EXCEL是日常辦公最常用的軟件，然而遇到數據量特別大(超過10W條)或者需要很復雜的公式時就顯得沒那么方便了(卡卡卡)，下面就看看一些python替代EXCEL的常用操作。

X和Y代表地理位置，month代表月份，day代表星期幾，FFMC代表細小可燃物濕度碼，DMC代表粗腐殖質濕度碼,DC代表干旱碼,ISI代表初始蔓延指數,temp代表溫度,RH代表相對濕度,wind代表風速,rain代表降雨量，area代表地區。

目錄：

1、導入數據源

2、數據基本操作

3、描述性統計4、缺失值處理

5、篩選

6、替換

7、排序

8、關聯

9、聚合

10、數據透視表pd.pivot_table()

一、導入數據源

2)查看指定行列數據

數據讀取
Excel

Excel讀取本地數據需要打開目標文件夾選中該文件并打開

Pandas

Pandas支持讀取本地Excel、txt文件，也支持從網頁直接讀取表格數據，只用一行代碼即可，例如讀取上述本地Excel數據可以使用pd.read_excel("示例數據.xlsx")

數據生成

說明：生成指定格式/數量的數據

Excel

以生成10*2的0—1均勻分布隨機數矩陣為例，在Excel中需要使用rand()函數生成隨機數，并手動拉取指定范圍

Pandas

在Pandas中可以結合NumPy生成由指定隨機數(均勻分布、正態分布等)生成的矩陣，例如同樣生成10*2的0—1均勻分布隨機數矩陣為，使用一行代碼即可：pd.DataFrame(np.random.rand(10,2))

綜上所述，用Python操作Excel的進程比其它快多啦，有沒有感興趣的小伙伴呢？小編整理了Python內容，無償獲取哦，關注小編，私信Python即可。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 手动读取cifar10_Python搞定Excel，秒解决！大大提高工作效率的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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