deepseek结合Excel数据分析处理
时间: 2025-05-17 18:06:37 浏览: 15
### 使用 DeepSeek 进行 Excel 数据分析处理
#### 安装与配置
为了能够利用 DeepSeek 的功能来增强 Excel 文件的数据分析能力,首先需要安装并配置 DeepSeek 工具。通常情况下,这涉及到下载官方提供的插件或通过编程接口集成到现有的工作环境中[^1]。
#### 加载数据源
一旦完成上述准备工作之后,下一步就是加载待分析的目标 Excel 文档至 DeepSeek 平台之中。例如可以指定路径 `"F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots中文翻译.xlsx"` 来读入具体的工作表作为后续操作的基础素材[^2]。
#### 执行基础统计计算
借助于内置函数库的支持,DeepSeek 可以轻松实现诸如求和、平均数等基本运算任务;除此之外还支持更复杂的聚合查询语句,允许用户自定义条件筛选所需记录集以便进一步挖掘潜在价值所在。
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots中文翻译.xlsx')
# 计算各列的均值
mean_values = df.mean()
print(mean_values)
# 对某一特定字段进行分组汇总
grouped_data = df.groupby('Category').sum()
print(grouped_data)
```
#### 创建可视化图表
除了提供强大的数值型数据处理外,DeepSeek 同样擅长制作直观易懂的信息图形化展示——比如基于现有表格构建分裂饼形图,从而帮助决策者快速理解复杂关系背后的规律特征。
```python
from matplotlib import pyplot as plt
# 绘制分裂饼形图
plt.pie(df['Value'], labels=df['Label'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, pctdistance=0.85, wedgeprops=dict(width=0.3))
plt.axis('equal')
plt.show()
```
#### 自动化流程定制
最后值得一提的是,对于那些经常重复执行相同类型工作的场景来说,还可以考虑编写脚本程序来自动生成报告或者定期更新数据库中的某些条目,以此达到节省时间成本的目的。
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