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:导出的报表
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:
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:
做出近期的转化情况漏斗:
各个页面的数据变化趋势:
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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