[python]使用Pandas处理多个Excel文件并汇总数据
在数据分析和处理过程中,经常需要处理多个Excel文件,并将其中的数据进行汇总和分析。本文介绍使用Python的Pandas库来读取多个Excel文件,并汇总不同类型的数据,例如员工工资、工件数量等。
代码示例
以下是一个完整的代码示例,展示了如何读取指定目录下的所有Excel文件,并对其中的数据进行处理和汇总:
import pandas as pd
import os# 设定存放Excel文件的目录路径
directory = r'C:\Users\Desktop\py计算'# 创建一个空的列表用于存储所有记录DataFrame
all_data_frames = []# 遍历目录中的所有Excel文件
for filename in os.listdir(directory):if filename.endswith(".xls"):file_path = os.path.join(directory, filename)# 读取Excel文件,从第六行开始,忽略前五行data = pd.read_excel(file_path, skiprows=4, engine='xlrd')# 去除特定列中的逗号并转换为数值格式,无法转换的设置为NaNdata['存额'] = data['存额'].str.replace(',', '').astype(float)print(data)# 将读取到的DataFrame添加到列表中all_data_frames.append(data)# 使用pd.concat将所有DataFrame合并成一个
all_data = pd.concat(all_data_frames, ignore_index=True)# 计算每个员工的工资之和
salary_sum = all_data.groupby('证件号码')['存额'].sum().round(2).reset_index()# 获取每个员工的其他信息(例如部门和职位)
employee_info = all_data[['姓名', '证件\n类型', '证件号码']].drop_duplicates(subset=['证件号码'])# 合并工资之和和其他信息
result = pd.merge(salary_sum, employee_info, on='证件号码', how='left')# 如果需要保存结果到新的Excel文件
result.to_excel('汇总带信息.xlsx', sheet_name='之和', index=False)
代码解析
- 导入必要的库:首先,我们需要导入Pandas库和os库。
- 设定目录路径:指定存放Excel文件的目录路径。
- 创建空列表:用于存储所有记录的DataFrame。
- 遍历目录中的Excel文件:使用
os.listdir遍历目录中的所有文件,并筛选出以.xls结尾的Excel文件。 - 读取Excel文件:使用
pd.read_excel读取Excel文件,从第六行开始,忽略前五行。 - 数据清洗:去除特定列中的逗号并转换为数值格式,无法转换的设置为NaN。
- 合并所有DataFrame:使用
pd.concat将所有DataFrame合并成一个。
关键函数
-
groupby:
groupby函数用于将数据分组,以便对每个组进行聚合操作。在本例中,按证件号码分组,并计算每个员工的工资之和。salary_sum = all_data.groupby('证件号码')['存额'].sum().round(2).reset_index() -
reset_index:
reset_index函数用于重置索引,将分组后的结果转换为DataFrame。在本例中,我们在计算工资之和后使用reset_index将结果转换为DataFrame。salary_sum = all_data.groupby('证件号码')['存额'].sum().round(2).reset_index() -
merge:
merge函数用于合并两个DataFrame。在本例中,我们将工资之和与员工的其他信息合并。result = pd.merge(salary_sum, employee_info, on='证件号码', how='left') -
drop_duplicates:
drop_duplicates函数用于删除重复的行。在本例中,我们获取每个员工的其他信息,并删除重复的记录。employee_info = all_data[['姓名', '证件\n类型', '证件号码']].drop_duplicates(subset=['证件号码'])
通过以上步骤读取多个Excel文件,并对其中的数据进行处理和汇总。这种方法不仅适用于工资数据,还可以应用于其他类型的数据,例如工件数量、销售额等。这样可以提高数据处理的效率,适用于各种数据分析和处理场景。
相关文章:
[python]使用Pandas处理多个Excel文件并汇总数据
在数据分析和处理过程中,经常需要处理多个Excel文件,并将其中的数据进行汇总和分析。本文介绍使用Python的Pandas库来读取多个Excel文件,并汇总不同类型的数据,例如员工工资、工件数量等。 代码示例 以下是一个完整的代码示例&a…...
提升体验:UI设计的可用性原则
在中国,每年都有数十万设计专业毕业生涌入市场,但只有少数能够进入顶尖企业。尽管如此,所有设计师都怀揣着成长和提升的愿望。在评价产品的用户体验时,我们可能会依赖直觉来决定设计方案,或者在寻找改善产品体验的切入…...
x264 编码器 SSIM 算法源码分析
SSIM SSIM(Structural Similarity Index)是一种用于衡量两幅图像之间视觉相似度的指标。它不仅考虑了图像的亮度、对比度和饱和度,还考虑了图像的结构信息。SSIM的值介于-1到1之间,值越接近1表示两幅图像越相似。 SSIM是基于以下三个方面来计算的: 亮度(Luminance):比…...
echarts使图表组件根据屏幕尺寸变更而重新渲染大小
效果图: 通过 window.addEventListener(resize, this.resizeChart); 实现 完整代码: <template><div class"dunBlock"><div class"char2" id"char2" ref"chart"></div></div…...
电脑图片损坏打不开怎么办?能修复吗?
照片和视频是记录和保存现实生活中的事件的最好方式。由于手机储存空间有限,一般我们会把有纪念意义的照片放到电脑上进行保存,但有时难免会遇到照片被损坏打不开的情况,一旦遇到这种情况,先不要急,也不要因为照片打不…...
vue-cli(二)
箭头函数 一般的函数: 这里window是用来调用函数的 function fun(){console.log(this) } window.fun(); 箭头函数: 1、如果只有一个参数,形参的小括号可以省略 2、如果只有一条语句,{}可以省略 完整的写法 let fun2 a>…...
今日头条的账号id在哪里看(网页版)
今日头条的账号id在哪里看(网页版) 1.https://mp.toutiao.com/profile_v4/index2.登录今日头条账号3.设置->头条号ID 1.https://mp.toutiao.com/profile_v4/index 2.登录今日头条账号 3.设置->头条号ID 打开下方链接: https://mp.to…...
单体应用提高性能和高并发处理-合理使用多核处理
合理使用多核处理能力是提升单体应用性能和处理高并发能力的重要手段。以下是关于如何合理利用多核处理器的详细讲解,包括多线程编程、线程池的使用、并行计算、以及如何避免常见的性能陷阱。 1. 多线程编程 多线程编程是利用多核处理器的直接方式。每个线程可以在…...
基于STM32/GD32的双CAN、一路485开发板
双CAN开发板 双CAN、一路485开发板的设计开发板配置器件选型CAN设计硬件设计软件设计 485设计硬件设计软件设计 其他设计LED硬件按键硬件 PCB板子和实物图开发板测试视频其他资料 双CAN、一路485开发板的设计 最近工作经常会出现一些小问题。就想设计一款带CAN的开发板用来测试…...
快排/堆排/归并/冒泡/
常见的内排序算法 插入排序 直接插入排序 原理:相当于扑克牌变成有序,先拿第一张,把他调节成有序,再拿第二张,与第一张相比找到第二张的位置,再继续拿第三张,以此类推。 void InsertSort(in…...
React基础教程(08):state体验
文章目录 7、state再体验7.1 异步更新状态7.2 同步更新状态方式17.3 同步更新状态方式27.4 betterScroll7.5 列表案例7、state再体验 7.1 异步更新状态 完整代码 import React from "react";export default class App extends React.Component{state = {count:1,}…...
Win10 创建新的桌面2,并实现桌面切换
1. Win10 创建新的桌面2 Win - Tab 2. Win10 桌面切换 Ctrl - Win - ←/→ 我们下期见,拜拜!...
MySQL数据库介绍及基础操作
目录: 一.数据库介绍 二.数据库分类 三. 数据库的操作 四. 常用数据类型 五. 表的操作 一.数据库介绍 1.文件保存数据有以下几个缺点: 1.1文件的安全性问题 1.2文件不利于数据查询和管理 1.3文件不利于存储海量数据 1.4文件在程序中控制不方便 为了解决上述问题&…...
【C语言篇】C语言常考及易错题整理DAY2
文章目录 C语言常考及易错题整理选择题编程题至少是其他数字两倍的最大数两个数组的交集图片整理寻找数组的中心下标多数元素除自身以外数组的乘积不使用加减乘除求两个数的加法 C语言常考及易错题整理 选择题 下列 for 循环的次数为( ) for(int i 0…...
javase入门
最近在学习大数据,学到flume拦截器的时候发现自定义拦截器需要使用java编写,现在开始学一些java入门的东西. 一. java相关组成 path环境变量: 环境变量用于记住程序路径,方便在命令行窗口任意目录启动程序. 二 java中的变量 变量要先定义在使用. int age 15 定义变量要定义其…...
Wireshark显示过滤器大全:快速定位网络流量中的关键数据包
文章目录 一、简介二、wireshark中的逻辑运算符三、过滤示例集合3.1 过滤指定日期和时间3.2 过滤指定协议3.2.1 例:仅显示SMTP(端口 25)和ICMP流量:3.2.2 例如:Windows 客户端 - DC 交换 3.3 过滤指定网段(…...
OOP笔记4----抽象类、接口、枚举
抽象类 简介 父类可以封装不同子类的共同特征或者共同行为.而有的时候,父类中封装的方法无法具体完成子类中需要的逻辑,因此我们可以将此方法设计成抽象方法,即使用关键字abstract进行修饰。而有抽象方法的类,也必须使用abstract…...
MySQL面试题全解析:准备面试所需的关键知识点和实战经验
MySQL有哪几种数据存储引擎?有什么区别? MySQL支持多种数据存储引擎,其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。 存储方式:MyISAM引擎将数据和索引分别存储在两个不…...
01_Electron 跨平台桌面应用开发介绍
Electron 跨平台桌面应用开发介绍 一、Electron 的介绍二、关于 NW.js 和 Electron 介绍三、搭建 Electron 的环境1、准备工作:2、安装 electron 环境3、查看 electron 的版本,electron -v 一、Electron 的介绍 Electron 是由 Github 开发的一个跨平台的…...
【C语言-扫雷游戏】mineweeper【未完成】
编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门攻略 编程已成为当代大学生的必备技能,但面对众多编程语言和学习资源,新生们常常感到迷茫。如何选择适合自己的编程语言?如何制定有效的学习计划?如何避免常见的学习陷阱&…...
wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法
使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
ServerTrust 并非唯一
NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...
有限自动机到正规文法转换器v1.0
1 项目简介 这是一个功能强大的有限自动机(Finite Automaton, FA)到正规文法(Regular Grammar)转换器,它配备了一个直观且完整的图形用户界面,使用户能够轻松地进行操作和观察。该程序基于编译原理中的经典…...
稳定币的深度剖析与展望
一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,加密货币作为一种新兴的金融现象,正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而,加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下,稳定…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
ubuntu22.04有线网络无法连接,图标也没了
今天突然无法有线网络无法连接任何设备,并且图标都没了 错误案例 往上一顿搜索,试了很多博客都不行,比如 Ubuntu22.04右上角网络图标消失 最后解决的办法 下载网卡驱动,重新安装 操作步骤 查看自己网卡的型号 lspci | gre…...
云原生周刊:k0s 成为 CNCF 沙箱项目
开源项目推荐 HAMi HAMi(原名 k8s‑vGPU‑scheduler)是一款 CNCF Sandbox 级别的开源 K8s 中间件,通过虚拟化 GPU/NPU 等异构设备并支持内存、计算核心时间片隔离及共享调度,为容器提供统一接口,实现细粒度资源配额…...
快速排序算法改进:随机快排-荷兰国旗划分详解
随机快速排序-荷兰国旗划分算法详解 一、基础知识回顾1.1 快速排序简介1.2 荷兰国旗问题 二、随机快排 - 荷兰国旗划分原理2.1 随机化枢轴选择2.2 荷兰国旗划分过程2.3 结合随机快排与荷兰国旗划分 三、代码实现3.1 Python实现3.2 Java实现3.3 C实现 四、性能分析4.1 时间复杂度…...
