Excel ist super beliebt.
Und auch zurecht! Es kann viel, der Einstieg ist leicht und es ist praktisch überall verfügbar.
Wenn die Datenblätter größer werden oder die Auswertungen komplexer, stößt Excel schnell an die Grenzen.
SVERWEIS / VLOOKUP, IF, Makros bis hin zu komplizierten VBA Skripten findet man alles.
Und trotzdem dauern die Analysen und Auswertungen oder gar grafische Darstellungen gefühlt STUNDEN in denen der PC nicht ansprechbar ist.
Mach Schluss damit!
Sieh dir an wie einfach Python ist.
Wie extrem es deine Arbeit mit vielen Excel Dateien und Blättern vereinfachen kann.
Und mit pandas auch noch so flink wie nie!
Wechsel von Excel zu Python!
So klappt die Arbeit gleich viel besser!
Und dann überlege noch einmal: Willst du eine Programmiersprache lernen die NUR in Excel funktioniert? (VBA)
Oder investierst du deine Zeit lieber in eine Programmiersprache die nicht nur einfacher zu lernen, sondern auch dynamisch, flexibel und plattformunabhängig ist? (Python)
Als „Bonus“ sozusagen eröffnet Python dir noch ganze WELTEN über Excel hinaus – ohne einen Finger krumm zu machen…
Deine Entscheidung 😉
- Einführung in die Verwendung der Python-Bibliothek pandas zur Arbeit mit Excel-Daten.
- Erklärung von pandas als Bibliothek zur Arbeit mit zweidimensionalen Daten.
- Zeigt das Lesen, Filtern, Zusammenführen und Exportieren von Daten in Excel-Dateien mithilfe von pandas.
Zusammenfassung
Einführung in Pandas und Excel-Daten
Das Video bietet eine Einführung in die Verwendung der Python-Bibliothek pandas zur Arbeit mit Excel-Daten. Es erklärt pandas als Bibliothek, die für zweidimensionale Daten wie in Excel-Tabellenkalkulationen entwickelt wurde. Die Bibliothek ermöglicht es Benutzern, Daten zu lesen, zu filtern, zusammenzuführen und in Excel-Dateien zu exportieren.
Lesen und Filtern von Daten
Zuerst siehst du, wie man mit Hilfe von Pandas Excel Dateien lesen und filtern kann. Daten werden zunächst in ein Pandas Dataframe importiert und im Anschluss wenden wir verschiedene Filterkriterien an, um die gewünschten Daten zu extrahieren
Zusammenführen von Daten aus mehreren Arbeitsblättern
Oft haben Excel Dateien mehrere Arbeitsblätter, die die Daten einfach nur aufteilen sollen. Für eine ordentliche Analyse müssen wir zunächst die Daten aus den verschiedenen Arbeitsblättern zusammenführen. Dafür suchen wir uns gemeinsame Identifikatoren, wie zum Beispiel eine Mitarbeiternummer und führen die Daten zu einem umfassenden Datensatz zusammen. Dieser Datensatz lässt sich dann nicht nur einfach, sondern auch vollständig analysieren.
Exportieren von Daten in Excel-Dateien
Die Daten und vor allem die Analyse in Pandas zu haben ist ja schonmal eine schöne Sache. Aber am Ende des Tages werden die Daten wieder in einem Management tauglichen Format bentötigt. Wie zum Beispiel Excel. Am Ende des Videos werden wir also die Daten wieder in Excel exportieren. Dafür formatieren wir die Ausgabe auch noch entsprechend verschiedener Anforderungen, damit wir am Ende saubere und organisierte Daten in unserer Datei vorfinden.
Fazit und Anwendung
Das Video soll einen umfassenden Überblick über die Verwendung von Pandas in Zusammenarbeit mit Excel Dateien liefern. Anhand von Beispielen bekommst du direkte Einblicke, wie Pandas zur Datenmanipulation, -analyse und -visualisierung verwendet werden kann. Die praktischen Anwendungsfälle aus dem Video kannst du direkt auf reale Szenarien anwenden, wenn du das nächste Mal Excel Daten verarbeiten musst.
Wenn du Interesse an der automatisierten Verarbeitung von Daten hast, solltest du dir diese Schritt-für-Schritt Demonstration mit zugehörigen Erkllärungen nicht entgehen lassen! Perfekt für Anfänger und fortgeschrittene.
Willst du im Anschluss mehr lernen, findest du hier einen kostenlosen Kurs, bzw. eine YouTube Playlist von mir.
