項目背景：在現(xiàn)代的數(shù)據(jù)分析工作中，Excel表格的處理與數(shù)據(jù)分析占有非常重要的地位。每天，工作人員需要處理大量的Excel數(shù)據(jù)，這其中包括數(shù)據(jù)清洗、篩選、調(diào)整、計算等繁復(fù)工作。通過Python腳本語言，我們可以自動化的處理這些工作，提高我們的工作效率，準(zhǔn)確度，從而使得重復(fù)的勞動力可以被釋放出來，用在更有價值的地方。

項目目標(biāo)：

- 學(xué)習(xí)并掌握Python操作Excel表格的方法

- 使用Python完成Excel表格數(shù)據(jù)的清洗和處理工作

- 提高處理Excel表格數(shù)據(jù)的效率和準(zhǔn)確度

項目涉及的知識點：

- Python基礎(chǔ)知識

- Pandas，Numpy等庫的使用

- Excel文件的讀取和保存

- 數(shù)據(jù)清洗和處理

- 自動化處理

代碼示例：

數(shù)據(jù)例子：

代碼知識點總結(jié)：

1. `pandas`:是用于數(shù)據(jù)處理和分析的python庫，提供了大量能快速便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法

2. `pd.read_excel()`:pandas的讀取Excel文件的方法，可以讀取.xls和.xlsx格式的文件。

3. `df.head()`:查看前n行（默認情況下n=5）的數(shù)據(jù)

4. `df.dropna()`:刪除缺失數(shù)據(jù)，參數(shù)how指定刪除方式，當(dāng)how='any'時，任何存在NaN的行都將被刪除。

5. `df[df['age']>30]`:篩選數(shù)據(jù)，篩選出年齡大于30的數(shù)據(jù)行

6. `df['total'] = df.sum(axis=1)`:對DataFrame對象的行進行求和。

7. `df.to_excel()`:保存DataFrame對象到Excel文件。