电商行业，每月有上百万条订单发货数据需要与仓库的数据进行核对计算，涉及到数据计算，筛选，匹配等步骤，用excel表超级卡，并且经常卡死。

这时如果你会Python，十几行代码就可以搞定。

这里需要两个Python库，一个是os库，一个是pandas库。

os库

os是Python内置库，不需要额外安装，只要用import导入就可以用了。os模块封装了常见的文件和目录操作，利用它可以轻松的对系统上的目录和文件进行各种操作，比如获取当前目录、列举当前文件夹中的所有文件和文件夹、判断文件或目录是否存在、删除文件等。

pandas库

pandas是第三方库，需要手动安装才能使用。pandas是专门用来做数据分析的强大类库，可以方便地从csv、Excel和其他文本文件以及数据库中读取数据，然后对数据进行加和、求平均值、求方差、计算最大值最小值等数据分析，支持生成Excel等格式文件或进行可视化操作。

其中读Excel需要依赖xlrd库，写Excel依赖openpyxl，pandas、xlrd和openpyxl安装命令如下：

$ pip install xlrd openpyxl pandas

下面开始进行数据处理…

这里假设数据是按日期命名的Excel文件并且放在一个Excel文件夹中,每个Excel文件包含用户ID、商品ID、商品属性列表、购买数量这几列信息。

文件夹中的所有文件如下：

$ ls excel_data

20120702.xlsx 20131018.xlsx 20150203.xlsx 20170416.xlsx 20180814.xlsx

20120703.xlsx 20131019.xlsx 20150204.xlsx 20170417.xlsx 20180815.xlsx

20120704.xlsx 20131020.xlsx 20150205.xlsx 20170418.xlsx 20180816.xlsx ...

实现的思路是利用os库获取所有的Excel文件，然后用pandas依次读取所有文件并合并到一起进行数据分析,计算出每个商品的总量以及销量前十的商品。列举所有Excel文件

import os

files = os.listdir("excel_data")

2.用pandas读取所有数据并合并到一起

import pandas as pd

df_list = [pd.read_excel(os.path.join("excel_data", f)) for f in files]

data = pd.concat(df_list)

3. 统计每个商品的数量

sum_of_product = data[["商品ID", "购买数量"]].groupby(["商品ID"]).sum()

sum_of_product

商品ID购买数量

16621

20182617

20331967

203320494

203322332

......

12268002521

1226800268

12269002316

12269202448

1226960245

662 rows × 1 columns

4.获取销量前十的商品

sum_of_product.sort_values('购买数量', ascending=False).head(10)

商品ID购买数量

5001883156632

500070168291

500119936351

500136366340

500037006325

2111225823

500105585248

500160064948

500066024692

500025244123

完整代码如下：

import os

import pandas as pd

# 获取所有Excel文件并读取数据

files = os.listdir("excel_data")

df_list = [pd.read_excel(os.path.join("excel_data", f)) for f in files]

data = pd.concat(df_list)

# 统计每个商品的数量，并输出到Excel文件中

sum_of_product = data[["商品ID", "购买数量"]].groupby(["商品ID"]).sum()

sum_of_product.to_excel("各个商品数量统计.xlsx")

# 统计销量前十的商品

sum_of_product.sort_values('购买数量', ascending=False).head(10)

商品ID购买数量

5001883156632

500070168291

500119936351

500136366340

500037006325

2111225823

500105585248

500160064948

500066024692

500025244123

教程就到这里，不足之处欢迎交流指正。

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