对于excel表中数据的处理,在没有外界的帮助时,有时会显得比较麻烦,因此采用Python进行复制的自动化办公,就会显得非常的便捷。特别是对于许多重复而枯燥的工作。
今天,小编就带领大家,以实际的动手操作,通过xlsxwriter函数来简单的分析一下,我国自2018年第四季度至2020年第一季度的GDP变化,来看一下,疫情下我国国内生产总值的变化情况。
大家只需要pip3 install xlsxwriter即可安装xlsxwriter函数库。下图是为大家简单的介绍xlsxwriter的使用方式:
1).船舰一个workbook实例,相当于创建一个excel表
book = xwriter.Workbook(u'demo.xlsx')
2).添加一个工作簿
grade = book.add_worksheet('成绩单')
3).工作簿中写入数据
grade.write('A1', '姓名') # 在A1的表格里写入姓名grade.write('B1', '学号') # 在B1的表格里写入学号grade.write('C1', '成绩') # 在B1的表格里写入学号
4).我们的成绩
grades = (['John', 10001, 92],['William', 10021, 93],['Tony', 10005, 92],['Young', 10031, 94],)
5).初始化成绩要写入的位置
row = 1col = 0
6).将成绩逐个的写入到表格里面
for i, item in enumerate(grades): grade.write(row, col, item[0]) # 写入姓名 grade.write(row, col+1, item[1]) # 写入学号 grade.write(row, col+2, item[2]) # 写入成绩 row += 1
7).合并单元格 写入内容
mergeRange='A6'+':B6'
合并单元格的范围,大都采用'A2:D2'这种形势。注意的是,两边都是闭的
8).合并单元格并写入'最大值:'这几个元素
grade.merge_range(mergeRange,'最大值:')
9).写入公式,求取最大值
maxfunc = '=max(C2:C5)'grade.write(5,2,maxfunc)
最终我们的结果如下图所示:
1).数据的准备
在简单的介绍完xlsxwriter库后,接下来就是对于我国GDP的简单分析。大概分这么几步:
首先,我们需要从国家统计局的官网上下载自2018年第四季度以来的6个季度的GDP数据,小编下载的xml格式的数据;
并通过程序将xml数据转化为了excel的数据格式,大家可以直接获取源码;
将程序直接应用在自己的数据中即可;
我们将从横向和纵向对于上述的数据进行简单的操作和分析。
2).数据的处理
首先我们来看一下,每行中所有数值的最大值为多少,程序和结果如下:
3).数据分析
接着看一看2020年的第一季度GDP的同比到底有多少的下降。程序和结果如下图所示:
结果可以看出,2020第一季度GDP同比下降了近7个百分点,其中,第二产业更是下降了近10个百分点。
4).用折线图和柱状图显示
接下来,为了能直观的感受一下DGP变化的形势,小编为excel表中插入折线图和柱状图。程序和结果如下:
5).柱状图显示
从下图的柱状图中,我们能从第一、二、三产业的经济总量上更加直观的看出,我国GDP的变化形式。第三产业成为了我国的第一支柱型产业,而以农业为代表的第一产业对于我国的国内生产总值贡献量远小于第二和第三产业。以上就是小编今天为大家带来的基于xlsxwriter函数库的分享,我们首先完成了xml数据到excel表格数据的转换,然后利用xlsxwriter库完成了对于excel表格数据的操作,以及图表的插入。
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