本文目录：

　　零、00时光宝盒

　　一、提出问题

　　二、理解数据

　　2.1、安装python读取excel文件的库

　　2.2、查看excel表的字段名和前几行记录

　　2.3、查看excel表结构

　　2.4、查看索引

　　2.5、查看每一列的列表头内容

　　2.6、查看每一列数据统计数目

　　2.7、看字段类型

　　2.8、查看数据信息

　　三、数据清洗

　　3.1、选择子集

　　3.2、列名重命名

　　3.3、删除重复值

　　3.4、缺失值处理

　　3.5、一致化处理

　　1）销售金额由字符串转换为数值（浮点型）

　　2）将日期字符串转换为日期数据类型

　　3.6、数据排序

　　1）进行升序排列

　　2）进行降序排列

　　3）按指定列进行排序

　　3.7、异常值处理

　　1）查看是否存在数值异常

　　2）设定条件，由系统判定真假

　　四、数据分析统计

　　4.1、各销售代表的销售量

　　4.2、统计各类别商品的平均价并保留2位小数

　　4.3、统计各商品的销售额

　　4.4、统计各商品各地的销售情况

　　4.5、统计8月各代表的销售额

　　4.6、统计下半年各月的销售额

　　

　　life is impermanent,cherish the moment

　　人生无常，珍惜当下

　　once there was a gathering of three old friends

　　从前有三个老朋友经常聚会

　　they were all scholars leading busy lives,but they made it a point to meet once a year to make sure they would always stay in touch with one another。

　　他们都是学者，过着忙碌的生活，但他们每年都会见面一次，以确保他们始终保持联系。

　　this time the gathering felt different,they were all getting old and starting to feel their age

　　这次聚会感觉不太一样了，他们都在变老，开始感觉到自己的年龄

　　sensing this the first scholar remarked we are all here together this year enjoying each other's company

　　第一位学者察觉到这一点，说：我们今年都在这里，享受彼此的陪伴

　　but who can say if we will all be able to come back and be together again next year

　　但谁能说我们明年是否还能回来再聚一堂

　　the second scholar laughed

　　其他两个人听到都笑了

　　next year I think you may be looking too far ahead and assuming too much

　　明年？我觉得你可能想得太远了或者假设太多了

　　today i am alive,but who can say if tomorrow i will open my eyes to greet another day

　　今天我还活着，但谁能说明天我会睁开眼睛迎接新的一天

　　they turned to the third scholar who had been quiet

　　他们转向一直沉默的另一个老人

　　he looked up at them thoughtfully and said tomorrow

　　他抬头若有所思地看着他们说，明天？官方最新版的wps的下载的网站

　　my friends as i sit here with you,i do not know if each breath i draw will be my last,who can say for certain if one breath will be followed by another
wps官方最新中文版下载的地方是什么
　　我的朋友们，当我和你们坐在一起时，我不知道我的每一次呼吸是否会是我的最后一次呼吸，谁能确定一次呼吸之后是否会有另一次呼吸

　　this story is short but deeply meaningful

　　这个故事很短但意义深远

　　it points to how uncertain and impermanent life

　　它指出了生命是多么的不确定和无常

　　the first scholar thought about life in years

　　第一位老人是以年为单位去思考人生

　　like many of us,we usually count the number of years we have been alive,thinking about the time we have left

　　像我们wps的电脑版下载的网站很多人一样,我们通常会数自己活了多少年,计算着我们剩下多少时间

　　the truth is

　　事实是

　　we might not have many years or even one year left

　　我们可能没有多少年了，甚至一年的时间也没有了

　　life is not just about counting years or days

　　生活不仅仅是按年日来计算

　　it moves from one moment to the next

　　而是从某一个时刻移动到下一个时刻

　　from one breath to the next

　　从一口气到下一口气

　　we don't really know how many minutes or seconds we still have

　　我们真的不知道，我们还剩下多少分钟，或者几秒钟

　　so the people who are important to you

　　所以对你很重要的人

　　be thankful for them now,not tomorrow or next year最新中文的wps

　　现在感谢他们,不要等明天或明年

　　tell them you appreciate them now for being in your life and be grateful for having a family too

　　告诉他们你现在感谢他们出现在你的生活中，也感谢有一个家庭

　　每个人活着都不容易，珍惜每次遇见，不只是口头，而是在你需要帮助时，我愿意伸出手并努力去办到。

　　逆境清醒

　　2024wps电脑版下载网址是什么.4.7

　　用groupby 统计xlsx文件

　　各销售代表的销售量统计各类别商品的平均价并保留2位小数统计各商品的销售额统计各商品各地的销售情况统计8月各代表的销售额统计下半年各月的销售额

　　首先，导入Pandas库和要操作的Excel文件。

　　例如，为验证和测试，建立了一个名为"pandas数据分析.xlsx"的Excel文件，它包含了一些数据，结构如下：

　　代码测试环境：python 3、Jupyterlab v3.4.3

　　!pip install openpyxl --user

　　

　　导入Pandas库和要操作的Excel文件。

　　(290, 9)

　　RangeIndex(start=0, stop=290, step=1)

　　Index(['编号', '销售部', '销售员', '销售时间', '商品编码', '商品名称', '单价', '销售数量', '销售金额'], dtype='object')

　　编号      290

　　销售部     290

　　销售员     290

　　销售时间    290

　　商品编码    289

　　商品名称    290

　　单价      290

　　销售数量    290

　　销售金额    290

　　dtype: int64

　　数据清洗的步骤为（7步）：

　　选择子集->列名重命名->删除重复值->缺失值处理->一致化处理->数据排序->异常值处理

　　（本例不需要选择子集）

　　（本例不需要列名重命名）

　　如果需要，可用wps的官网最新下载的地址的方法以下方法：

　　数据中原来是“销售日期” ，现在需要将 “销售日期” 重命名为"销售时间"

　　colNameDict={'销售日期':'销售时间'}

　　salesDF.rename(columns=colNameDict,inplace=True)
最新的中文版的wps的下载入口是什么
　　salesDF.head()

　　（本例不需要删除重复值），

　　如果需要删除重复值，可用以下方法：

　　subsalesDF=salesDF.drop_duplicates(subset=['销售时间','商品名称'])

　　（本例不存在缺失值），

　　获取的数据中很可能存在缺失值，如果遇到错误：例如float错误，那就是有缺失值，所以如果有缺失值需要处理掉。

　　python缺失值有3种：

　　1）Python内置的None值；

　　2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available；

　　3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。

　　所以，缺失值有3种：None，NA，NaN

　　可用以下方法：

　　#删除列（销售时间、商品名称）为空的行

　　salesDF=salesDF.dropna(subset=['销售时间','商品名称'],how='any')

　　1）销售金额由字符串转换为数值（浮点型）

　　2）将日期字符串转换为日期数据类型

　　转换日期过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值，这里删除列（销售时间，商品名称）中为空的行。

　　salesDF=salesDF.dropna(subset=['销售时间','商品名称'],how='any')

　　salesDF.shape

　　排序时用到的几个参数：

　　by：按哪几列排序

　　ascending：

　　True表示升序排列，

　　false表示降序排列

　　na_position：

　　在按指定列进行排序时，

　　如果此列数据中有空值(NaN)，

　　na_position（参数默认&wps office 的官方的下载的网址怎么找(wps官网最新下载电脑版)#xff09;为 last ，空值默认排在最后面，

　　na_position='first'，表示排序的时候，把空值放到前列

　　na_position参数只支持按单列排序时使用，在按多重索引或按多列排序时无效。

　　1）进行升序排列

　　2）进行降序排列

　　3）按指定列进行排序

　　（本例不存在异常值），

　　如需要，可按实际情况查询后排除。例如

　　1）查看是否存在数值异常

　　#查看异常值，例如“销售数量”值不能小于0，可通过

　　salesDF.describe()

　　2）设定条件，由系统判定真假

　　存在异常值：销售数量<0

　　#删除异常值：通过条件判断筛选出数据

　　#查询条件

　　querySer=salesDF.loc[:,'销售数量']>0

　　#应用查询条件

　　print('删除异常值前：',salesDF.shape)

　　salesDF=salesDF.loc[querySer,:]

　　print('删除异常值后：',salesDF.shape)

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