数据清洗是 Excel 最头疼的环节：空值、重复值、格式错误，手动改要 1 小时；可视化又要手动插图表，改数据还要重新插 —— 今天教你 3 分钟入门 PythonExcel，搞定数据清洗 + 可视化全流程，零基础也能会！
PythonExcel 把数据清洗的核心操作（去重、补空值、改格式）和可视化（折线图、柱状图、饼图）都封装成简单函数，3 分钟就能走完 “清洗→分析→可视化” 全流程。
from pythonexcel import ExcelFile# 读取待清洗数据dirty_data = ExcelFile.read("待清洗数据.xlsx")# 1. 去重（按“订单号”去重）clean_data = dirty_data.drop_duplicates(subset="订单号")# 2. 补全空值（空值用0填充）clean_data = clean_data.fillna({"金额": 0, "数量": 0})# 3. 修正格式（把金额转成数字格式）clean_data["金额"] = ExcelFile.to_numeric(clean_data["金额"])# 保存清洗后的数据clean_data.save("清洗后的数据.xlsx")print("数据清洗完成！3分钟搞定去重+补空+改格式～")
不用再手动删重复值、填空值，系统自动清洗，零出错！
深度案例：3 分钟搞定清洗 + 可视化全流程
from pythonexcel import ExcelFile, ExcelChart# 1. 数据清洗（同上）dirty_data = ExcelFile.read("待清洗数据.xlsx")clean_data = dirty_data.drop_duplicates(subset="订单号").fillna({"金额": 0})clean_data["金额"] = ExcelFile.to_numeric(clean_data["金额"])# 2. 数据汇总（按渠道汇总销售额）channel_sales = clean_data.groupby("渠道")["金额"].sum().reset_index()# 3. 生成饼图（渠道销售额占比）chart = ExcelChart(chart_type="pie", title="渠道销售额占比")chart.set_labels(channel_sales["渠道"])chart.set_values(channel_sales["金额"])# 4. 生成报表并插入图表report = ExcelFile.create(channel_sales)report.insert_chart(chart, position="B10")report.save("清洗+可视化报表.xlsx")print("清洗+可视化全流程完成！3分钟搞定～")
应用场景
数据分析师（数据清洗、可视化）、运营（数据整理、趋势分析）、市场（渠道数据可视化）。
总结
数据清洗 + 可视化是 Excel 的核心痛点，而 PythonExcel 把这个流程简化成 “3 分钟操作”—— 不用懂复杂逻辑，就能搞定专业的数据处理。
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你平时做数据清洗要花多久？最想清洗哪类数据？评论区扣 “清洗 + 数据类型”，我教你快速搞定！！
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