Python解析Excel数据入门
Python因其简洁易学和强大的生态系统，成为数据处理的首选语言之一。在Excel数据解析领域，pandas库结合openpyxl或xlrd等工具，可以高效地完成数据的读取、清洗、分析和导出。本章将介绍如何搭建环境并读取Excel文件。
环境搭建与库安装
使用pip安装必备库：pandas用于核心数据处理，openpyxl用于处理.xlsx格式文件。执行命令：pip install pandas openpyxl。安装完成后，通过import pandas as pd导入库，即可开始操作。
基础读取操作
使用pandas.read_excel()函数可直接读取Excel文件。指定文件路径和sheet_name参数即可加载数据到DataFrame对象。例如df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')，数据将以表格形式存储在内存中，支持行列索引和标签访问。
数据清洗与预处理
原始Excel数据常包含空值、重复项或格式不一致等问题。pandas提供了一系列方法进行数据清洗，确保数据质量满足分析需求。
处理缺失值与重复项
使用df.isnull().sum()检测缺失值分布，df.dropna()可删除含空值的行/列，df.fillna(value)支持用特定值填充。对于重复数据，df.duplicated()识别重复行，df.drop_duplicates()可快速去重。
数据类型转换
Excel中的日期、货币等格式可能被错误识别为文本。通过df['column'] = pd.to_datetime(df['column'])或df['column'].astype(float)可强制转换数据类型，确保后续计算准确性。
数据分析与可视化
pandas集成了数据统计和聚合功能，结合Matplotlib或Seaborn库可实现专业级数据可视化。
数据统计与聚合
使用df.describe()快速获取数值型字段的统计摘要（均值、标准差、分位数等）。groupby()方法支持按特定字段分组统计，例如df.groupby('category')['sales'].sum()可计算各品类销售总额。
可视化集成
通过df.plot()可直接生成折线图、柱状图等基础图表。如需更复杂可视化，可使用plt.subplots()创建多子图布局，Seaborn的sns.heatmap()可绘制相关性热力图，直观展示数据关系。
高级应用与自动化
Python解析Excel可结合办公自动化场景，实现定期报告生成、多文件合并等进阶功能。
多表操作与合并
pd.concat([df1, df2])可垂直或水平拼接多个DataFrame。pd.merge(df1, df2, on='key')支持类似SQL的关联查询，适用于多sheet或多文件数据整合。
自动化报表生成
利用win32com或openpyxl库可直接操作Excel应用程序，实现格式调整、公式计算等高级功能。结合计划任务工具（如APScheduler），可构建自动化的数据Pipeline，定期生成并发送分析报告。
实战案例：销售数据分析
以一个包含订单日期、产品类别、销售额的Excel表为例，演示端到端分析流程：读取数据后，首先清洗日期格式和异常值，接着按月聚合计算销售额趋势，最终通过折线图展示结果并导出为新的Excel报告。
异常值处理技巧
使用分位数检测离群值：Q1 = df['sales'].quantile(0.25), Q3 = df['sales'].quantile(0.75)，IQR = Q3 - Q1，筛选df[(df['sales'] > Q1-1.5IQR) & (df['sales'] < Q3+1.5IQR)]可有效过滤异常销售记录。
动态数据透视表
通过pd.pivot_table(df, values='sales', index='date', columns='product', aggfunc='sum')可创建交互式透视表，快速生成按日期和产品分类的交叉统计，比Excel原生操作更灵活。