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:
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
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。
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在开始之前,我们需要安装一些Python第三方库,用于对Excel文件进行处理。以下是常用的库:
在网上copy下模板代码,填充自己的业务数据,提供一个http接口基本就可以得到你要导出的数据了。
这种表格,每一列的包含关系,人眼看起来一目了然。但是A列B列这种由多个单元格合并起来的单元格,在使用程序进行处理的时候却非常不方便。
假设有一个学生信息管理系统,需要从Excel文件中读取学生的姓名、年龄、成绩等数据,并将这些数据存储到系统中进行进一步的处理和管理。
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。
把源数据汇总后,为了满足质量要求的数据,需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”),在转换选项卡中,集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
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
在上一篇文章《还在担心报表不好做?不用怕,试试这个方法》中,小编分享了如何使用模板语言生成报表的过程。今天小编进一步介绍模板语言中一些基本的概念和用法,因此读者可以配合上一篇文章一起看。
在之前的办公自动化系列文章中,我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl、xlrd/xlwt、xlwings、xlsxwriter等进行了详细的讲解。
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块,该模块需要手动安装pip install openpyxl」
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。
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力,这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
在Excel工作表中执行操作,我们都要使用单元格区域,例如,我们在开始单元格和结束单元格之间使用冒号(:)来选择单元格区域,可能会附加美元符号($)来固定单元格引用。然而,你真正了解使用单元格区域的所有基本方法吗?本文将为你逐一讲解。
不得不说,Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了,很多库可以直接实现可视化操作,无需写代码。但是这还不够,最近看到一个神器叫Mito,它真的是做到了无需写一行代码,而且手动的操作可以自动转换为代码,供后续批量化操作,这简直不要太爽。
在本文中,我们将了解如何使用Python将PDF转换为Excel。如果你处理数据,那么很可能已经或将不得不处理存储在.pdf文件中的数据。从PDF复制表格并将其直接粘贴到Excel是很困难的,在大多数情况下,我们从PDF文件中复制的是文本,而不是格式化的Excel表格。因此,当将数据粘贴到Excel中时,我们会看到一块文本被压缩到一个单元格中。
在实际工作中,将几个单元格中的文字合并到一个单元格,通常有以下几种情况:
本章给大家演示一下在实际工作中如何结合 Pandas 库和 openpyxl 库来自动化生成报表。假设我们现在有如图 1 所示的数据集。
你好,我是zhenguo 这篇文章介绍Pandas中一个bug,昨天研究了此bug出现的原因,及修改措施。感兴趣的可以看一下,获取在日后能对你有一定帮助。 1 还原这个bug 导出含有层级关系的列头时,会多写出一个空行,此bug稳定出现。 2 定位问题 经过调试发现,锁定此bug出现的位置到excel.py模块,如下所示: 理一理excel.py模块封装的方法,经过调试发现,write方法中下面几行代码是关键逻辑: formatted_cells = self.get_formatted
FREQUENCY函数是一个较难掌握的Excel工作表函数,这篇文章收集整理了一组运用FREQUENCY函数的公式,用来统计不同值、唯一值和连续值的数量,希望能够帮助有兴趣的朋友更进一步熟悉掌握FREQUENCY函数。
本文介绍在Anaconda环境下,安装Python读取.xls格式表格文件的库xlrd的方法。
在Excel中使用单元格区域是最基础的操作,似乎一切都自然而然,不需要教,例如,选择一些单元格,开始单元格和结束单元格之间会有一个:(冒号)符号,也许可以加入几个$(美元符号)来固定单元格引用的位置。
前言能生成 pandas 代码的数据浏览工具工具安装加载数据直觉理解运行机制进一步完善充分利用 Excel 功能最后
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。
该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果:
在Excel的数据分析中,是切记不要合并单元格的,这可能会导致不能排序等一些列问题。而我为了表格好看,在工作的前几天就入了这种坑。那我们以下面的数据为例,看看如何取消单元格合并。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务,其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等,将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括:单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中,表格结构信息主要包括以下两类描述形式:1)单元格的列表(包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容);2)HTML代码或Latex代码(包含单元格的位置信息,有些也会包含单元格的内容)。
openpyxl是一个强大的Python库,用于读写Excel(xlsx/xlsm/xltx/xltm)文件。
> 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
现在web技术蓬勃发展,办公应用特别是excel都搬到了线上,比较流行的有腾讯文档,金山文档,石墨文档,google doc,属于企业服务。但是小型企业或者团队,如果想自己搭建一套在线表格系统呢?有没有开源的方案?
大家平时在工作与学习中都会操作到Excel文件格式,特别是很多数据的时候,靠人力去识别操作非常容易出错。今天就带大家用Python来处理Excel文件,让你成为一个别人眼中的秀儿~
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
猴哥的推荐寄语:不要小瞧一些小技巧,有些能会让你相见恨晚,后悔自己没有早点了解这个技巧,反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧,欢迎在留言区分享出来。
要在 Excel 中编写规则,您只需在表中编写规则,并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型,
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
世界上最深入人心的数据分析工具,是Excel,在日本的程序员考试中,程序语言部分,是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
太多的人觉得每个月一个表格存放数据,一年12个月,一个工作薄文件里放12个工作表,然后还有大量的插件批量生成工作表,批量重命名工作表、工作表排序等一系列的功能来辅助完成这些提速性工作。
前两天,Microsoft放出大料:在Excel中可以直接使用Python了。这使得在Excel电子表格中整合Excel和Python进行数据分析成为了可能。
多个用户同时操作一个Excel文件。 场景中的实体有:用户、Excel。其中用户又分为「拥有者」、「阅读者」、「协作者」 拥有者:创建Excel的用户 阅读者:可以查看Excel的用户 协作者:可以编辑Excel内容的用户
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