用python处理excel 数据分析_使用python集合进行EXCEL数据分析

使用python集合进行EXCEL数据分析

标准库

Python真正精彩的方面之一是它具有非常丰富的模块标准库，无需安装第三方模块即可进行一些复杂的编程。如果您在系统上有效安装了python，则可以使用所有这些工具。

集合

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此图显示了两类人：工程师和经理。两组的交集是工程管理。

>>> engineers = set(['John', 'Jane', 'Jack', 'Janice'])

>>> managers = set(['Jane', 'Jack', 'Susan', 'Zack'])

>>> engineering_management = engineers & managers

>>> engineering_management

{'Jack', 'Jane'}

更复杂的问题

图片.png

假设您是一家公司的分析师并且非常精通Excel。您知道如何编写公式，可以创建数据透视表等以进行出色的演示。

一天遇到公司销售的大量数据：该数据集大约有1000行，并显示了一段时间内贵公司的所有销售数据。营销部门有兴趣了解客户的购买方式。您有兴趣回答以下问题：

有多少顾客购买了鞋子？

有多少客户购买了皮带？

谁购买了鞋子但没有购买皮带？

哪些客户购买了鞋子，皮带和衬衫？

通常，您将开始在Excel中对数据进行排序和管理。使用Excel的数据过滤器当然很简单，但是当您想要获得唯一的客户列表时，它们就会变得更具挑战性。由于客户在一段时间内进行了多次购买，因此您必须对数据进行分类/数据透视，并执行其他过滤步骤。假设您有生成报告和获取数据的方法，那么下次能否轻松重复？您将如何向同事展示如何做？

使用Python解决问题

图片.png

# -*- coding: utf-8 -*-

# Author: dingtalk or wechat:pythontesting supoort q group 630011153 144081101

# https://www.jianshu.com/u/69f40328d4f0

# https://github.com/china-testing/python-api-tesing

# https://china-testing.github.io/

import csv

f = open("sample-sales.csv",'rt')

reader = csv.reader(f)

shoes = set()

belts = set()

shirts = set()

for row in reader:

customer = (row[0],row[1])

category = row[3]

if category == "Shoes":

shoes.add(customer)

if category == "Belt":

belts.add(customer)

if category == "Shirt":

shirts.add(customer)

f.close()

print("%s customers have purchased shoes" % len(shoes))

print("%s customers have purchased belts" % len(belts))

print("%s customers have purchased shoes but not belts" % len(shoes - belts))

print("%s customers have purchased shoes and belts" % len(shoes & belts))

print("%s customers have purchases shoes and shirts" % len(shoes & shirts))

print("%s customers have purchased shoes, belts and shirts" % len(shoes & belts & shirts))

print("The following customers are our most valued. They have purchased shoes & belts & shirts:")

for customer in shoes & belts & shirts:

print(customer)

该脚本比Excel解决方案更好的原因有很多：

有用于创建文件的记录。下次您需要运行此分析时，只需运行脚本即可。

将其交给其他人为您运行。无需做详细的文档来描述Excel中的步骤。

如果数据随时间变化，并且您需要清理它，那么您将有一个良好的开端。

解决方案可以扩展到很大的文件。在成千上万的行上运行脚本不是问题。我在一台非常低端的笔记本电脑上用不到20秒就在一个1M的行文件上运行了它。

我希望这可以帮助您了解Python在业务环境中为您提供的强大功能。这个非常简单的示例开始向您展示您的业务环境中使用Python的潜力。

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