Python之Excel编辑-[小试牛刀]表格内容统计处理

任务1：按物品种类进行统计

按物品种类对表格中的所有物品进行统计，并在表格中添加sheet表单写入统计结果

解决思路：
将表格内容读取成pandas DataFrame形式，然后使用pandas的统计功能进行数据统计处理

app = xw.App(visible=True, add_book=False)
    file_list = os.listdir(file_path)
    for file in file_list:
        if '~$' in file:
            continue
        if file.split('.')[-1] != 'xlsx':
            continue
        wb = app.books.open(file_path + '\\' + file)
        sheet = wb.sheets[0]
        values = sheet.range('A1').expand().options(pd.DataFrame).value#将表格内容读取成pandas的DataFrame形势

        types = values['品类'].drop_duplicates()#对品类进行去重，这样可以获得一个品类的列表
        sumSheet = wb.sheets.add('汇总表')#添加一个统计结果的sheet页
        data = []
        data.append(['序号', '品类', '均价', '总价', '最高价','最低价'])
        idx = 1
        for type in types:
            price = values[values['品类']==type]['价格']
            data.append([idx, type, price.mean(), price.sum(), price.max(), price.min()])
            idx = idx+1
        sumSheet['A1'].expand('table').value = data
        wb.save()
        wb.close()
    app.quit()

备注：
上面将数据内容读取成Pandas的DataFrame形式时，会默认将表格的首列作为DataFrame的Index。因此需要表格内容的首列固定有个序号列。

如果表格中首列并不是序号，则在上面的函数中需要增加参数，标记忽略index。相应的写法如下：

values = sheet.range('A1').expand().options(pd.DataFrame, header = 1, index = False).value