呼和浩特达内Python培训学习路线是如何规划的

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1.案例场景

作为企业的数据统计岗，每天都需要做很多报表，日报、周报、季报、月报。如果我们能利用Python的数据分析功能把这些常规的流程标准化的报表自动化，那么我们将能有更多的时间集中于数据背后的业务发展及逻辑的分析上，这样才能被称为是企业的数据分析师，而不是简单的数据搬运工。下面我们通过一个简单的案例来看看Python报表自动化的建模过程。某银行贷款业务部门数据分析员每天需要根据系统生成的个人贷款客户信息表统计管辖区域内各经营单位的不同贷款产品今年的投放情况。

2.Excel制作过程

我们知道利用Excel的数据透视表功能就制作该报表：选中数据表中任意一个单元格，点击插入数据透视表，然后按以下步骤执行：

将合同生效日字段放在页区域（筛选今年）

将用途字段放在列区域。

将单位字段放在透视表的行区域。

当处理到单位字段时我们会发现，表中每一笔贷款都有三家网点进行业绩分成。我们需要将分成比例也考虑进去。所以透视表中的行区域及值区域不能简单的放入单位1和贷款金额。此时大部分人都会想到先在数据源表格中添加三列按分成比例分成以后的贷款金额。

三个数值的计算方法分别为：

分成贷款金额1=贷款金额*分成比例1

分成贷款金额2=贷款金额*分成比例2

分成贷款金额3=贷款金额*分成比例3

然后将单位1及分成贷款金额1拖放到透视表的行区域及值区域。求出每个网点在分成金额1上的贷款投放，用同样的方法将各网点在分成贷款金额2及3的和。于是就会得到结构如下的三个数据透视表：

一步就是运用VlOOKUP将同一家网点的同种贷款金额整合相加到日报相对应的单元格里，实现的报表输出。

以上流程每天都需要进行重复：插入列、编写公式、做数据透视表、VLOOKUP，相信就算是熟悉Excel的人也需要华20到25分钟，而在操作过程中很容易因为疏忽而造成错误。如此循环往复，效率低下并且出错率高。而从操作上来讲，整个流程都是标准化的，因此我们可以考虑使用Python进行自动化设计。

3.Python优化报表制作过程

通过以上分析，我们知道问题的难点在于处理分成比例。存在多个分成比例产生了很多重复性的工作。由于每笔贷款的三个分成比例都是对同一个贷款金额进行分成，我们可以将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表，然后将分表纵向追加。这样计算分成贷款金额时就只需要将新表的贷款金额及合并成一列的分成比例进行相乘。得出每个分成比例对于的分成贷款金额，将分成贷款金额按照单位及用途进行数据透视。

3.1加载数据表

数据加载过程比较简单，使用read_excel()进行设置即可，这里不在赘述。仅提出以下建议，供大家参考，

利用read_excel()的usecols参数对表列进行指定，排除不必要的干扰列。

养成数据加载以后，使用head()进行预览的习惯。

养成使用shape及info()了解表格的基本情况的习惯。

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