张文迪的博客

数据分析及数据化运营-BI仪表盘及数据运营项目咨询与实施

使用Python进行多个excel合并,统计小程序页面访问情况

有一些SCRM系统可以通过接口,将埋点页面的点击率进行统计,但是目前很多企业用的CRM还没有这项功能,很多时候还是靠人力导出每天的点击情况报表,再合并之后进行统计。

小程序后台导出的报表入下:


使用Python进行多个excel合并,统计小程序页面访问情况


导出的报表为xls格式,一般用excel可以打开,但数据仅仅是每天的数据,难以形成数据报表,进而设计成数据仪表盘,为领导展现。本文讲解如何使用python对其进行一键合并,并获取数据,用excel制作仪表盘。

首先,将待合并的xls文件与py文件放在同一个文件夹内:

使用Python进行多个excel合并,统计小程序页面访问情况


使用python的xlrd包对excel进行读取和合并操作,代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Aug  1 10:27:07 2018

@author: 张文迪,数据化运营圈
"""
import glob
import numpy as np
import xlrd
import pandas as pd

def process_exel(path):
    pass

#columns = ['路径', '访问次数', '占比']
df= pd.DataFrame()
dat=pd.DataFrame()
n=5
if __name__ == '__main__':
    for file in glob.glob("*.xls"):
        data = xlrd.open_workbook(file)
        table = data.sheets()[0]
        start=4
        end=10
        n=n+1
        for i in range(start,end):
               row_d = table.row_values(i)
#              row_d=row_d.append(riqi)
               row_list1=pd.DataFrame(row_d)
               riqi=['2019/6/'+str(n)]
               riqidat=pd.DataFrame(riqi)
               row_list11=pd.concat([row_list1,riqidat],ignore_index=True,axis=0,names=None) 
               dat=pd.concat([dat,row_list11],ignore_index=True,axis=1,names=None) 
#              dat.columns = ['index','路径', '访问次数', '占比']
        df=pd.concat([df,dat.T],ignore_index=True,axis=0,names=None)
        dat=pd.DataFrame()
        print(df)


通过遍历每一个xls文件,将数据提取出来,放在DataFrame中,并导出df,即可对数据进行下一步的统计和作图。结果如图:


使用Python进行多个excel合并,统计小程序页面访问情况


做出近期的转化情况漏斗:


使用Python进行多个excel合并,统计小程序页面访问情况

各个页面的数据变化趋势:


使用Python进行多个excel合并,统计小程序页面访问情况



以上便是简单的小程序数据点击率的数据分析,虽然仅仅是一个指标的分析,但通过对其的监控,可以促进拉新的效果,保障活动质量,也是评价拉新活动效果好坏的数据依据。



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