数据透视表是数据分析的必备技能。数据透视表可以帮助您快速总结数据，看到各种类型数据的直观特征就像让您从更高的角度看数据一样。作为高级的，Excel自己的函数，各种插件和VBA也是很好的工具。

python学习交流小组：1004391443，这里有资源共享、技术解决方案和小系列，从最基本的Python材料到实际的项目学习材料，希望能帮助您更多地了解Python和学习Python。

但是，当数据量太大，用Excel打开要花很长时间，打开文件时电脑会死机，这不适合办公工具，或者如果我们想进一步提高我们的能力，我们需要学习一些核心技能，也就是用编程语言做数据分析。

主要有两个学派，R和Python。我个人推荐Python。一方面，Python代码易于理解和使用；另一方面，有很多学习材料。关于Python学习材料，我在这里推荐《利用Python进行数据分析》。这本书涵盖了使用Python进行数据清理、数据可视化和分析的技巧。它可以作为参考书和参考书，也可以用于书中案例的实际操作。

如果您在学习python的过程中遇到任何问题，可以加入我的Python交流学习qq群：250933691，交流更多问题，互相帮助。小组里有很好的学习教程和开发工具。如果你对学习python有任何问题(学习 *** 、学习效率、如何找到工作)，你可以随时问我。

受这本书的启发，我写了以下处理Excel的小程序，仅供参考，学习数据分析和从Excel获取数据。Python对Excel的读写主要包括xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriterp。具体的安装 *** 可以从互联网上进行检查，然后导入Python中使用。

1.xlrd主要用于读取excel文件

importxlrd

工作簿=xlrd。open _ workbook (u' python用于数据分析测试。xls’)

工作表名称=工作簿。工作表名称()

for sheet _ name in sheet _ name :

sheet 2=workbook . sheet _ by _ name(sheet _ name)

print sheet _ name row=sheet 2 . row _ values(1)

cols=sheet2.col_values(1)

打印行

printcols

2.xlwt主要用于编写excel文件

importxlwt

wbk=xlwt。工作簿()

工作表=wbk.add_sheet(工作表1)

写入(0，1，“testtext”)#在第0行的之一列写入内容

wbk . save(test . xls)

Xlutils结合xlrd可以达到修改excel文件的目的

importxlrd

fromsxlutils . copyimportcopy

工作簿=xlrd。open _ workbook (u' python用于数据分析测试。xls’)

workbooknew=副本(工作簿)

ws=workbooknew.get_sheet(0)

ws.write(3，0，“已更改！”(

工作簿新建。保存

4.openpyxl可以读写excel文件

fromopenpyxlimportWorkbook

fromopenpyxlimportload _ workbook

froopenpyxl . writer . ExcelimportExcelWriter

workbook _=load _ workbook(u ' python执行数据分析测试。xlsx’)

sheetnames=工作簿_。get _ sheet _ names()

printsheetnames

工作表=工作簿_。get _ sheet _ by _ name(sheet name[0])

printsheet.cell(row=3，column=3)。价值

工作表['A1']='47 '

工作簿_。保存Python进行数据分析和测试。xlsx’)

wb=工作簿()

ws=wb.active

ws['A1']=4

Wb.save(检索)。xlsx’)

最后，我将介绍《利用Python进行数据分析》这本书的内容，其中包含了大量的实际案例，解释了如何使用各种Python库(包括NumPy、熊猫、matplotlib和IPython等)。)来有效地解决各种数据分析问题。

由于作者韦斯麦金尼是熊猫图书馆的主要作者，这本书也可以作为科学计算使用Python实现数据密集型应用的实用指南，适合刚接触Python的分析师和刚接触科学计算的Python程序员。

将交互式外壳IPython作为您的主要开发环境。

学习数值Python的基础和高级知识。

从熊猫图书馆的数据分析工具开始。

使用高性能工具来加载、清理、转换、合并和重塑数据。

使用matplotlib创建散点图和静态或交互式可视化结果。

使用熊猫的groupby函数对数据集进行切片、切片和汇总。

处理各种时间序列数据。

通过详细的案例学习如何解决 *** 分析、社会科学、金融和经济方面的问题。

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