原文首发于简书于[2018.07.23]

在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。

其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don‘t repeat ourselves]，都是尽可能用更方便的操作替代机械操作和纯体力劳动。用python做数据分析，离不开著名的pandas包，经过了很多版本的迭代优化，pandas现在的生态圈已经相当完整了，官网还给出了它和其他分析工具的对比：

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

以后如果发掘了更多Excel的功能，会回来继续更新和补充。开始之前，首先按照惯例加载pandas包：

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

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：

1. df
2. Out[]:
3. 工号 姓名 性别 部门
4. 0 A0001 张伟 男 工程
5. 1 A0002 王秀英 女 人事
6. 2 A0003 王芳 女 行政
7. 3 A0004 郑勇 男 市场
8. 4 A0005 张丽 女 研发
9. 5 A0006 王艳 女 后勤
10. 6 A0007 李勇 男 市场
11. 7 A0008 李娟 女 工程
12. 8 A0009 张静 女 人事
13. 9 A0010 王磊 男 行政
14. 10 A0011 李娜 女 市场
15. 11 A0012 刘诗雯 女 研发
16. 12 A0013 王刚 男 后勤
17. 13 A0014 叶倩 女 后勤
18. 14 A0015 金雯雯 女 市场
19. 15 A0016 王超杰 男 工程
20. 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。

vlookup函数

vlookup号称是Excel里的神器之一，用途很广泛，下面的例子来自豆瓣，VLOOKUP函数最常用的10种用法，你会几种?

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, $A\$3:$B\$7, 2）

python实现：

1. df = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=0)
2. def grade_to_point(x):
3. if x >= 90:
4. return ‘A‘
5. elif x >= 80:
6. return ‘B‘
7. elif x >= 70:
8. return ‘C‘
9. elif x >= 60:
10. return ‘D‘
11. else:
12. return ‘E‘
13.  
14. df[‘等级‘] = df[‘语文‘].apply(grade_to_point)
15. df
16.  
17. Out[]:
18. 学号 姓名 性别 语文 等级
19. 0 101 王小丽 女 69 D
20. 1 102 王宝勤 男 85 B
21. 2 103 杨玉萍 女 49 E
22. 3 104 田东会 女 90 A
23. 4 105 陈雪蛟 女 73 C
24. 5 106 杨建丰 男 42 E
25. 6 107 黎梅佳 女 79 C
26. 7 108 张兴 男 91 A
27. 8 109 马进春 女 48 E
28. 9 110 魏改娟 女 100 A
29. 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!A$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

1. df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=‘折旧明细表‘)
2. df2 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=1) #题目里的sheet1
3. df2.merge(df1[[‘编号‘, ‘月折旧额‘]], how=‘left‘, on=‘编号‘)
4. Out[]:
5. 编号 资产名称 月折旧额
6. 0 YT001 电动门 1399
7. 1 YT005 桑塔纳轿车 1147
8. 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

1. df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=‘折旧明细表‘)
2. df3 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=3) #含有资产名称简写的表
3. df3[‘月折旧额‘] = 0
4. for i in range(len(df3[‘资产名称‘])):
5. 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‘]
6.  
7. df3
8. Out[]:
9. 资产名称 月折旧额
10. 0 电动 1399
11. 1 货车 2438
12. 2 惠普 132
13. 3 交联 10133
14. 4 桑塔纳 1147
15. 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($A3="","",VLOOKUP(\$A3,员工基本信息!$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

1. df4 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=‘员工基本信息表‘)
2. df5 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=‘请假统计表‘)
3. df5.merge(df4[[‘工号‘, ‘姓名‘, ‘部门‘, ‘职务‘, ‘入职日期‘]], on=‘工号‘)
4. Out[]:
5. 工号 姓名 部门 职务 入职日期
6. 0 A0004 龚梦娟 后勤 主管 2006-11-20
7. 1 A0003 赵敏 行政 文员 2007-02-16
8. 2 A0005 黄凌 研发 工程师 2009-01-14
9. 3 A0007 王维 人事 经理 2006-07-24
10. 4 A0016 张君宝 市场 工程师 2007-08-14
11. 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

1. df6 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=‘消费额‘)
2. df6[df6[‘姓名‘] == ‘张一‘][[‘姓名‘, ‘消费额‘]]
3. Out[]:
4. 姓名 消费额
5. 0 张一 100
6. 2 张一 300
7. 4 张一 1000

数据透视表

数据透视表是Excel的另一个神器，本质上是一系列的表格重组整合的过程。这里用的案例来自知乎，Excel数据透视表有什么用途？

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：

1. df = pd.read_excel(‘test.xlsx‘, sheet_name=‘销售统计表‘)
2. df[‘订购月份‘] = df[‘订购日期‘].apply(lambda x:x.month)
3. df2 = df.groupby([‘订购月份‘, ‘所属区域‘])[[‘销售额‘, ‘成本‘]].agg(‘sum‘)
4. df2[‘利润‘] = df2[‘销售额‘] - df2[‘成本‘]
5. df2
6.  
7. Out[]:
8. 销售额 成本 利润
9. 订购月份 所属区域
10. 1 南京 134313.61 94967.84 39345.77
11. 常熟 177531.47 163220.07 14311.40
12. 无锡 316418.09 231822.28 84595.81
13. 昆山 159183.35 145403.32 13780.03
14. 苏州 287253.99 238812.03 48441.96
15. 2 南京 187129.13 138530.42 48598.71
16. 常熟 154442.74 126834.37 27608.37
17. 无锡 464012.20 376134.98 87877.22
18. 昆山 102324.46 86244.52 16079.94
19. 苏州 105940.34 91419.54 14520.80
20. ... ... ...
21. 11 南京 286329.88 221687.11 64642.77
22. 常熟 2118503.54 1840868.53 277635.01
23. 无锡 633915.41 536866.77 97048.64
24. 昆山 351023.24 342420.18 8603.06
25. 苏州 1269351.39 1144809.83 124541.56
26. 12 南京 894522.06 808959.32 85562.74
27. 常熟 324454.49 262918.81 61535.68
28. 无锡 1040127.19 856816.72 183310.48
29. 昆山 1096212.75 951652.87 144559.87
30. 苏州 347939.30 302154.25 45785.05
31.  
32. [60 rows x 3 columns]

也可以使用pandas里的pivot_table函数来实现：

1. df3 = pd.pivot_table(df, values=[‘销售额‘, ‘成本‘], index=[‘订购月份‘, ‘所属区域‘] , aggfunc=‘sum‘)
2. df3[‘利润‘] = df3[‘销售额‘] - df3[‘成本‘]
3. df3
4.  
5. Out[]:
6. 成本 销售额 利润
7. 订购月份 所属区域
8. 1 南京 94967.84 134313.61 39345.77
9. 常熟 163220.07 177531.47 14311.40
10. 无锡 231822.28 316418.09 84595.81
11. 昆山 145403.32 159183.35 13780.03
12. 苏州 238812.03 287253.99 48441.96
13. 2 南京 138530.42 187129.13 48598.71
14. 常熟 126834.37 154442.74 27608.37
15. 无锡 376134.98 464012.20 87877.22
16. 昆山 86244.52 102324.46 16079.94
17. 苏州 91419.54 105940.34 14520.80
18. ... ... ...
19. 11 南京 221687.11 286329.88 64642.77
20. 常熟 1840868.53 2118503.54 277635.01
21. 无锡 536866.77 633915.41 97048.64
22. 昆山 342420.18 351023.24 8603.06
23. 苏州 1144809.83 1269351.39 124541.56
24. 12 南京 808959.32 894522.06 85562.74
25. 常熟 262918.81 324454.49 61535.68
26. 无锡 856816.72 1040127.19 183310.48
27. 昆山 951652.87 1096212.75 144559.87
28. 苏州 302154.25 347939.30 45785.05
29.  
30. [60 rows x 3 columns]

pandas的pivot_table的参数index/ columns/ values和Excel里的参数是对应上的（当然，我这话说了等于没说，数据透视表里不就是行/列/值吗还能有啥。。）

但是我个人还是更喜欢用groupby，因为它运算速度非常快。我在打kaggle比赛的时候，有一张表是贷款人的行为信息，大概有2700万行，用groupby算了几个聚合函数，几秒钟就完成了。

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。我打比赛的时候，为了生成一个新变量，用了groupby的apply，写了这么一句:` ins[‘weight‘] = ins[[‘SK_ID_PREV‘, ‘DAYS_ENTRY_PAYMENT‘]].groupby(‘SK_ID_PREV‘).apply(lambda x: 1-abs(x)/x.sum().abs()).iloc[:,1]
`，1000万行的数据，足足算了十多分钟，等得我心力交瘁。。

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。

1. import plotly.offline as off
2. import plotly.graph_objs as go
3. 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

1. df = pd.read_excel("plot.xlsx", sheet_name=‘高等教育入学率‘)
2. trace1 = go.Bar(
3. x=df[‘国家‘],
4. y=df[1995],
5. name=‘1995‘,
6. opacity=0.6,
7. marker=dict(
8. color=‘powderblue‘
9. )
10. )
11.  
12. trace2 = go.Bar(
13. x=df[‘国家‘],
14. y=df[2005],
15. name=‘2005‘,
16. opacity=0.6,
17. marker=dict(
18. color=‘aliceblue‘,
19. )
20. )
21.  
22. trace3 = go.Bar(
23. x=df[‘国家‘],
24. y=df[2014],
25. name=‘2014‘,
26. opacity=0.6,
27. marker=dict(
28. color=‘royalblue‘
29. )
30. )
31.  
32. layout = go.Layout(barmode=‘group‘)
33. data = [trace1, trace2, trace3]
34. fig = go.Figure(data, layout)
35. off.plot(fig)

雷达图

用Excel画的：

用python画的：

1. df = pd.read_excel(‘plot.xlsx‘, sheet_name=‘政治治理‘)
2. theta = df.columns.tolist()
3. theta.append(theta[0])
4. names = df.index
5. df[‘‘] = df.iloc[:,0]
6. df = np.array(df)
7.  
8. trace1 = go.Scatterpolar(
9. r=df[0],
10. theta=theta,
11. name=names[0]
12. )
13.  
14. trace2 = go.Scatterpolar(
15. r=df[1],
16. theta=theta,
17. name=names[1]
18. )
19.  
20. trace3 = go.Scatterpolar(
21. r=df[2],
22. theta=theta,
23. name=names[2]
24. )
25.  
26. trace4 = go.Scatterpolar(
27. r=df[3],
28. theta=theta,
29. name=names[3]
30. )
31.  
32. data = [trace1, trace2, trace3, trace4]
33. layout = go.Layout(
34. polar=dict(
35. radialaxis=dict(
36. visible=True,
37. range=[0,1]
38. )
39. ),
40. showlegend=True
41. )
42. fig = go.Figure(data, layout)
43. 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。

相关文章：https://blog.csdn.net/DJ_joker/article/details/103081666

　　　　   https://blog.csdn.net/Eric_data/article/details/104164329

用Python完成Excel的常用操作

原文：https://www.cnblogs.com/jpinsz/p/13277556.html