Excel:快速合并多张表格或多个文件（工作簿）的数据（附Python代码）现实工作中经常遇到将零散的原始数据合并统计的工作要求，如月度统计或年度统计等。原始数据的收集大多是按时间（如日期或小时）进行获取记录的，即每1天或1个时间段就会产生1张Excel的数据表格，当要进行月度或年度数据分析时，传统方法就需要花费不少的时间进行原始数据的合并，俗称“copy_paste"操作。下面的方法是应用Pyt

本文描述一个Excel办公自动化的实践示例：模拟生产企业在获取客户订单后，根据相关的数据和信息，通过编程的方式（Python语言），快速建立采购订单的过程。这种精益办公的方式将大幅精简在实际工作中的数据重复输入、计算与信息沟通，改善企业信息流的效率，提升多部门统筹计算的效率和准确性。（本示例可适合普通的中小型企业的应用，即没有使用ERP或SAP系统的企业）

数据分析的应用中离不开对数据的相关性分析，并且需要把这些相关性进行可视化（绘图），以方便人们对各种特征属性之间呈现出来的相关性有更直接、清晰的感知和理解，提升数据的价值和数据挖掘的效益。............

python pandas中聚合函数的应用小结1、常用的统计值相对应的python函数平均数：np.mean()总和：np.sum()最大值：np.max()最小值：np.min()方差：np.var()标准差：np.std()频次（计数）: np.count()中位数：np.median()协方差： np.cov(x, y)四分位数：describe() – 显示25%, 50%, 75%位置上

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1. 背景描述Excel中有pivot table(透视表)对数据进行快速分类统计，python中也有类似的方法，就是pivot_table函数。2. 数据准备和任务要求3. 方法步骤结束语

本文描述一个Excel办公自动化的实践示例：模拟生产企业在获取客户订单后，根据相关的数据和信息，通过编程的方式（Python语言），快速建立采购订单的过程。这种精益办公的方式将大幅精简在实际工作中的数据重复输入、计算与信息沟通，改善企业信息流的效率，提升多部门统筹计算的效率和准确性。（本示例可适合普通的中小型企业的应用，即没有使用ERP或SAP系统的企业）

原始数据的整理和清洁过程中，经常遇到对符合一点条件的数据进行更新，如欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能

应用线性回归方程预测并充填缺失值(附python代码)背景描述：应用场景：解题思路：示例代码：附上数据集和源码

1、背景描述：日常工作会遇到这样的问题，工作群中收到以截图方式转发的表格或文字信息，需要将其中大量的数据、文字等信息从图片中摘取下来，并以Excel表格的方式进行存储和统计处理。2、流程简述：1. 识别图片中的信息（文字和数据）应用pytesseract识别图片中的文字（英文、中文）和数据并转换为字符串2. 按需求提取关键信息应用正则表达式提取有用的关键信息（文字和数据）：如日期、地点、电话号码、