python批量统计excel数据_利用python对excel计数并输出结果

Ⅰ pandas如何统计excel中列数据的行数

准备测试数据：

运行效果展示

附上实现代码：

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd

OPENPATH = 'test.xls'
SAVEPATH = 'test1.xls'

def total_count(path=OPENPATH, sheetname='testsheet'):
df = pd.read_excel(path, sheet_name=sheetname, names=['值', '计数'])
# 获取统计项目
item_name = set(df['值'])
# 创建字典统计
total_dict = dict(zip([i for i in item_name], [
0 for _ in range(len(item_name))]))
# 遍历”值“列，逐个统计数量
for index, item in enumerate(df['值']):
# 如果在set中
if item in item_name:
# 加入计数统计
total_dict[item] += df['计数'][index]
# 返回
return total_dict

def datato_excel(path=SAVEPATH, sheet_name='total', data_dict={}):
report_df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict,orient='index')
xl_writer = pd.ExcelWriter(path)
report_df.to_excel(xl_writer, sheet_name)
try:
xl_writer.save()
print('Save completed')
except:
print('Error in saving file')

if __name__ == "__main__":
datato_excel(data_dict=total_count())

不知道这是不是您想要的结果，如果有帮助，请采纳一下，谢谢！

Ⅱ python如何处理大量excel数据

使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本。

from xlwt import Workbook, Formula

import xlrd

book = Workbook()

sheet1 = book.add_sheet('Sheet 1')

sheet1.write(0,0,10)

sheet1.write(1,0,Formula('A1/B1'))

sheet2 = book.add_sheet('Sheet 2')

row = sheet2.row(0)

row.write(2,Formula("$A$1+$B$1*SUM('ShEEt 1'!$A$1:$b$2)"))

book = xlrd.open_workbook('formula.xls')

sheet = book.sheets()[0]

for i in range(nrows):

print (sheet.cell(i,j).value)

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

Ⅲ python批处理多个excel文件，得出所有excel文件中某一列的和，具体程序如下：文件都在D:/excel中

import os,xlrd
numh=0.0
for f in os.listdir('D:\excel'):
    print "file:",f
    wb=xlrd.open_workbook(os.path.abspath(f))
    table=wb.sheet_by_index(1)
    for r in range(table.nrows):
        numh=table.cell(r,0).value+numh
    print 'numh:',numh

Ⅳ 如何使用python或者宏对excel中数据进行统计重复次数

在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。

Ⅳ 如何用python遍历文件夹下的所有excel文件

大数据处理经常要用到一堆表格，然后需要把数据导入一个list中进行各种算法分析，简单讲一下自己的做法：

1.如何读取excel文件

网上的版本很多，在xlrd模块基础上，找到一些源码：

[python]view plain

importxdrlib,sys
importxlrd
defopen_excel(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx"):
data=xlrd.open_workbook(file)
returndata
#根据索引获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_index：表的索引
defexcel_table_byindex(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_index=0):
data=open_excel(file)
table=data.sheets()[by_index]
nrows=table.nrows#行数
ncols=table.ncols#列数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
#根据名称获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_name：Sheet1名称
defexcel_table_byname(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_name=u'Sheet1'):
data=open_excel(file)
table=data.sheet_by_name(by_name)
nrows=table.nrows#行数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
defmain():
tables=excel_table_byindex()
forrowintables:
print(row)
tables=excel_table_byname()
forrowintables:
print(row)
if__name__=="__main__":
main()
最后一句是重点，所以这里也给代码人点个赞！

最后一句让代码里的函数都可以被复用，简单地说：假设文件名是a，在程序中import a以后，就可以用a.excel_table_byname()和a.excel_table_byindex()这两个超级好用的函数了。

2.然后是遍历文件夹取得excel文件以及路径：，原创代码如下：

[python]view plain

importos
importxlrd
importtest_wy
xpath="E:/唐伟捷/电力/电力系统总文件夹/舟山电力"
xtype="xlsx"
typedata=[]
name=[]
raw_data=[]
file_path=[]
defcollect_xls(list_collect,type1):
#取得列表中所有的type文件
foreach_elementinlist_collect:
ifisinstance(each_element,list):
collect_xls(each_element,type1)
elifeach_element.endswith(type1):
typedata.insert(0,each_element)
returntypedata
#读取所有文件夹中的xls文件
defread_xls(path,type2):
#遍历路径文件夹
forfileinos.walk(path):
foreach_listinfile[2]:
file_path=file[0]+"/"+each_list
#os.walk()函数返回三个参数：路径，子文件夹，路径下的文件，利用字符串拼接file[0]和file[2]得到文件的路径
name.insert(0,file_path)
all_xls=collect_xls(name,type2)
#遍历所有type文件路径并读取数据
forevey_nameinall_xls:
xls_data=xlrd.open_workbook(evey_name)
foreach_sheetinxls_data.sheets():
sheet_data=test_wy.excel_table_byname(evey_name,0,each_sheet.name)
#请参考读取excel文件的代码
raw_data.insert(0,sheet_data)
print(each_sheet.name,":Datahasbeendone.")
returnraw_data
a=read_xls(xpath,xtype)
print("Victory")
欢迎各种不一样的想法~~

Ⅵ 利用python对excel计数，并输出结果

通常是直接用命令行cat 文件名|grep -c "idea"就可以解决。
在python里也可以直接 open('文件名','rb').read().count('idea')这样的方式取得数量
如果是复杂一些，可以用正则、
text=open('文件名','rb').read()
re.findall('(?isu)"username":"idea"', text)

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