大家好！作为职场人，大家都应该有共鸣的烦恼，那就是 重复的Excel工作。特别是像将会计数据输入ERP系统这样，涉及大量数字和要求高准确性的工作，不但耗费时间，出错的风险也很大。我也经历过这样的痛苦，最终我制作了自己的Python pandas自动化脚本，从而大幅缩短了工作时间。几小时的工作现在瞬间就可以完成，得益于此，我能快速结束不喜欢的会计工作，腾出更多时间专注于我喜欢的事情。

这仅限于会计工作吗？当然不是。实际上，pandas 是一个可以在任何基于数据的工作场景中使用的神奇工具。在所有领域，虽然Excel的使用频繁程度有所不同，但几乎没有地方完全不使用Excel。可以说，像Excel这样的电子表格是现代工作中必不可少的工具，因此我敢说，pandas的应用是无穷无尽的。

那么，从现在开始，我们来详细了解pandas在什么情况下以及如何高效地帮助您工作。

pandas是什么？

pandas是一个用于在Python中高效处理和分析数据的开源库。它特别针对表格形式的数据（电子表格、数据库表等）进行了优化，强大地支持读取和写入Excel文件（.xls, .xlsx）。pandas的核心是DataFrame这一数据结构，轻松处理像Excel表格那样的行列构成的表格数据。

pandas，除了会计工作还能应用在哪里？

除了会计数据处理，pandas也在许多工作领域中发挥着强大的自动化工具作用。

pandas automating spreadsheet for worker

1. 数据清洗和预处理

数据通常是杂乱无章的，我们能够获取的数据中常常包括缺失值、重复行和错误的数据类型等！pandas提供了卓越的功能来解决这些问题。

  • 缺失值处理：可以找到空单元格（NaN, None等），用特定值填充（例如：fillna()），或删除相应的行/列（dropna()）。

    • 应用案例：在客户调查数据中，用“未回应”填补缺失的项，或者过滤掉缺失必要信息的客户数据，以制备重新确认请求列表。

  • 重复数据剔除：查找并删除重复的行，以确保数据的完整性（drop_duplicates()）。

    • 应用案例：在注册时剔除重复的电子邮件地址，或者过滤掉多次注册的库存项目，仅保留一次，从而精确识别库存数量。

  • 数据类型转换：将被视为字符串的数字或被视为普通文本的日期转换为正确的数据类型（例如：astype(), to_datetime()）。

    • 应用案例：当销售额数据以文本格式保存时，将其转换为数字，以便进行求和计算；或者将“20230101”格式的日期转换为实际的日期格式，以便轻松进行分期分析。

  • 异常值（Outlier）检测和处理：利用统计方法（IQR，Z-score等）识别数据中的异常值，并将其剔除或用其他值替代。

    • 应用案例：查找显著偏离平均交易价格的异常交易，以审查其是欺诈还是录入错误；或通过检测传感器数据的剧烈变化来识别设备故障。

  • 数据格式统一：当从多个源获取的数据格式不同时，可以统一为特定格式（例如：日期格式统一）。

    • 应用案例：如果某些文件的日期记录为“YYYY-MM-DD”，而其他文件为“MM/DD/YYYY”，可以统一为“YYYY-MM-DD”，以便整合和分析数据。

2. 数据整合与合并

在将分散在不同文件或数据库中的数据合并以进行分析时，pandas非常有用。

  • 合并多个文件：将多个具有相同结构的Excel、CSV文件合并为一个DataFrame（例如：pd.concat()）。

    • 应用案例：一次性导入按月生成的各个销售报告文件，以汇总全年销售总额，或者将按日累积的日志文件合并，以分析每周/月的流量。

  • 数据合并：以特定的键（列）为基础，合并不同的DataFrame以生成新信息（例如：pd.merge()）。类似于SQL中的JOIN。

    • 应用案例：根据客户ID将“客户基本信息”文件与“客户购买历史”文件合并，以分析每个客户的总购买金额或偏好的产品类别；也可以根据员工ID将“员工信息”和“薪酬信息”合并，以自动生成个人薪资单。

  • 数据重构：可以创建透视表（pivot_table()），或将数据变成长格式（melt()）或宽格式（pivot()），以便生成所需的分析形式。

    • 应用案例：将按月列出的产品销售数据构建为“产品”为行，“月份”为列的透视表，以一目了然地把握每月的产品销售趋势；或者重新构建调查问卷反应数据，以利于分析。

3. 数据分析与报告自动化

将重复的分析和报告生成进行自动化，从而节省时间和精力。

  • 生成汇总统计：使用describe()、mean()、sum()、count()等各种统计函数快速总结数据，并提取关键指标。

    • 应用案例：快速掌握整体销售额的平均值、最小/最大值、标准差等，以总结业务绩效；或者计算调查反应的平均分，评估满足度。

  • 按组分析：使用groupby()根据特定标准（例如：按地区、按产品）对数据进行分组，并对每个组进行汇总（总和、平均、计数等）。

    • 应用案例：对各个分点的销售总和、按产品类别的平均收益率、按部门的费用支出情况进行自动汇总，并纳入报告。

  • 时间序列数据分析：高效处理日期/时间数据，以进行按月、按季度的趋势分析、移动平均计算等。

    • 应用案例：计算股票价格数据的日变动率，或者分析特定商品的日销售趋势，为预测未来销售量提供基础数据。

  • 条件过滤与选择：可以提取满足特定条件的数据，从而缩小分析对象范围。

    • 应用案例：仅查询特定时期（例如：上一个季度）的数据，或过滤出某些金额（例如：100万韩元以上）的交易，以提取VIP客户名单。

  • 生成定制报告：利用分析得到的DataFrame自动生成所需格式的报告（Excel、CSV、PDF等），并根据需要可包括图表。

    • 应用案例：每周一早上，自动分析上周的销售业绩数据，生成“周销售报告”的Excel文件，并自动发送给相关部门的邮箱。

总结

pandas不仅是替代Excel工作的工具，更是理解和运用数据的强大武器。希望大家能摆脱重复和枯燥的数据工作，通过pandas最大化工作效率，抓住更多专注更重要事务的机会。

在下一篇文章中，我们将更详细地了解如何利用pandas来读取和编写Excel文件的具体方法以及各种选项。敬请期待！