Excel-Analysen mit Pandas – Schnelle Statistiken ohne Formeln
Warum Pandas statt Excel-Formeln? Excel ist für einfache Tabellen ideal, aber bei größeren Datenmengen wird’s schnell unübersichtlich. Mit Pandas lassen sich Excel-Dateien einlesen, analysieren und statistisch auswerten – reproduzierbar und automatisierbar. Installation pip install pandas openpyxl openpyxl wird für Excel-Dateien (.xlsx) benötigt. Excel-Datei einlesen import pandas as pd # Excel-Datei einlesen df = pd.read_excel('verkaufsdaten.xlsx', sheet_name='Umsätze') # Ersten Blick auf die Daten print(df.head()) print(df.info()) Wichtige Parameter: sheet_name='Name' – Bestimmtes Tabellenblatt auswählen usecols='A:E' – Nur bestimmte Spalten einlesen skiprows=2 – Erste Zeilen überspringen Basis-Statistiken # Schneller Überblick print(df.describe()) # Einzelne Statistiken print(f"Durchschnitt: {df['Umsatz'].mean():.2f} €") print(f"Median: {df['Umsatz'].median():.2f} €") print(f"Minimum: {df['Umsatz'].min():.2f} €") print(f"Maximum: {df['Umsatz'].max():.2f} €") print(f"Summe: {df['Umsatz'].sum():.2f} €") Output: ...