用Python处理EXCEL,依照"城市"列做枢纽统计

可以使用Python中的pandas库来处理Excel文件，并且使用groupby方法来按照"城市"列进行分组聚合统计。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 按照"城市"列进行分组聚合统计
result = df.groupby('城市').agg({'销售额': 'sum', '订单量': 'count'})

# 输出结果
print(result)

其中，'example.xlsx'是需要处理的Excel文件名，'城市'列和'销售额'列、'订单量'列需要根据实际情况进行修改。

该代码将会输出按照"城市"列分组聚合统计后的结果，包括每个城市的销售额总和和订单量总数。

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使用python处理excel对指定列进行分列

没问题，使用Python的pandas库可以轻松地处理Excel文件，可以使用pandas.read_excel()方法读取Excel文件，然后使用DataFrame的str.split()方法对指定列进行分列操作。

python处理excel一列

对于Python处理Excel中的一列数据，你可以使用第三方库 pandas 来完成。以下是一个简单的示例代码：

首先，安装 pandas 库：

pip install pandas

然后，导入 pandas 库并读取 Excel 文件：

import pandas as pd

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

接下来，你可以使用以下代码来处理 Excel 表格中的某一列数据：

# 获取某一列数据
column_data = df['column_name']

# 对列数据进行操作，例如打印每个元素
for item in column_data:
    print(item)

在代码中，将 'your_file.xlsx' 替换为你的 Excel 文件路径，'column_name' 替换为你要处理的列名称。你可以根据需要进一步操作列数据，例如进行计算、筛选、绘图等。

希望这个示例能对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。