您好！作為上班族，大家都可以感同身受的一個困境就是重複的Excel工作。特別是像將會計數據輸入ERP系統這類工作，數字多且準確性要求高，這樣的任務不僅耗時還容易出錯。我自己也曾經深受其苦，直到我創造了自己的Python pandas自動化腳本，從而顯著減少了工作時間。本來需要幾小時的工作現在幾乎可以瞬間完成，因此我可以快速結束不喜歡的會計工作，並有更多的時間專注於自己喜歡的事情。

難道只限於會計工作嗎？並不是。事實上，pandas是任何以數據為基礎的工作中都能應用的魔法工具。所有領域的工作中，Excel的使用程度有所不同，但幾乎沒有地方完全不使用Excel。由此可見，Excel等電子表格是現代工作的必需工具，因此我敢說，pandas的應用前景是無窮無盡的。

那麼，接下來我們詳細了解一下pandas能在什麼情況下如何有效地提升您的工作效率。

pandas是什麼？

pandas是Python中用於高效處理和分析數據的開源庫。特別是，它最優化了對表格格式的數據（電子表格、數據庫表等）的處理，並強有力地支持讀寫Excel文件（.xls、.xlsx）。pandas的核心是DataFrame這一數據結構，使得我們可以輕鬆處理類似Excel表格的行和列的數據。

pandas可以在哪些地方用於會計工作之外？

根據我的經驗，除了處理會計數據，pandas還是各種工作領域中強大的自動化工具。

pandas automating spreadsheet for worker

1. 數據清理及預處理

數據通常是以雜亂的狀態進來的，會有缺失值、重複行、錯誤的數據類型等！pandas提供了解決這些問題的卓越功能。

  • 缺失值處理：可以找到空單元格（NaN、None等），然後填充為特定值（例如：fillna()）或刪除此行/列（dropna()）。

    • 應用案例：在客戶問卷數據中，將未回應項填充為'未回應'，或過濾出缺失必要信息的客戶數據以製作重新確認請求列表。

  • 重複數據移除：尋找和移除重複的行，以確保數據的完整性（drop_duplicates()）。

    • 應用案例：在註冊時過濾重複的電子郵件地址或，只保留註冊一次的庫存品項來準確確定庫存數量。

  • 數據類型轉換：將被識別為字符串的數字或者將一般文本形式識別為日期的數據轉換為正確的數據類型（例如：astype(), to_datetime()）。

    • 應用案例：當銷售數據以文本保存而導致無法計算合計時，轉換為數字；或者將形如'20230101'的日期轉換為實際的日期格式，以便於按期間進行分析。

  • 異常值檢測及處理：使用統計方法（IQR、Z-score等）識別數據的異常，並將其移除或替換為其他值。

    • 應用案例：檢查偏離平均銷售價格的異常交易以檢查是否存在欺詐或錯誤輸入，或從傳感器數據中檢測到快速的值變化以發現設備異常。

  • 數據格式統一：當來自不同來源的數據格式不一致時，可以統一為某種特定格式（例如：統一日期格式）。

    • 應用案例：將以'YYYY-MM-DD'記錄的文件，與以'MM/DD/YYYY'輸入的其他文件的日期統一為'YYYY-MM-DD'，以便於數據整合和分析。

2. 數據整合及合併

在分析來自不同文件或數據庫中分散的數據時，pandas非常有用。

  • 多文件整合：可以將具有相同結構的多個Excel、CSV文件合併為一個DataFrame（例如：pd.concat()）。

    • 應用案例：一次加載每月生成的分店銷售報告文件，來總結整年度的銷售量，或整合每日累積的日誌文件以分析每周/月的流量。

  • 數據合併：以特定關鍵（列）為基準合併不同的DataFrame以生成新信息（例如：pd.merge()）。類似於SQL中的JOIN。

    • 應用案例：根據客戶ID合併'客戶基本信息'文件和'客戶購買歷史'文件，以分析每位客戶的總購買額或偏好的產品類別；根據員工ID將'員工信息'和'薪資信息'合併，自動生成個人的薪資明細單。

  • 數據重結構：可以創建樞紐表（pivot_table()）或將數據轉換為長格式（melt()）或寬格式（pivot()）來生成所需的分析形式。

    • 應用案例：將按月排列的產品銷售數據制作成'產品'為行、'月'為列的樞紐表，輕鬆了解每個月的產品銷售趨勢，或重新構建調查回應數據以便於分析。

3. 數據分析及報告自動化

通過自動化重複的分析和報告生成，為您節省時間和精力。

  • 生成摘要統計：使用describe()、mean()、sum()、count()等各種統計函數，快速總結數據並提取關鍵指標。

    • 應用案例：快速了解整體銷售額的平均值、最小值/最大值、標準差等，以總結業務績效，或計算問卷回應的平均分數以評估滿意度。

  • 按組分析：使用groupby()根據特定標準（例如按地區、產品）對數據進行分組，並執行每組的匯總（總和、平均數、計數等）。

    • 應用案例：自動匯總每個分店的銷售總額、按照產品類別與平均收益率，或部門的費用支出情況等並納入報告中。

  • 時間序列數據分析：高效處理日期/時間數據，用於月度、季度趨勢分析、移動平均計算等。

    • 應用案例：計算股票價格數據的每日變動率，或分析特定商品的每日銷售量趨勢，為預測未來的銷售量提供基礎數據。

  • 條件篩選及選擇：可以提取滿足特定條件的數據，進一步縮小分析對象。

    • 應用案例：僅查詢特定期間（例如：上一季度）的數據，或過濾出特定金額（例如：超過100萬元）的交易來提取VIP客戶列表。

  • 生成定制報告：利用分析的DataFrame自動生成所需格式的報告（Excel、CSV、PDF等），並根據需要添加圖表。

    • 應用案例：每週一早上，自動分析上一周的銷售實績數據，生成'週銷售報告'的Excel文件，並自動發送給相關部門。

最後

pandas不僅是替代Excel工作的工具，更是一種理解和應用數據的強大武器。希望您能脫離重複而乏味的數據工作，通過pandas提高工作效率，抓住專注於更重要工作的機會。

在下一篇文章中，我們將詳細了解如何使用pandas來讀取和寫入Excel文件的具體方法及各種選項。敬請期待！