Python实战：Excel数据处理与自动化统计教程

在本文档中，作者分享了一篇Python实战教程，详细介绍了如何使用Python实现对Excel文件的读取、统计分析以及数据写入操作。背景是由于一次国内会议的准备工作，需要处理大量邮件回复信息，包括参会人员的确认情况，作者决定利用Python编程来提高效率，避免手动操作带来的繁琐。 首先，version_1版本的基本功能包括读取Excel数据，进行简单的统计和显示，但是存在一些问题，如数据显示后需要手动复制粘贴到Excel中，并且代码中出现了处理NaN值的问题，这影响了数据处理的自动化程度。 随后的version_2改进了这一问题，通过使用set数据结构替换list，自动去除了重复项，但仍然保留了手动操作的部分不便。接着，version_3着重解决了set中处理NaN值的问题，并添加了Excel写入功能，但一次只能写入一个工作表，需要多次运行才能完成所有表的写入。 version_4进一步优化了写入操作，将写入多个工作表的功能整合到一个程序中，只需运行一次即可完成，但可能并不灵活，如果用户只想写入部分工作表，可能会感到不便。 version_5则是对前几个版本的升级，实现了代码模块化，提高了代码的可读性和维护性。同时，它改进了处理NaN值的方法，使得代码更加简洁。此外，这个版本允许用户自由控制写入的工作表数量，增加了灵活性。然而，version_5仍然有一个局限，即需要预先知道数据格式（由prep函数中的set2list函数所体现），这在某些情况下可能不够通用。 version_final是对version_5的改进，修复了先前的局限性，通过prep函数取代set2list函数，使得程序更加适应不确定的数据格式，提升了代码的通用性。 这篇教程提供了从基础到进阶的Excel操作实践，不仅包括Python读取Excel、处理缺失值、数据统计，还涵盖了数据写入和代码组织的最佳实践，对于Python初学者和Excel数据处理的开发者来说，是一份实用且有价值的学习资料。