使用python实现Excel 表格数据统计
off999 2025-06-18 23:33 30 浏览 0 评论
概述
随着信息化的迅速发展，Excel 表格是组织决策的重要工具。虽然Excel内置的统计功能可以满足日常的数据统计需求，但如果要实现复杂的数据统计分析，则需要编写代码来实现，python是一种非常适合这种场景的脚本化编程语言。本文介绍如何使用python实现Excel 表格数据统计，并通过实例来演示python实现数据统计的实际应用。
一、安装excel处理库
在使用python实现Excel 表格数据统计之前，首先要安装excel处理库，这个库支持xslx格式的excel文件，步骤如下：
1.打开终端或命令行，并输入以下命令：
pip install openpyxl
2.等待安装完成，然后导入库
import openpyxl
二、读取excel文件
读取Excel表格的数据是实现数据统计分析的基础，使用python读取Excel表格的步骤如下：
1.打开文件：
wb = openpyxl.load_workbook(“excelfilename.xlsx”)
2.获取sheet：
sheet = wb.get_sheet_by_name(“sheetname”)
3.获取表格的值：
for row in range(2, sheet.max_row + 1):
value1 = sheet.cell(row, 3).value
value2 = sheet.cell(row, 4).value
print(value1, value2)
三、处理数据
实现数据统计分析需要将原始数据进行处理，以便满足业务需求。下面以实现求和为例来展示python处理数据的实际应用：
1.初始化求和变量：
total_value = 0
2.遍历表格，并将每行的值进行求和：
for row in range(2, sheet.max_row + 1):
value = sheet.cell(row, 4).value
total_value += value
3.输出求和值：
print(total_value)
四、可视化结果
将数据统计结果可视化，使决策者更容易解读结果，下面以matplotlib可视化库来展示python实现可视化的实际应用：
1.导入可视化库：
import matplotlib.pyplot as plt
2.准备数据：
x_list = []
y_list = []
for row in range(2, sheet.max_row + 1):
x = sheet.cell(row, 1).value
x_list.append(x)
y = sheet.cell(row, 4).value
y_list.append(y)
3.绘制折线图：
plt.plot(x_list, y_list)
4.显示图形：
plt.show()
五、总结
本文介绍了如何使用python实现Excel 表格数据统计，读取excel文件，处理数据，及可视化结果，通过实例展示python实现脚本化数据统计分析的实际应用，python是一种非常强大的脚本化编程语言，可以满足很多复杂的数据统计需求。
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