python怎么把excel中的百分数删除

要删除Excel中的百分数，可以使用Python中的pandas库来处理。首先，需要安装pandas库，然后使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，将数据加载到DataFrame中。

接下来，可以使用DataFrame中的apply函数和lambda表达式来处理百分数列。可以使用apply函数将lambda表达式应用到百分数列中的每个元素上，然后使用字符串的replace函数将百分号替换为空字符串，最后将处理后的数据保存到Excel文件中。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('excel_file.xlsx')

# 处理百分数列
df['百分数列'] = df['百分数列'].apply(lambda x: x.replace('%', ''))

# 保存到新的Excel文件
df.to_excel('new_excel_file.xlsx', index=False)

以上代码中，通过使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，然后使用apply函数和lambda表达式处理百分数列，最后将处理后的数据保存到新的Excel文件中。

通过这种方法，就可以使用Python来删除Excel中的百分数。

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import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将百分比数值转为数字格式
df['percentage'] = df['percentage'].str.rstrip('%').astype('float') / 100

# 将数据保存为xlsx文件
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个示例中，我们首先使用pandas的read_csv()函数读取csv文件，并将其保存为DataFrame对象。然后，我们使用pandas的str.rstrip()函数删除百分号，并使用astype()函数将字符串转换为浮点数。最后，我们使用pandas的to_excel()函数将数据保存为xlsx文件，并使用xlsxwriter引擎将百分比数值保存为数字格式。

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1. **数据导入**：首先，你需要使用pandas库中的`read_csv`或`read_excel`函数将数据文件（可能是CSV或Excel格式）加载到DataFrame中。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('2015人口抽样调查.csv')

2. **数据预处理**：检查数据是否有缺失值、异常值或需要清洗的地方。可能需要使用`dropna`、`fillna`等函数处理这些问题。

   df = df.dropna()  # 删除含有缺失值的行

3. **数据探索**：利用`describe`和`head`等函数理解数据的基本情况，比如人口分布、年龄段比例等。

   print(df.describe())

4. **数据可视化**：使用matplotlib、seaborn或plotly等库绘制图表，如柱状图、饼图展示性别、年龄分布等。

   import matplotlib.pyplot as plt
   df['年龄段'].value_counts().plot(kind='bar')
   plt.show()

5. **统计分析**：计算平均值、中位数、百分比等，对某些关键变量进行分组分析。

   grouped_data = df.groupby('地区').mean()  # 按地区计算人口平均年龄

6. **假设检验或回归分析**：如果想探讨某些变量之间的关系，可以做相关性分析、t-test或线性回归等。

7. **模型构建**：如果是预测性分析，可能会用到机器学习库（如scikit-learn），训练模型并评估性能。