电商行业，每月有上百万条订单发货数据需要与仓库的数据进行核对计算，涉及到数据计算，筛选，匹配等步骤，用excel表超级卡，并且经常卡死。 这时如果你会Python，十几行代码就可以搞定。
这里需要两个Python库，一个是os库，一个是pandas库。
os是Python内置库，不需要额外安装，只要用import导入就可以用了。os模块封装了常见的文件和目录操作，利用它可以轻松的对系统上的目录和文件进行各种操作，比如获取当前目录、列举当前文件夹中的所有文件和文件夹、判断文件或目录是否存在、删除文件等。
pandas是第三方库，需要手动安装才能使用。pandas是专门用来做数据分析的强大类库，可以方便地从csv、Excel和其他文本文件以及数据库中读取数据，然后对数据进行加和、求平均值、求方差、计算最大值最小值等数据分析，支持生成Excel等格式文件或进行可视化操作。 其中读Excel需要依赖xlrd库，写Excel依赖openpyxl，pandas、xlrd和openpyxl安装命令如下：
$ pip install xlrd openpyxl pandas
下面开始进行数据处理…
这里假设数据是按日期命名的Excel文件并且放在一个Excel文件夹中,每个Excel文件包含用户ID、商品ID、商品属性列表、购买数量这几列信息。
文件夹中的所有文件如下：
ls excel_data 20120702.xlsx 20131018.xlsx 20150203.xlsx 20170416.xlsx 20180814.xlsx 20120703.xlsx 20131019.xlsx 20150204.xlsx 20170417.xlsx 20180815.xlsx 20120704.xlsx 20131020.xlsx 20150205.xlsx 20170418.xlsx 20180816.xlsx ...实现的思路是利用os库获取所有的Excel文件，然后用pandas依次读取所有文件并合并到一起进行数据分析,计算出每个商品的总量以及销量前十的商品。
列举所有Excel文件
import os files = os.listdir("excel_data")用pandas读取所有数据并合并到一起
import pandas as pd df_list = [pd.read_excel(os.path.join("excel_data", f)) for f in files] data = pd.concat(df_list) # 统计每个商品的数量 sum_of_product = data[["商品ID", "购买数量"]].groupby(["商品ID"]).sum() sum_of_product 购买数量商品ID166212018261720331967203320494203322332......12268002521122680026812269002316122692024481226960245662 rows × 1 columns
# 获取销量前十的商品 sum_of_product.sort_values('购买数量', ascending=False).head(10) 购买数量商品ID50018831566325000701682915001199363515001363663405000370063252111225823500105585248500160064948500066024692500025244123完整代码如下：
import os import pandas as pd # 获取所有Excel文件并读取数据 files = os.listdir("excel_data") df_list = [pd.read_excel(os.path.join("excel_data", f)) for f in files] data = pd.concat(df_list) # 统计每个商品的数量，并输出到Excel文件中 sum_of_product = data[["商品ID", "购买数量"]].groupby(["商品ID"]).sum() sum_of_product.to_excel("各个商品数量统计.xlsx") # 统计销量前十的商品 sum_of_product.sort_values('购买数量', ascending=False).head(10) 购买数量商品ID50018831566325000701682915001199363515001363663405000370063252111225823500105585248500160064948500066024692500025244123教程就到这里，不足之处欢迎交流指正。
