python表格数据求和

概述

随着信息化的迅速发展，Excel 表格是组织决策的重要工具。虽然Excel内置的统计功能可以满足日常的数据统计需求，但如果要实现复杂的数据统计分析，则需要编写代码来实现，python是一种非常适合这种场景的脚本化编程语言。本文介绍如何使用python实现Excel 表格数据统计，并通过实例来演示python实现数据统计的实际应用。

一、安装excel处理库

在使用python实现Excel 表格数据统计之前，首先要安装excel处理库，这个库支持xslx格式的excel文件，步骤如下：

1.打开终端或命令行，并输入以下命令：

pip install openpyxl

2.等待安装完成，然后导入库

import openpyxl

二、读取excel文件

读取Excel表格的数据是实现数据统计分析的基础，使用python读取Excel表格的步骤如下：

1.打开文件：

wb = openpyxl.load_workbook(“excelfilename.xlsx”)

2.获取sheet：

sheet = wb.get_sheet_by_name(“sheetname”)

3.获取表格的值：

for row in range(2, sheet.max_row + 1):

value1 = sheet.cell(row, 3).value

value2 = sheet.cell(row, 4).value

print(value1, value2)

三、处理数据

实现数据统计分析需要将原始数据进行处理，以便满足业务需求。下面以实现求和为例来展示python处理数据的实际应用：

1.初始化求和变量：

total_value = 0

2.遍历表格，并将每行的值进行求和：

for row in range(2, sheet.max_row + 1):

value = sheet.cell(row, 4).value

total_value += value

3.输出求和值：

print(total_value)

四、可视化结果

将数据统计结果可视化，使决策者更容易解读结果，下面以matplotlib可视化库来展示python实现可视化的实际应用：

1.导入可视化库：

import matplotlib.pyplot as plt

2.准备数据：

x_list = []

y_list = []

for row in range(2, sheet.max_row + 1):

x = sheet.cell(row, 1).value

x_list.append(x)

y = sheet.cell(row, 4).value

y_list.append(y)

3.绘制折线图：

plt.plot(x_list, y_list)

4.显示图形：

plt.show()

五、总结

本文介绍了如何使用python实现Excel 表格数据统计，读取excel文件，处理数据，及可视化结果，通过实例展示python实现脚本化数据统计分析的实际应用，python是一种非常强大的脚本化编程语言，可以满足很多复杂的数据统计需求。