Topic

本文主要是使用Pandas批量處理Excel檔案，使用read_excel函式獲取指定列的資料，然後使用concat功能把所有檔案合併，合併完成的資料使用groupby函式按兩個Key分組求取平均值，最後視覺化畫圖；

1. 匯入使用到的模組 Numpy,Matplotlib,Pandas OS

# -*- coding:UTF-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os

2. 批量獲取Excel檔案，並把需要的資料合併

#獲取指定資料夾下所有Excel檔名稱並傳送給List1
 

List1 = os.listdir('c:\\Users\\Zstrong\\Desktop\\')
#定義DataFrame變數用來存放獲取的所有資料
Result = pd.DataFrame()
#for迴圈逐個讀取每個Excel裡面的資料
for i in List1:
        if(i[-4:]=='xlsx'):#篩選只讀取xlsx結尾的檔案
            #read_excel方法，引數sheet_name表示讀取的工作簿，skiprows表示忽略幾行，usecols表示讀取的制定的列
            EXCEL1 = pd.read_excel(r'C:\\Users\\Zstrong\\Desktop\\%s'
 
%i,sheet_name ='Final AT',skiprows=2,usecols=[2,36,37,60])
            #concat方法合併多個檔案的資料
            Result = pd.concat([Result,EXCEL1],ignore_index=True)

#檢視獲取的結果
Result.tail()

3. 分組處理資料，視覺化展示

#篩選資料來源中的一部分處理
Result1 = Result.loc[Result['Model']=='G1']
#資料列Defocus根據key1：Time-55和key2：EQ-55分組，獲取分組後的平均值
Result2 = Result1['Defocus'].groupby([Result1['Time-55'],Result1['EQ-55']]).mean().unstack()

Result2.plot()