用 python 做数据分析：pandas 的 excel 应用初探

撸主：

大毛 岂安科技业务风险分析师

多年订单业务反欺诈经验，负责岂安科技多款产品运营工作。

上回笔者分享过一些 pandas 的常用数据查询语法，但是数据查询对于 pandas 而言只是冰山一角，它还有着更多更有价值的的应用场景。今天要分享的是，用 pandas 来写 excel。

我的数据分析工作经常是在这样的场景下开展的：数据格式五花八门，有些存储在关系型数据库内，有些则是 csv 或者是 json，而最后老板想要的数据报告是 excel 版本的。

在没有使用 pandas 处理数据以前，我会周旋在各个数据源之间，将取完的数之后黏贴到 excel 中，最终在统一在 excel 内进行处理。

这个操作有一些缺陷：

✪ 各个数据源取数方法不统一。自己掌握可以通过反复操作熟练，一旦教授给新人需要花更多时间。

✪ 数据处理环节效率低下，易受干扰。在频繁的复制黏贴中，很难确保不受外界干扰，一旦恍神了，很难想起刚刚的取数的一些细节。并且过多的复制黏贴可能导致excel崩溃。

✪ 问题排查难以溯源。仔细想来，excel承担了打草稿的功能，在多次复制黏贴之后，没有人会清楚记得每一步为什么复制黏贴。一旦数据报告有误，想要定位问题所在，常常需要从头开始复盘。

➨如果把数据的获取到处理全部交给 pandas 呢？

这样一来 excel 只负责最终呈现层面的功能。为了实现这些，除了 pandas 本身强大的数据分析功能之外，还得益于两点：

1. pandas 良好的数据读取接口

2. xlsxwriter

良好的数据读取接口

一旦 import pandas as pd 了之后，就可以任意的 pd.read_json / pd.read_csv / pd.read_sql 了，是不是很方便？

 
 

  
  
example.json