泉港区规划建设局网站网络营销案例文章
张小明 2026/1/12 8:39:05
泉港区规划建设局网站,网络营销案例文章,网站建设的实训心得,查看网站速度#x1f4bb; P12 【效率核弹】Pandas 自动化#xff1a;告别手动处理 Excel
#x1f3af; 学习目标#xff1a;
环境准备#xff1a;利用 Agent 模式自动安装处理 Excel 的必要零件。读取与写入#xff1a;学会用一行代码让 Python “吞下”整个 Excel 表格。数据筛选与… P12 【效率核弹】Pandas 自动化告别手动处理 Excel 学习目标环境准备利用 Agent 模式自动安装处理 Excel 的必要零件。读取与写入学会用一行代码让 Python “吞下”整个 Excel 表格。数据筛选与统计掌握像筛选 Excel 漏斗一样的代码逻辑。AI 协作利用通义灵码进行复杂的数据透视和分析。 引导词“在办公室里最磨人的活儿莫过于从 10 个表格里提取数据、剔除重复项、计算总和最后再合成一个新表。手动操作不仅慢还容易点错行。而Pandas库是专门为‘表格数据’而生的。在它眼里一个 Excel 文件就是一个DataFrame数据框。这一课我们将学习如何用几行代码完成你平时需要折腾一个下午的 Excel 统计工作。**一、准备工作安装“外挂”Pandas 处理 Excel 需要两个核心库pandas处理逻辑和openpyxl负责读写 Excel 文件格式。手把手 AI 实战Agent 模式在通义灵码对话框输入/agent。输入指令请帮我检查并安装 pandas 和 openpyxl 库。点击【运行/Run】等待底部终端显示安装成功。二、读取与查看让数据“现形”在 Pandas 中我们通常把读进来的表格变量起名叫dfData Frame 的缩写。importpandasaspd# 1. 读取 Excel 文件dfpd.read_excel(销售明细.xlsx)# 2. 看看长什么样只看前 5 行print(df.head())# 3. 看看表格的基本信息有多少行、每列叫什么print(df.info())三、核心招式筛选、计算与保存假设你有一张全公司的销售清单你只想看“华东区”且“销售额 5000”的数据。1. 精准筛选# 筛选逻辑要求 区域 是 华东区且 销售额 大于 5000resultdf[(df[区域]华东区)(df[销售额]5000)]2. 快速统计# 计算华东区的销售总额totalresult[销售额].sum()print(f华东区优质订单总额{total})3. 保存结果# 将筛选出来的结果保存到新表不保存左侧的行索引result.to_excel(华东区高额订单.xlsx,indexFalse)四、手把手 AI 实战复杂数据处理面对复杂的财务逻辑或统计需求直接向 AI 描述你的 Excel 形状即可。1. Ask 模式生成数据分析逻辑操作输入指令我有一个 DataFrame 叫 df包含 日期, 产品, 销量 三列。请写代码帮我实现1. 按 产品 分组2. 计算每个产品的 销量 总和。AI 价值它会教你使用groupby()函数这是 Pandas 的灵魂招式之一。2. Edit 模式清理脏数据操作选中你读取数据的代码。动作右键 -通义灵码-智能编辑。指令帮我优化代码在读取后自动删掉包含空值的行并把 日期 列转换成标准的日期格式。效果AI 会一键帮你加上dropna()和pd.to_datetime()让你的数据瞬间变干净。3. Agent 模式跨文件合并操作输入/agent。指令当前文件夹下有 12 个月份的销售 Excel请帮我写一个脚本把它们全部合并成一个总表并删除重复的行。效果AI 会结合os库和pd.concat()自主完成这套复杂的组合拳。️ 课后练习找一个你手头真实的 Excel 文件或者让 AI 帮你用 Python 生成一个模拟的。新建P12_excel.py尝试读取它并打印出前 10 行。挑战尝试筛选出某一列符合特定条件的行并保存为新文件。总结与预告PandasExcel 自动化的终极工具。DataFramePython 里的“虚拟表格”。链式操作筛选、统计、保存一气呵成。[下一篇 (P13)我们将学习如何给你的程序装上“眼睛”网页爬虫基础 (Requests)。你将学会如何让 Python 自动从网页上抓取你需要的价格、新闻或行业数据不再需要手动复制粘贴网页信息** 想要让互联网成为你的数据库吗让我们进入爬虫的世界