python控制excel按星期分类数据
时间: 2023-10-08 16:10:24 浏览: 72
以下是一个示例代码,它将Excel表格中的数据按照星期分类并打印出来:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 添加一个新列,表示数据对应的星期
df['weekday'] = df['date'].apply(lambda x: datetime.strptime(str(x), '%Y-%m-%d').weekday())
# 按照星期分类并打印出来
for i in range(7):
print('星期', i)
print(df.loc[df['weekday'] == i])
print('\n')
```
在这个示例代码中,我们使用了Pandas库来读取Excel文件和处理数据。首先,我们读取Excel文件并将其存储在DataFrame中。然后,我们使用apply函数和lambda表达式来添加一个新列,该列表示每个数据对应的星期。最后,我们使用loc函数来按照星期分类并打印出来。
相关问题
实现按星期分类的数据,再按照单元格内容是否合格分类,合格的计算合格率,不合格的按照备注内容进行分类并计算不合格率,最后输出不合格率折线图,python控制excel
实现这个功能需要使用Python的pandas和matplotlib库来操作Excel数据和绘制折线图。具体步骤如下:
1. 使用pandas读取Excel数据表格,将数据转换为DataFrame格式。
2. 对数据进行按星期分类,可以使用pandas的groupby方法。
3. 对每个星期的数据,再按照单元格内容是否合格分类,可以使用pandas的条件筛选方法。
4. 对合格的数据,计算合格率。
5. 对不合格的数据,按照备注内容进行分类,可以使用pandas的groupby方法。
6. 对每个不合格分类,计算不合格率。
7. 绘制折线图,可以使用matplotlib库来实现,将不合格率按照时间序列绘制在同一张图上。
代码示例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel数据表格
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 按星期分类
week_data = data.groupby('Week')
# 遍历每个星期的数据
for week, week_df in week_data:
print('Week:', week)
# 按照单元格内容是否合格分类
qualified_data = week_df[week_df['Status'] == 'Qualified']
unqualified_data = week_df[week_df['Status'] != 'Qualified']
# 计算合格率
qualified_rate = len(qualified_data) / len(week_df) * 100
print('Qualified Rate:', qualified_rate)
# 按照备注内容进行分类
unqualified_group = unqualified_data.groupby('Remark')
# 计算不合格率
unqualified_rate_dict = {}
for remark, remark_df in unqualified_group:
unqualified_rate = len(remark_df) / len(week_df) * 100
unqualified_rate_dict[remark] = unqualified_rate
print('Unqualified Rate ({}) : {}'.format(remark, unqualified_rate))
# 绘制折线图
plt.plot(list(unqualified_rate_dict.keys()), list(unqualified_rate_dict.values()), label='Week {}'.format(week))
# 设置图例和标题
plt.legend()
plt.title('Unqualified Rate')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码可以读取名为"data.xlsx"的Excel数据表格,并按照星期分类,对每个星期的数据进行单元格内容分类和不合格率计算。最后,将每个星期的不合格率绘制在同一张图上,图例和标题也已经设置好。运行代码后,会显示折线图,可以根据需要对图像进行保存或调整。
实现按星期分类的数据,再按照单元格内容是否合格分类,合格的计算合格率,不合格的按照备注内容进行模糊查询并分类后计算各不合格率,最后输出不合格率折线图,python控制excel
可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现这个功能。首先需要安装这两个库。
具体步骤:
1. 读取Excel文件,使用pandas库的read_excel函数,将Excel文件读取到DataFrame中。
2. 对数据进行分类,可以使用pandas库的groupby函数,按照星期和单元格内容进行分类。
3. 计算合格率,可以使用pandas库的mean函数,计算每一组数据的合格率。
4. 对不合格的数据进行模糊查询并分类,可以使用pandas库的str.contains函数和正则表达式来实现。
5. 计算不合格率,同样使用pandas库的mean函数,计算每一组数据的不合格率。
6. 使用matplotlib库绘制折线图,将不合格率按照星期进行展示。
7. 将结果输出到Excel文件中,使用pandas库的to_excel函数。
以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 按照星期和单元格内容进行分组
grouped = df.groupby(['星期', '单元格内容'])
# 计算合格率
pass_rate = grouped.mean()
# 进行模糊查询并分类
not_pass = grouped.apply(lambda x: x[x['备注'].str.contains('不合格')])
# 计算不合格率
not_pass_rate = not_pass.groupby(['星期', '单元格内容']).mean()
# 绘制折线图
for content in df['单元格内容'].unique():
plt.plot(pass_rate.xs(content, level='单元格内容').index,
pass_rate.xs(content, level='单元格内容')['是否合格'],
label='{}合格率'.format(content))
plt.plot(not_pass_rate.xs(content, level='单元格内容').index,
not_pass_rate.xs(content, level='单元格内容')['是否合格'],
label='{}不合格率'.format(content))
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('星期')
plt.ylabel('合格率')
plt.title('不同单元格内容的合格率和不合格率')
plt.show()
# 输出结果到Excel文件
pass_rate.to_excel('pass_rate.xlsx')
not_pass_rate.to_excel('not_pass_rate.xlsx')
```
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