自从学了Python后就逼迫用Python来处理Excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。这也是我写这篇文章的初衷。废话不说了，直接进入正题。
数据是网上找到的销售数据，长这样：
vlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先把这张表分为两个表。
需求：想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。
利润一列存在于df2的表格中，所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值，然后在df1新增一列写：=vlookup(a2,df2!a:h,6,0) ，然后往下拉就ok了。（剩下13个我就不写excel啦）
那用python是如何实现的呢？
#查看订单明细号是否重复，结果是没。
需求：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。实际上缺失值处理的办法是很复杂的，这里只介绍简单的处理方法，若是数值变量，最常用平均数或中位数或众数处理，比较复杂的可以用随机森林模型根据其他维度去预测结果填充。若是分类变量，根据业务逻辑去填充准确性比较高。 比如这里的需求填充客户名称缺失值：就可以根据存货分类出现频率最大的存货所对应的客户名称去填充。
这里我们用简单的处理办法：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。
#删除有客户编码缺失值的行
需求：想知道业务员张爱，在北京区域卖的商品订单金额大于6000的信息。
需求:筛选存货名称含有"三星"或则含有"索尼"的信息。
需求:北京区域各业务员的利润总额。
需求：存货名称含“三星字眼”并且税费高于1000的订单有几个？这些订单的利润总和和平均利润是多少？（或者最小值，最大值，四分位数，标注差）
需求：删除存货名称两边的空格。
需求：将日期与时间分列。
首先用describe函数简单查看一下数据有无异常值。
#可看到销项税有负数，一般不会有这种情况，视它为异常值。
需求：用0代替异常值。
需求：根据利润数据分布把地区分组为："较差","中等","较好","非常好"
首先，当然是查看利润的数据分布呀，这里我们采用四分位数去判断。
根据四分位数把地区总利润为[-9,7091]区间的分组为“较差”，(]区间的分组为"中等" (]分组为较好，(]分组为非常好。
#设置bins,和分组名称
十四、根据业务逻辑定义标签
需求：销售利润率（即利润/订单金额）大于30%的商品信息并标记它为优质商品，小于5%为一般商品。
其实excel常用的操作还有很多，我就列举了14个自己比较常用的，若还想实现哪些操作可以评论一起交流讨论，另外我自身也知道我写python不够精简，惯性使用loc。（其实query会比较精简）。若大家对这几个操作有更好的写法请务必评论告知我，感谢！
最后想说说，我觉得最好不要拿excel和python做对比，去研究哪个好用，其实都是工具，excel作为最为广泛的数据处理工具，垄断这么多年必定在数据处理方便也是相当优秀的，有些操作确实python会比较简单，但也有不少excel操作起来比python简单的。
比如一个很简单的操作：对各列求和并在最下一行显示出来，excel就是对一列总一个sum函数，然后往左一拉就解决，而python则要定义一个函数（因为python要判断格式，若非数值型数据直接报错。）
总结一下就是： 无论用哪个工具，能解决问题就是好数据分析师！
入门: 最全的零基础学Python的问题 | 零基础学了8个月的Python |实战项目 | 学Python就是这条捷径
干货:爬取豆瓣短评，电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 |从万众期待到口碑扑街！唐探3令人失望 | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 ｜ 用Python做个海量小姐姐素描图 ｜ 碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影
趣味:弹球游戏 | 九宫格 | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏!
AI:会做诗的机器人 | 给图片上色 | 预测收入 | 碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影
小工具: Pdf转Word，轻松搞定表格和水印！ | 一键把html网页保存为pdf！ |再见PDF提取收费！ | 用90行代码打造最强PDF转换器，word、PPT、excel、markdown、html一键转换 | 制作一款钉钉低价机票提示器！ ｜60行代码做了一个语音壁纸切换器天天看小姐姐！ ｜
- 2).学Python真香！我用100行代码做了个网站，帮人PS旅行图片，赚个鸡腿吃
- 3).首播过亿，火爆全网，我分析了《乘风破浪的姐姐》，发现了这些秘密
- 5).你必须掌握的20个python代码，短小精悍，用处无穷
- 7). 我总结的80页《菜鸟学Python精选干货.pdf》,都是干货
- 9).发现一个舔狗福利！这个Python爬虫神器太爽了，自动下载妹子图片
