自动化数据汇总：使用Python从多个数据源汇总数据

目录

引言

一、理论基础

1.1 数据源介绍

1.2 数据处理流程

1.3 常用库介绍

二、实践操作

2.1 数据读取

2.1.1 从CSV文件读取数据

2.1.2 从Excel文件读取数据

2.1.3 从数据库读取数据

2.2 数据处理

2.2.1 数据合并

2.3 数据汇总

2.4 数据存储

2.4.1 存储到CSV文件

2.4.3 存储到数据库

三、总结

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在当今数据驱动的时代，数据的收集、整理和分析成为了各行各业的重要工作。然而，随着数据源的多样化，包括CSV、Excel文件以及数据库等，手动汇总这些数据不仅耗时且容易出错。因此，利用Python进行自动化数据汇总成为了提高工作效率和质量的重要手段。本文将详细介绍如何使用Python从多个不同数据源汇总数据，包括理论介绍、实际操作步骤及代码示例，旨在帮助新手朋友快速上手。

引言

数据汇总是指将来自不同数据源的数据按照一定的规则进行整理、合并和计算的过程。Python作为一种强大的编程语言，通过其丰富的库和模块，可以轻松实现自动化数据汇总。常用的库包括pandas（用于数据处理和分析）、openpyxl（用于读写Excel文件）、csv（用于读写CSV文件）以及sqlite3（用于操作SQLite数据库）等。

一、理论基础

1.1 数据源介绍

• CSV文件：逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV）是一种常用的文本格式，用于存储表格数据，如电子表格或数据库。
• Excel文件：Microsoft Excel是一种广泛使用的电子表格软件，其文件格式（如.xls和.xlsx）支持复杂的表格数据和公式。
• 数据库：数据库是存储、管理和检索数据的系统，常用的有SQLite、MySQL、PostgreSQL等。

1.2 数据处理流程

数据汇总的基本流程包括以下几个步骤：

• 数据读取：从各个数据源读取数据。
• 数据处理：对数据进行清洗、转换和合并。
• 数据汇总：按照指定的规则对数据进行汇总计算。
• 数据存储：将汇总后的数据存储到目标位置，如Excel文件、CSV文件或数据库中。

1.3 常用库介绍

• pandas：提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具，是Python数据分析的核心库。
• openpyxl：用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。
• csv：Python标准库之一，用于读写CSV文件。
• sqlite3：Python内置的SQLite数据库接口，用于操作SQLite数据库。

二、实践操作

2.1 数据读取