文章目录 前言1. 源代码2. 模块解析2.1 文件打开2.2 数据读取2.3 频率统计2.4 按频排序
前言
工作中想对 excel 进行一个简单的统计，历时三个小时终于搞定，效果如下：
话不多说，直接上源码，可以直接食用，只需将目标文件设置为你需要统计的文件即可。
# -*- coding:utf-8 -*-import xlrdfrom collections import Counterinfos = []# 目标文件report = '2019.xlsx'info_file = xlrd.open_workbook(report)info_sheet = info_file.sheets()[1]row_count = info_sheet.nrowsfor row in range(0, row_count): # 5 为要统计的列序号，注意从 0 开始infos.append(info_sheet.cell_value(row, 5))def all_list(arr): result = {} for i in set(arr): result[i] = arr.count(i) return resultd = all_list(infos)d2 = sorted(d.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)print(d2) 2. 模块解析接下来对每个模块进行解说。
2.1 文件打开 # 目标文件report = '2019.xlsx'info_file = xlrd.open_workbook(report)info_sheet = info_file.sheets()[1]第一步自然要打开文件，这里需要引用 xlrd 库。
第一行定义目标文件，第二行打开，第三行选择表。注意：表的序号从 0 开始：
如图，“Sheet1” 对应的是 info_sheet = info_file.sheets()[0]，
而 “sheet2” 对应 info_sheet = info_file.sheets()[1]。
定义一个 list ，用来存储读取的数据。
然后以列数为界限，利用 for 循环将每行你需要的列数据进行存储。
2.3 频率统计 def all_list(arr): result = {} for i in set(arr): result[i] = arr.count(i) return result定义一个 dict ，将刚刚得到的 list 进行唯一处理， 然后将每个数据进行统计。这里 dict 的 key - value 分别对应 “ 数据 - 频率 ”。
2.4 按频排序 d2 = sorted(d.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)将刚刚得到的 dict 按照 value 值的大小进行倒序排序。
正序排序只需将代码改为：d2 = sorted(d.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)。