Python 处理分析 128 张 Excel 表格竟不到3秒？| 附数据集( 九 )
WOC整个过程一气呵成 ， 不到3秒 ， 平均一张表格0.02秒！真香！
为了确保数据正常 ， 来预览一下：
这一串看起来很奇怪的销售额 ， 是pandas自作主张把实际销售额变成了科学记数法形式来展示 ， 要还原数值 ， 需要更改一下原始的设置：
OK ， 无论是习惯还是法理 ， 都得到了我们希望的结果——近一年销售TOP5品牌及其对应的销售额 。 从数据结果来看 ， 大头公司下的20个品牌全面开花 ， 以品牌5为先锋 ， 一年销售高达12.26亿 ， 排名最后的品牌体量也达到了9.79亿元 ， 平均单品牌销售10.85亿元 。总结
本文以一个简单又复杂的场景切入 ， 简单是需求本身非常简单 ， 而复杂则是基础数据涉及到的表格多而杂 。 代码和逻辑本身浅显易懂 ， 主要为了抛出一块砖 ， 敲开批量处理表格的思维藩篱 ， 以引出同志们实践中 ， 在合适场景下用Python来化繁为简的玉 。 案例中表格共128张 ， 大家可以自己尝试和探索更有趣的分析 。
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