用python提取excel中多个数据并统计数目并生成excel文件

如果您要从多个工作表中提取数据并统计它们的数量，可以使用类似于以下代码的循环：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')

# 遍历所有工作表
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    # 读取工作表数据
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
    # 统计数据
    counts = df['列名'].value_counts()
    # 将结果写入新的工作表
    writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx', engine='openpyxl', mode='a')
    counts.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name)
    writer.save()

请注意，此代码使用了一个循环来遍历所有工作表，并在每个工作表上执行相同的统计过程。此外，我们使用了`mode='a'`参数来打开新的Excel文件并将结果写入它们。

相关问题

按照属性提取excel中的数据，如何实现

### 回答1：
可以使用Python中的pandas库来实现按照属性提取excel中的数据。首先，使用pandas的read_excel函数读取excel文件，然后使用pandas的loc函数按照属性提取数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按照属性提取数据
result = df.loc[df['属性'] == '某个属性']

其中，'data.xlsx'是excel文件的路径，'属性'是excel表格中的属性列名，'某个属性'是要提取的属性值。执行以上代码后，result就是按照属性提取出来的数据。

### 回答2：
要按照属性提取Excel中的数据，可以通过以下步骤实现：

1. 打开Excel文件并选择要提取数据的工作表。
2. 确定要提取数据的属性，可以是某一列的标题、某几列的标题组合，或者其他特定的属性条件。
3. 根据属性条件，确定要提取数据的范围。可以是整个工作表、某个区域或特定行列的范围。
4. 使用Excel的筛选功能，将数据按照属性条件进行筛选。在Excel菜单栏的“数据”选项中，选择“筛选”并根据属性条件设置筛选条件。
5. 筛选后，只显示符合属性条件的数据行，可以通过复制、剪切等操作将筛选后的数据复制到其他位置或新建的工作表中。
6. 对于较复杂的属性条件提取，可以使用Excel的函数功能。通过在单元格中使用函数，按照属性条件提取数据并显示在其他单元格中。常用的函数包括VLOOKUP、INDEX、MATCH等。
7. 对于包含大量工作表或复杂数据关系的Excel文件，可以使用宏（Macro）来实现属性提取。通过编写宏代码，可以自动按照属性条件提取数据并生成报表。
8. 完成数据提取后，可以根据需要对提取的数据进行格式调整、数据清洗等操作，以便于后续的数据分析和处理。

总之，按照属性提取Excel中的数据可以通过筛选、函数、宏等方式来实现，具体方法取决于数据的复杂程度和提取需求的具体要求。

### 回答3：
要按照属性提取Excel中的数据，可以按照以下步骤实现：

1. 首先，需要打开Excel文件，并确定要提取数据的工作表。

2. 然后，可以通过使用Excel软件提供的筛选功能来筛选出符合特定属性的数据。筛选功能通常位于Excel的数据选项卡中。用户可以通过在筛选器中选择特定属性的条件来过滤数据。

3. 另一种方法是使用Excel的函数来提取特定属性的数据。例如，可以使用“VLOOKUP”函数来在一个或多个列中查找具有特定属性的数据，并将其提取到另一个单元格中。该函数需要指定要查找的属性的列和要提取的数据的列。

4. 此外，可以使用Excel的宏功能来自动化属性提取过程。宏是一系列VBA（Visual Basic for Applications）代码的集合，可以执行一系列特定的任务。通过编写一个宏，用户可以定义提取数据的属性以及提取数据的目标位置。

5. 最后，用户可以将提取的数据复制到另一个工作表或工作簿中，或将其保存为单独的文件。这样做可以方便后续的数据分析和处理。

总之，按照属性提取Excel中的数据可以通过筛选功能、Excel函数、宏功能等多种方法来实现。具体选择哪种方法取决于用户的需求和Excel的版本。

Python怎么绘制Excel中数据的96点时箱线图的代码

### 回答1：
你可以使用Python的Pandas和Matplotlib库来绘制Excel中数据的96点时箱线图。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 绘制96点时箱线图
plt.boxplot(data.values, positions=[i for i in range(1, 97)])
plt.title('96 points boxplot of data')
plt.xlabel('Points')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

其中，'data.xlsx'为你所要绘制的Excel文件路径。如果你的Excel文件中有多个数据列，可以使用data.iloc[]来指定想要绘制的数据列。

### 回答2：
要绘制Excel中数据的96点时箱线图，可以使用Python的数据处理库pandas和可视化库seaborn来完成。

首先，需要安装相应的库。可以使用pip命令来安装pandas和seaborn库：

pip install pandas
pip install seaborn

然后，引入所需的库：

import pandas as pd
import seaborn as sns

接下来，读取Excel数据并创建数据框：

data = pd.read_excel('data.xlsx')

接下来，使用seaborn中的boxplot函数来绘制箱线图：

sns.boxplot(x=data['data'], whis=0.96)

其中，x参数指定要绘制的数据列，whis参数指定要绘制的箱线的范围。

最后，使用plt.show()函数来显示绘制的图形：

plt.show()

完整的代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('data.xlsx')
sns.boxplot(x=data['data'], whis=0.96)
plt.show()

请注意，这里的data.xlsx是一个Excel文件，其中包含了要绘制的数据列。根据实际情况，需要将代码中的文件名和数据列名称进行替换。

运行以上代码后，会生成一个96点时的箱线图，用于显示数据的分布情况和异常值。

### 回答3：
绘制Excel中数据的96点时箱线图，可以使用Python中的pandas和matplotlib库。以下是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel("data.xlsx")  # 请将"data.xlsx"替换为你自己的Excel文件路径

# 提取数据中的96个点
points = data.iloc[:, 0:96]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(points)

# 设置x轴标签
plt.xlabel("时间点")

# 设置y轴标签
plt.ylabel("数据值")

# 设置标题
plt.title("96点时箱线图")

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，首先导入pandas和matplotlib库。接下来使用`pd.read_excel`方法读取Excel文件，其中的"data.xlsx"需要替换为你自己的Excel文件路径。然后通过`iloc`方法提取数据中的96个点并保存在`points`变量中。最后使用`plt.boxplot`方法绘制箱线图，并设置坐标轴标签和标题。最后使用`plt.show`方法显示图形。