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。
Excel（Microsoft office）是现在最常用的办公软件，主要涉及电子表格制作、数据处理、报表输出展示以及更高端的还有金融建模等；我们知道，在需要批处理多个Excel工作表以及工作簿的时候，需要用到一个自动化的利器：VBA。
Excel是大家最常用的数据分析工具之一，借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析（数据透视图）和图表呈现等。
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时，结构将是二维的，由行和列组成，也称为dataframe。然而，数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
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！
Python操作Excel分为两个主要形式，读写和交互式操作，可以用不同的第三方工具。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
面向Excel数据处理自动化的脚本编程，目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程，目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前，VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点，在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献，也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里，Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来，以及大数据、人工智能等的兴起，Python语言在国内异军突起。Python语言
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！
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
关于excel和python的协同联动 传统python处理完的数据直接to_excel(“file_path”) 是生成了一个新文件替换掉了原来的同名文件， 新文件只有当前写入的数据，原表中的公式、透视之类的必要模型 以及其他sheet都不存在了
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具，通过行选择，指定需要分组指标；通过列选择，指定需要计算指标，最后在指定需要聚合计算类型，比方说是计数，还是求均值，还是累加和等等。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
支持字体设置、前景色背景色、border设置、视图缩放（zoom）、单元格合并、autofilter、freeze panes、公式、data validation、单元格注释、行高和列宽设置
最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题，其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧，今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧！
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
VLOOKUP函数大家应该都很熟悉吧，它可以帮我们根据指定的条件快速查找匹配出相应的结果，通常被用于核对、匹配多个表格之间的数据。与数据透视表，并称为数据er最常用的两大Excel功能。
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作，确实他们都能很好对应起来，这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念，比如说 Excel 中的透视表，在 pandas 中就有一一对应，本系列已经讲解过。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能，Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理，旨在通过对比的方式，帮助读者加深对数据透视表的理解。
本文用的主要是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有：
导读：数据分析将作为一门通用技能，进入越来越多的不同工作中。毕竟“技多不压身”，掌握数据分析，一方面可以提升自己相应的业务能力，另一方面也可以让自己建立一种从数据出发的视角，用大数据思维去思考各种问题。
以前学习 Python 的 pandas 包时，经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来，还会把其中的技术要点做详细的讲解。
文章来源：www.jianshu.com/p/9bc9f473dd22 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 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
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。
对于熟悉Excel的小伙伴来说，学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
Excel中的数据透视表可以设置行（index），列(columns)，值（values），并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单，但不够灵活和强大。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数，只列出那些参数中的必要设定，总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
几年前，我看到有人在推特上说自己是一个excel专家，然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文，那个人立刻惊慌失措，辞掉了工作。这条推文很有趣，我能理解，因为一开始，它们可能会令人困惑，尤其是在excel中。但是不用害怕，数据透视表非常棒，在Python中，它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。
最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法，那么你并不孤单。
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情，但这样做确实比较花时间，也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
今天分享一个个比 Excel 更好用的 Python 工具，看完后，估计你要跟 Excel 说拜拜了。它就是 Mito
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