利用Python对Excel数据进行处理
通过本文，记录分享我利用Python对已存在的excel表格进行数据处理。
因为是没学可视化之前做的，所以都展示在后台上。
1. 功能分析
1.1加载文件夹内所有的Excel数据；
1.2 生产贡献度分析图表(以柱状图显示表格数据)；
1.3提起Excel表格中指定列数据；
1.4定向筛选所需数据；
1.5多表数据统计排行；
1.6多表数据合并新excel文件。
2. 系统开发必备
2.1 系统开发环境
本系统的软件开发及运行环境具体如下：
- 操作系统：Windows7、Windows10；
- Python版本：Python3.9
- 开发工具：Pycharm
2.2 文件夹组织结构
3.导库
4. 主函数设计
Excel数据分析师的主函数main(),主要用于实现系统的主界面。在主函数main()中，首先调用get_files_name()函数文件名。
get_files_name()函数代码如下：
然后调用load_data()函数来读取excel文件并字典方式保存。
接着调用menu()函数生成功能选择菜单。
menu()函数代码如下：
并且应用if语句控制各个子函数的调用，从而实现对Excel文件的选择，Excel数据的加载，选择、筛选、合并、排序和统计等功能。
主函数完整代码如下：
5.模块设计
5.1 加载文件夹内所有的Excel数据
show_data()函数通过PrettyTable 库(PrettyTable 库是python中的一个第三方库，可用来生成美观的ASCII格式的表格)将之前保存的字典数据生成表格。
效果图如下：
5.2生产贡献度分析图表(以柱状图显示表格数据)
draw_plot( )函数使用了matplotlib库。通过atplotlib.rc( )来设置字体，通过plt.bar( )函数来绘制柱状图，通过plt.legend( )函数来给图添加图例。
效果图如下：
5.3提起Excel表格中指定列数据
get_specified_cols()函数根据用户在菜单输入的列名，通过字典的索引筛选出列名，加载指定列的所有数据。
效果图如下：
5.4定向筛选所需数据
get_specified_data()函数根据输入的操作符、列名以及指定的value进行筛选，比如筛选出人均GDP大于5000的，则operation = ‘>’ ;col_name = ‘人均GDP’ ; value = 500。
效果图如下：
5.5多表数据统计排行
sort_data()函数根据key和reverse对数据进行排序。dictory: 传入的字典对象。
key: 需要排序的关键字，即哪一列。reverse: 是否从大到小排序，false即为从小到大排序，最后return 返回数据。
效果图如下：
5.6多表数据合并生成新excel文件
该功能在主函数中实现并调用save()函数保存合并后的数据并生成新的excel文件。
效果图如下：
6.总结
这个程序是我将课本上的纯理论应用到实践中，进一步加深了我对知识的理解。最后将完整代码奉上：
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