最近工作上，小爬经常需要用python做一些关于excel数据分析的事情，显然，从性能和拓展性的角度出发，使用pandas、numpy是比vba更好的选择。因为pandas能提供诸如SQL的很多查找、过滤功能，性能要比用excel Vlookup之类的公式要快得多，暴力的多！
万事开头难，我们第一步就是要载入excel数据源到pandas的DataFrame中：
技巧一：
当我们的excel中只有某些字段是需要去处理的，这个时候，不建议一次性用read_excel载入默认的所有列，否则影响pandas的载入速度和后面的运算性能。比如：
df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=[0, 5]) # 指定读取第1列和第6列
# 当然也可以用"A,F"代替[0,5]
#如果我们要载入1-25列，上面的列表依次列举的写法就比较笨了，可以考虑这样写
df = pd.read_excel("data.xlsx", usecols=list(range(25) ))
实际上，read_excel的参数有很多，具体如下（详见：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html）：
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None,
index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None,
engine=None, converters=None, true_values=None,
false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None,
keep_default_na=True, verbose=False, parse_dates=False,
date_parser=None, thousands=None, comment=None,
skip_footer=0, skipfooter=0, convert_float=True,
mangle_dupe_cols=True, **kwds)
这里面还有一个参数很重要，我们读入的excel一般都有表头，但是表头不一定是在第一行，也就是我们要指定header=0的具体值，比如我们告诉panda 这个excel的表头在第五行，从第六行开始才是数据行，我们只需要指定header=4 即可。
技巧二：
我们在做dataFrame处理时，程序经常因为copy报警，比如我们根据某一个字段运算后生成新的字段，或者通过某种算法 对本字段的内容进行更新，都会触发如下报警：
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
假设我们的运算比较复杂，不能简单用提示的 A.loc[3,4]=5这种,就很难避免这类报警，比如：
data.loc[data.bidder == 'parakeet2004', 'bidderrate'] = 100
如果您能笃定该操作不会影响原DataFrame，可以考虑用下面的代码关掉报警（谨慎使用）：
pd.set_option('mode.chained_assignment', None)
技巧三：
善于用dropna方法来过滤数据！该方法支持传入列表，对列表元素对应的每个字段同时使用dropna方法：
df=df.dropna(subset=["供应商代码（必填）",'供应商名称（必填）','本月计划支付金额（必填）',"款项性质（必填）","付款条件（必填）"])
技巧四：
善于使用map、apply方法来遍历元素结合自定义函数，比如小爬要处理的字段：先要判断该字段对应的元素是否为数字，要过滤掉那些不是数字的行，就可以先定义函数，然后用apply或者map来调用它：
def isNumber(x): if isinstance(x,float) or isinstance(x,int): return 1 if isinstance(x,str): return 0 df["本月计划支付金额为数字"]=df["本月计划支付金额（必填）"].map(isNumber) #产生辅助字段 df=df[df["本月计划支付金额为数字"]==1] df=df[df['本月计划支付金额（必填）']>0]
技巧五：
判断某个字段的值是否在某个列表，常用.isin(list)方法，比如：
error_df=original_df[original_df["供应商代码（必填）"].isin(common_supplier_list_final)] #common_supplier_list_final为列表对象
如果我们希望取反，找不符合某个列表元素的那些数据集合，就要用到“~”，上面的语句可以改写为：
error_df=original_df[~original_df["供应商代码（必填）"].isin(common_supplier_list_final)] #对正常那部分行项目抛开，取反，关键符号~
技巧六：
擅于使用lambda表达式，尤其是功能很简单的函数，没必要单独自定义，比如，对某个字段的每个值都乘以10000，或者对某字段元素的所有字符串加上前缀“0000”，可以这样写：
result_df["承兑汇票金额"]=result_df["承兑汇票金额"].apply(lambda x:x*10000) result_df["供应商代码（必填）"]=result_df["供应商代码（必填）"].map(lambda x:"0000"+x if len(x)==6 else x) result_df["供应商代码"]=result_df["供应商代码"].map(lambda x:x[4:]) #去掉供应商代码的前0000
技巧七：
利用drop_duplicates方法去重，有的时候，我们根据几个字段对应的某行值同时相同时，判断这些行是重复的，仅保留第一行，可以这样写：
result_df=result_df.drop_duplicates(['公司代码','供应商代码','供应商名称','本月计划支付金额'],keep='first') #去重
小爬深知，我们在实际的数据分析过程中，用户提供的数据源往往有很多脏数据，很多空数据，我们做数据处理前先要学会做数据清洗，这就需要用到pandas的很多方法和小知识，唯有逐渐积累，才能慢慢熟悉，为我所用！