用python实现execl表格内容的数据分析与处理

　　可以使用Python中的pandas库来处理Excel表格数据。以下是一个简单的例子：
　　图片来源于网络
　　首先，安装pandas库：
　　```
　　pip install pandas
　　```
　　然后，读取Excel文件：
　　```
　　import pandas as pd
　　df = pd.read_excel(＂filename.xlsx＂)
　　```
　　接下来，可以使用pandas提供的各种函数和方法来进行数据分析和处理，例如：
　　- 查看数据：
　　```
　　print(df.head()) # 查看前5行数据
　　print(df.tail()) # 查看后5行数据
　　print(df.info()) # 查看数据类型和缺失值情况
　　```
　　- 数据清洗：
　　```python
　　df.dropna() # 删除缺失值
　　df.fillna(value) # 填充缺失值
　　df.drop_duplicates() # 删除重复值
　　df.rename(columns={＂old_name＂: ＂new_name＂}) # 重命名列名
　　```
　　- 数据统计：
　　```python
　　df.describe() # 查看数据描述性统计信息
　　df.mean() # 求平均值
　　df.median() # 求中位数
　　df.mode() # 求众数
　　df.max() # 求最大值
　　df.min() # 求最小值
　　df.sum() # 求和
　　df.count() # 计数
　　df.var() # 求方差
　　df.std() # 求标准差
　　```
　　- 数据筛选：
　　```python
　　df[df[＂column_name＂] > 10] # 筛选某一列大于10的数据
　　df[(df[＂column_1＂] > 10) & (df[＂column_2＂] < 20)] # 筛选满足多个条件的数据
　　df.query(＂column_name > 10＂) # 使用query方法筛选数据
　　```
　　- 数据排序：
　　```python
　　df.sort_values(by=＂column_name＂, ascending=False) # 按某一列从大到小排序
　　df.sort_values(by=[＂column_1＂, ＂column_2＂], ascending=[False, True]) # 按多列排序
　　df.sort_index() # 按索引排序
　　```
　　- 数据分组：
　　```python
　　df.groupby(＂column_name＂).mean() # 按某一列分组并求平均值
　　df.groupby([＂column_1＂, ＂column_2＂]).sum() # 按多列分组并求和
　　```
　　最后，将处理后的数据保存到Excel文件：
　　```python
　　df.to_excel(＂new_filename.xlsx＂, index=False)
　　```
　　以上是一个简单的Excel数据处理示例，实际上pandas库还有很多其他功能和方法，可以根据具体需求进行使用。
　　图片来源于网络