import pandas as pd
# 需要把每一張表的，最一後一行提出來，再求和，按年來。
file1='d:/14/ts/201701/**統計報表.xls'
file2='d:/14/ts/201702/**統計報表.xls'
file3='d:/14/ts/201703/**統計報表.xls'
file4='d:/14/ts/201704/**統計報表.xls'
file5='d:/14/ts/201705/**統計報表.xls'
file6='d:/14/ts/201706/**統計報表.xls'
file7='d:/14/ts/201707/**統計報表.xls'
file8='d:/14/ts/201708/**統計報表.xls'
file9='d:/14/ts/201709/**統計報表.xls'
file10='d:/14/ts/201710/**統計報表.xls'
file11='d:/14/ts/201711/**統計報表.xls'
file12='d:/14/ts/201712/**統計報表.xls'
#一年12個月
files=[file1,file2,file3,file4,file5,file6,file7,file8,file9,file10,file11,file12]
#讀乙個檔案
#fd1= pd.read_excel(file1)
#dd = pd.wr
#print(fd1)
#輸出指定的列
#print(fd1["unnamed: 33"])
#輸出乙個資料
#print(fd1["unnamed: 33"][24])
#files=[file1,file2]
# 生成乙個dataframe格式的資料，可以用columns 來 生成指定列。
li= pd.dataframe(columns=)
for i in range(1,13): # 乙個陣列 1至13
fd =pd.read_excel(files[i-1]) # 讀乙個檔案
li[i]=fd["unnamed: 33"] # 把其中一行，復值到 乙個新的 dataframe中。
li.to_excel('abc1.xls') # 輸出到乙個新的 xls中
資料聚合（一）
在統計學中，聚合的定義指 使用基於多組觀測結果的總結的統計替換多組觀測結果 來自 實現乙個由分鐘到年的聚合系統。比如小時的資料由分鐘聚合，天的資料由小時聚合，周 月的資料由天聚合，年的資料由月聚合。要求 好處 可以減少計算量。由於要根據下一級資料聚合，所以每個級別的資料都不能少。所以需要 一般的聚合...
資料聚合（一）
在統計學中，聚合的定義指 使用基於多組觀測結果的總結的統計替換多組觀測結果 來自 實現乙個由分鐘到年的聚合系統。比如小時的資料由分鐘聚合，天的資料由小時聚合，周 月的資料由天聚合，年的資料由月聚合。要求 好處 可以減少計算量。由於要根據下一級資料聚合，所以每個級別的資料都不能少。所以需要 一般的聚合...
多合一查詢
create table student num varchar 20 name varchar 20 subject varchar 10 score float insert student select 001 姓名1 英語 78.00 insert student select 001 姓名...