由於博主已經開學了，所以更新會比較慢一點，小夥伴們多多體諒哈，想繼續學習數據分析基礎的小夥伴可以關注博主哦！😄
那麼爲了學習的繼續，我們依然需要那三個excel文件，這個我們可以去一個地址下載：傳送門
當然由於是外網github社區所以會比較慢，但是文件本身並沒有特別大，所以小夥伴只需要等待片刻即可
文件：
今天我們的重點放在對excel文件處理的列處理上。
這裏博主也特別生命一點，excel從某種形式上來說是csv文件的一種，所以很多操作其實是類似於前面博主所發佈的csv文件的處理博客，也因此，博主在excel模塊會更多的傾向於對一些函數的其他用法或其他內容
使用列索引值
基礎python
代碼：
#excel文件對列的操作
from datetime import date
from xlrd import open_workbook,xldate_as_tuple
from xlwt import Workbook
input_file="sales_2013.xlsx"
output_file="output.xlsx"
out_workbook=Workbook()#創建操作對象
out_worksheet=out_workbook.add_sheet("jan_2013_output")
my_columns=[1,4]
with open_workbook(input_file) as workbook:
worksheet=workbook.sheet_by_name("january_2013")
data=[]
for row in range(worksheet.nrows):
row_list=[]
for column in my_columns:
cell_value=worksheet.cell_value(row,column)
if worksheet.cell_type(row,column)==3 :
date_cell=xldate_as_tuple(cell_value,workbook.datemode)
date_cell=date(*date_cell[0:3]).strftime("%m/%d/%Y")
row_list.append(date_cell)
else:
row_list.append(cell_value)
data.append(row_list)
for list_index,out_list in enumerate(data):
for element_index,element in enumerate(out_list):
out_worksheet.write(list_index,element_index,element)
out_workbook.save(output_file)
我們可以看到代碼與當時處理csv文件時大同小異，實際兩者差距並不大。我們處理excel時只多了：
- 對時間格式的處理
- 按行列索引一個個寫入元素
- 對模塊的引入不同
所以思維方面已經不需要多說了。
這裏博主提醒小夥伴們，一定要注意這裏的workbook.datemode，這裏是不能帶括號的，否則會報錯 ‘int’ object is not callable 也就是對象不可調用，如果大家的代碼報錯是“某某模塊沒有某某函數”，那麼小夥伴們很有可能是代碼中的worksheet與workbook引用戶問題了。
strftime 是datetime模塊中的函數，作用是將時間格式化。
代碼的最後要記得out_workbook.save(output_file) 如果沒有參數的話，你的對象便沒有地方保存了。
利用pandas
import pandas as pd
input_file="sales_2013.xlsx"
output_file="output.xlsx"
data_frame=pd.read_excel(input_file,"january_2013",index_col=None)
data_frame_column_by_index=data_frame.iloc[:,[1,4]]
writer=pd.ExcelWriter(output_file)
data_frame_column_by_index.to_excel(writer,sheet_name="jan_2013_out",index=False)
writer.save()
有一說一，這真的簡單嗎，但是如果我們真的要依靠pandas模塊的話，小夥伴們需要記憶很多的參數，這一點真的很煩，但是Many skills do not press the body(技多不壓身)嘛，是不是。
iloc函數：在csv文件講過兩次，這裏的i是 integer 的意思，也就是說他的參數時整形，前參量爲行索引，後參量爲列索引。
index_col=None：也講過：重新設置一列爲索引，但有小夥伴不理解，ok
傳送門大家可以去這裏看詳解。
index=False：結果不顯示索引。
選取列標題
基礎python
代碼：
#選取列標題，excel文件處理
from datetime import date
from xlrd import open_workbook,xldate_as_tuple
from xlwt import Workbook
input_file="sales_2013.xlsx"
out_file="output.xlsx"
out_workbook=Workbook()#創建對象
out_worksheet=out_workbook.add_sheet("jan_2013_out")
my_columns=["Customer Name"]
with open_workbook(input_file) as workbook:
worksheet=workbook.sheet_by_name("january_2013")
headerlist=worksheet.row_values(0)
data=[my_columns]
header_index_list=[]
for index in range(len(headerlist)):
if headerlist[index] in my_columns:
header_index_list.append(index)
for row in range(1,worksheet.nrows):
row_list=[]
for column in header_index_list:
row_list.append(worksheet.cell_value(row,column))
data.append(row_list)
for list_index,out_list in enumerate(data):
for element_index,element in enumerate(out_list):
out_worksheet.write(list_index,element_index,element)
out_workbook.save(out_file)
那麼小夥伴們應該能發現博主偷懶了😄因爲現在已經凌晨三點了，博主有點累了，不過這，並！不！影響！博客的質量。
那麼這裏我們只選取了一列，就避免了對時間的格式化，因爲時間的格式化博主已經說過很多遍了，再講下去是在毫無意義，而且我相信小夥伴們也都能掌握。代碼本身並不難，小夥伴們只要專心看都能看懂的。
利用pandas
import pandas as pd
input_file="sales_2013.xlsx"
out_file="output.xlsx"
data_frame=pd.read_excel(input_file,"january_2013",index_col=None)
data_frame_select=date_frame.loc[:,["屬性分類名"]]
writer=pd.ExcelWriter(out_file)
data_frame_select.to_excel(writer,sheet_name="jan_2013_out",index=False)
writer.save()
重點：
- loc 函數，博主之前也講過，iloc函數的參量爲整形，而loc函數就不一樣了，他的用法更廣，當然在實現目的上是與iloc函數差不多的，但是loc函數的參量可以是字符串，列表，整形，都可。
- …好像沒有其他了。。。。