histogram.pdf & # 运行manta SV分析 python ${result}/${sn}/runWorkflow.py -m local -j ${envis.threads} & # 运行cnvkit CNV分析 ${tools.cnvkit} batch \ ${result}/${sn}_marked.bam \ --normal ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --method hybrid \ --targets ${refs.bed} \ --annotate /opt/ref/refFlat.txt \ --output-reference ${result}/${sn}_reference.cnn \ --output-dir ${result}/ \ --diagram \ -p 0 & #samtools统计测序深度 ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/${sn}_marked.depth & ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}NC_marked.bam > ${result}/${sn}NC_marked.depth & #samtools统计比对信息 ${tools.samtools} flagstat --threads ${envis.threads} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/$
大家好，我是Python进阶者。今天继续给大家分享Python自动化办公的知识，之前也给大家分享过一些，感兴趣的话可以看看。
1.社保现在分开个系统购买，导出来的文件有两个，一个是养老保险与职业年金，一个是医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险（但是其他两个的标题也有但数据为0）
今天给大家分享一篇俊红新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容，文末也会免费赠送几本新书。
今天给大家分享一本我好朋友俊红老师的新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。
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