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：
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　　首先，安装pandas库：
　　pipinstallpandas
　　然后，读取Excel文件：
　　importpandasaspd
　　dfpd。readexcel（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。dropduplicates（）删除重复值
　　df。rename（columns｛oldname：newname｝）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〔columnname〕10〕筛选某一列大于10的数据
　　df〔（df〔column1〕10）（df〔column2〕20）〕筛选满足多个条件的数据
　　df。query（columnname10）使用query方法筛选数据
　　数据排序：
　　python
　　df。sortvalues（bycolumnname，ascendingFalse）按某一列从大到小排序
　　df。sortvalues（by〔column1，column2〕，ascending〔False，True〕）按多列排序
　　df。sortindex（）按索引排序
　　数据分组：
　　python
　　df。groupby（columnname）。mean（）按某一列分组并求平均值
　　df。groupby（〔column1，column2〕）。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。toexcel（newfilename。xlsx，indexFalse）
　　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。
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