Overview

周五老板说有没有用python把csv合并到excel中的例子，用python还是比较方便的。

更新

背景

最近帮同学写了一个数据处理的小程序，用python开发，用来处理excel数据。

其实excel本身就能实现大部分功能，并不一定要用程序处理，但用代码的话更灵活一些。

功能

数据本身不能share，但是计算逻辑应该无所谓，所以代码已经放在haredata。

程序主要用到了python库pandas + openpyxl，写了非常简单的ui界面来选择输入的文件，处理完之后数据输出写入到新的文件里。

为了使用方便，最后打包成了exe。

背景

最近有个需求是对比 CSV 文件，其中一个为 Source， 另一个是系统生成的，理论上要满足 mapping 关系。

现在想要用 python 来验证一下生成的文件对应关系是正确的。

背景

最近的项目会根据一些数据的值来得到一定的结果，用户原来使用 python 直接生成 excel 文件，我们相当于移植到数据库中，使用 SP 去做业务逻辑。

所以理论上最后的结果需要一致，之前没有做全部数据的对比，这次相关 features 由我在改动，所以无论如何还是要保证数据能对比上，所以就写了相关的脚本来处理。

背景

今天手动给用户提供了 Report，其中需要对 excel 中的数据与数据库中的进行对比。数据文件不少，我要一个个打开去数，真的很费时间。

想要写一个小脚本，但发现没那么快，还是先手动给做了，写一个还是挺快的。

背景

最近做了一些数据处理方面的事，用到了 pandas，记录一下。

• python 3.6.5
• pandas 0.25
• xlrd 1.2.0

默认包引入：

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import pandas as pd

背景

最近在看数据分析相关的知识点，同事那借了本 Python for Data Analysis 在看，接下来会记录一下学习心得和书上的例子，温故知新。

数据分析的门道还是挺多的，Python 的一些库(pandas, numpy, matplotlib)也很好用，不用自己去用标准库辛苦的写了，之前分析 log 如果了解这些知识点的话，效率会很高。

今天介绍书中的例子。