excel处置4000行数据卡_数十万数据Excel数据不好处理怎么办？
文章转载自：微信公众号 Python的乐趣
作者：一粒米饭
比如像电商行业，每月有上百万条订单发货数据需要与仓库的数据进行核对计算，涉及到数据计算，筛选，匹配等步骤，用excel表超级卡，并且经常卡死。
这时如果你会Python，十几行代码就可以搞定。
这里需要两个Python库，一个是os库，一个是pandas库。
os库
os是Python内置库，不需要额外安装，只要用import导入就可以用了。os模块封装了常见的文件和目录操作，利用它可以轻松的对系统上的目录和文件进行各种操作，比如获取当前目录、列举当前文件夹中的所有文件和文件夹、判断文件或目录是否存在、删除文件等，具体见下图。
pandas库
pandas是第三方库，需要手动安装才能使用。pandas是专门用来做数据分析的强大类库，可以方便地从csv、Excel和其他文本文件以及数据库中读取数据，然后对数据进行加和、求平均值、求方差、计算最大值最小值等数据分析，支持生成Excel等格式文件或进行可视化操作，函数如下：
其中读Excel需要依赖xlrd库，写Excel依赖openpyxl，pandas、xlrd和openpyxl安装命令如下：
$ pip install xlrd openpyxl pandas下面开始进行数据处理...
这里假设数据是按日期命名的Excel文件并且放在excel_data文件夹中,每个Excel文件包含用户ID、商品ID、商品属性列表、购买数量这几列信息。
文件夹中的所有文件如下，在linux下用ls命令列举excel_data下所有文件：
$ ls excel_data结果：
20120702.xlsx 20131018.xlsx 20150203.xlsx 20170416.xlsx
20120703.xlsx 20131019.xlsx 20150204.xlsx 20170417.xlsx
20120704.xlsx 20131020.xlsx 20150205.xlsx 20170418.xlsx
20120705.xlsx 20131021.xlsx 20160101.xlsx 20170419.xlsx
...实现的思路是利用os库获取所有的Excel文件，然后用pandas依次读取所有文件并合并到一起进行数据,计算出每个商品的总量以及销量前十的商品。
1.列举所有Excel文件
import os
files = os.listdir("excel_data")2.用pandas读取所有数据并合并到一起
import pandas as pd
df_list = [pd.read_excel(os.path.join("excel_data", f)) for f in files]
data = pd.concat(df_list)3.统计每个商品的数量
sum_of_product = data[["商品ID", "购买数量"]].groupby(["商品ID"]).sum()
sum_of_product结果
购买数量
商品ID
1662 1
201826 17
203319 67
203320 494
203322 332
... ...
获取销量前十的商品
sum_of_product.sort_values('购买数量', ascending=False).head(10)结果：
商品ID 购买数量
50018831 56632
50007016 8291
50011993 6351
50013636 6340
50003700 6325
211122 5823
50010558 5248
50016006 4948
50006602 4692
50002524 4123
完整代码如下：
import os
import pandas as pd
# 获取所有Excel文件并读取数据
files = os.listdir("excel_data")
df_list = [pd.read_excel(os.path.join("excel_data", f)) for f in files]
data = pd.concat(df_list)
# 统计每个商品的数量，并输出到Excel文件中
sum_of_product = data[["商品ID", "购买数量"]].groupby(["商品ID"]).sum()
sum_of_product.to_excel("各个商品数量统计.xlsx")
# 统计销量前十的商品
sum_of_product.sort_values('购买数量', ascending=False).head(10)结果：
商品ID 购买数量
50018831 56632
50007016 8291
50011993 6351
50013636 6340
50003700 6325
211122 5823
50010558 5248
50016006 4948
50006602 4692
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