p ython读取excel数据，进行统计分类

可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据，并进行统计分类。

首先需要安装pandas库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后可以使用pandas库中的read_excel方法来读取Excel数据，例如：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，`data.xlsx`为Excel文件名，`Sheet1`为工作表名称。

读取完成后，可以使用pandas库中的groupby方法来进行统计分类，例如：

result = data.groupby(['分类列名'])['统计列名'].sum()

其中，`分类列名`为需要进行分类的列名，`统计列名`为需要进行统计的列名。`sum()`表示对统计列进行求和操作。

最后可以将结果保存为Excel文件，例如：

result.to_excel('result.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，`result.xlsx`为保存结果的Excel文件名，`Sheet1`为工作表名称。

相关问题

p ython读取excel数据

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据。首先需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后可以使用以下代码来读取Excel数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

# 输出数据
print(df.head())

其中，`read_excel()`函数用于读取Excel文件，`sheet_name`参数用于指定要读取的工作表名。读取成功后，可以使用`head()`函数来输出前几行数据。

p ython pandas读取excel

可以使用pandas库中的`read_excel()`函数读取excel文件。示例代码如下:

import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')

在这里，'file.xlsx'是要读取的excel文件的文件名，df是读取后存储数据的变量。