Python实现Excel数据分析系统开发教程

知识点： 1. Python编程语言：Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。在数据分析领域，Python由于其丰富的数据处理库和易于理解的代码而被广泛使用。 2. 操作系统兼容性：本系统支持在Windows 7和Windows 10操作系统上运行，说明了开发时考虑了操作系统的兼容性。 3. Python版本：系统开发使用的是Python 3.6版本，这是Python的一个稳定版本，具有广泛的第三方库支持。 4. 可视化开发环境：PyCharm是专业的Python IDE，提供代码补全、代码分析、单元测试、集成调试器和VCS集成等功能，有助于提高开发效率和代码质量。 5. 界面设计工具：Qt Designer用于设计图形用户界面（GUI），它是Qt框架的一部分，非常适合创建跨平台的应用程序界面。 6. Python内置模块： - os：提供了非常丰富的方法来使用操作系统相关的功能，如文件和目录操作。 - sys：提供了访问与Python解释器紧密相关的变量和函数。 - glob：允许用户查找符合特定模式的文件路径名，常用于文件搜索和管理。 - numpy：是一个用于科学计算的库，支持大量维度数组与矩阵运算，以及一个完整的高级数学函数库。 7. 第三方模块： - PyQt5：是一个使用Python编写的跨平台应用程序和用户界面框架，是Qt库的Python绑定。 - pyqt5-tools：提供了开发和测试PyQt5应用程序所需的工具。 - pandas：是一个开源的库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 - matplotlib：是一个用于创建静态、交互式和动画可视化的库，非常适合于数据探索和可视化分析。 - xlrd：用于读取Excel文件（包括xls和xlsx格式）。 8. 模块安装方法：在使用第三方模块前，通常需要先安装这些模块。安装过程中，可以使用pip工具，它是Python的包管理工具，提供了简单方便的安装方式。例如，安装pandas模块的命令是"pip install pandas"。 9. Excel数据分析：Excel是广泛使用的电子表格程序，而将Python与Excel结合，可以充分利用Python强大的数据分析能力，进行数据清洗、处理和可视化展示。 10. 设计文件：由于文件名"14、基于Python所写的Excel数据分析设计.zip"中包含了一个压缩包，这意味着相关的设计文件已经被打包成一个压缩文件，可能包含代码、文档、图像等资源，便于分发和存档。 总结：该资源摘要信息体现了Python在数据分析和Excel处理方面的应用，详细描述了开发环境、工具和模块的要求。通过理解这些知识点，可以更好地掌握如何使用Python进行Excel数据分析和相关软件的开发。