日常工作中，我们经常需要处理大量 Excel 表格，比如汇总多个销售报表、核对订单数据或批量生成统计图表。手动操作不仅繁琐，还容易出错。Python 的 openpyxl 和 pandas 库能轻松实现 Excel 数据的自动化处理，让原本需要几小时的工作缩短到几分钟。本文将通过实际案例，介绍批量处理 Excel 数据的常用技巧。一、环境准备与基础操作处理 Excel 主要用到两个库：openpy
案例一介绍 现在有一批电商产品跟当日销量的数据，如下，总共有上万笔的数据，现在需要统计每个品牌当日的销售量，比如美宝莲今天总共卖出了多少的商品，另外需要统计每个品牌下面的每个子品类当日销售量(品类可分为口红、睫毛膏、粉底等)，比如卡姿兰口红卖了多少、眉笔卖了多少。 首先是要做出关键字码表，如下，这些是透过电商常用的产品称呼和观察发现的，需要对商品名称有一定的了解，比如欧莱雅的洁面
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2024-08-23 14:27:30
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本文将深入探讨Python读取Excel文件的方法，并重点介绍一个强大且易于使用的解决方案，帮助你轻松驾驭各种复杂的Excel数据。
怎样用Python处理Excel数据前段时间做了个小项目，帮个朋友做了个数据处理的软件。基本的功能很简单，就是对Excel里面的一些数据进行过滤，统计，对多个表的内容进行合并等。之前没有处理Excel数据的经验，甚至于自己都很少用到Excel。记得《Python核心编程》的最后一章里有讲到用Win32 COM操作office， 看了一下讲的不是很清楚。google了一下找到不少能处理excel数据
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2024-06-21 07:31:19
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使用python处理Excel案例的流程如下：
步骤 | 描述
--------|--------
步骤一 | 导入所需模块和库
步骤二 | 打开Excel文件
步骤三 | 选择工作表
步骤四 | 读取和写入数据
步骤五 | 保存和关闭文件
以下是每个步骤需要做的具体操作：
步骤一：导入所需模块和库
首先，我们需要导入所需的模块和库。在Python中，
原创
2024-02-14 06:39:35
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用Python读写Excel文件四种python处理excel模块PK我主要尝试了四种工具，在此并不会给出他们的排名，因为在不同的应用场景下，做出的选择会不同。 XlsxWriterxlrd&xlwtOpenPyXLMicrosoft Excel API介绍可以创建Excel 2007或更高版本的XLSX文件即python-excel，含xlrd、xlwt和xlutils三大模块
原创
精选
2017-09-23 17:15:08
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原作者：Erik Marsja编译者：老齐与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 本书适合于数据科学、机器学习、深度学习等方向的学习者阅读。书中通过案例的形式，系统阐述了数据获取、数据整理、特征工程、特征选择等方法。本文，将重点阐述用Python如何读取Excel文件(xlsx)，重点是演示使用openpyxl模块读取xlsx类型的文件。首先，我们要看一些简单的示例；然后，我们将学习读取
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2024-01-14 08:37:12
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最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一
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2024-09-29 09:14:26
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文件扫描与Excel合并文件的路径首先我们要知道电脑上的文件夹又被称为目录，对应的单词是directory,而文件夹对应的单词是folder，虽然单词不同，却可以指代同一个东西。看到上图，目录的结构非常有特点，它神似一棵树，从主树干开始，分出无数枝丫。因此目录结构也被称为目录树。如果大家用过思维导图，对于这一点就很熟悉了。我们的主树干就被称为根或者根节点，一切都是从它发出。在Windows系统中，
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2024-06-21 12:44:57
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今天要记录的学习主题是 —— Excel表处理神器：openpyxl库1 写在前面之前我想过 要不要写一篇关于如何处理excle表的博客，可是网上一搜都是有太多的文章了。python处理excel表的库，常见的有：xlrd、xlwt、xlwings、openpyxl、win32com、pandas等。针对python各类第三方库，支持情况如下： 介于网上有这么多精彩的博客，我就一直懒的再去做总结。
原创
2021-05-24 20:35:22
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这篇文章主要介绍了python操作excel用哪个库比较好，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。 【导语】：openpyxl 和 formulas 是两个成熟的开源库，在Python中借助这两个库，处理Excel电子表格，可以实现自动访问、处理表格中数据的功能，省时高效，不易出错，是处理Excel表格的一种好办法。简介Exce
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2024-08-30 13:33:59
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在处理数据的时候，我们经常使用Python中的Pandas包来处理，有时候即使是很小的数据量，也使用Pandas来处理。个人觉得这有点大材小用，并且有点浪费时间。所以为了能够快速的处理这些小型的数据，最近学习了如何利用Excel来处理。感觉这样比使用Pandas处理得到的结果快速便捷很多。下面将分享几个比较常用的函数。1.COUNTIF函数countif(range,criteria): 对区域中
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2024-06-21 13:06:37
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原标题：「干货」Python Pandas 做数据分析之玩转 Excel 报表分析各位朋友大家好，非常荣幸和大家聊一聊用 Python Pandas 处理 Excel 数据的话题。因为工作中一直在用 Pandas，所以积累了一些小技巧，在此借 GitChat 平台和大家分享一下心得。在开始之前我推荐大家下载使用 Anaconda，里面包含了 Spyder 和 Jupyter Notebook 等集
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2024-08-26 14:50:20
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最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一
首先当然要引入必要的库。本例中，我们要用到Pandas，matplotlib中的pyplot，numpy以及folium，按照管理，使用pd，plt和np作为几个库的别名(在自己写程序命名变量时最好避开这些约定俗成的变量。示例使用Ipython，请安装jupyter notebook及下列库文件以运行程序。import pandas as pd #import pandas
import matp
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2024-08-27 11:32:17
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# Python处理Excel海量数据
## 1. 流程概述
处理Excel海量数据可以分为以下几个步骤：
1. 打开Excel文件
2. 读取数据
3. 处理数据
4. 写入数据
5. 关闭Excel文件
下面将详细介绍每一步的操作和代码示例。
```mermaid
journey
title Python处理Excel海量数据流程
section 打开Excel文件
原创
2023-11-09 12:42:24
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接下来我们再来看一个例子。其中B2至D2为列标题。图1 Excel数据表示例注意，此时的数据表不再是Excel文件的第一张表。用默认方式读取Excel文件将获得Sheet1的数据。然而Sheet1没有数据，所以读取的结果就是一个空数据表。图2 空工作表读取结果为pd.read_excel函数添加额外的参数sheet_name即可指定所读取Excel工作表的名称。xl = pd.read_excel
python处理excel文件，并对比csv处理方式。
python处理excel文件有很多方法，最开始接触的是xlrd、xlsxwriter模块，分别用于excel文件的读、写。后来又学习了openpyxl模块，可以同时完成excel文件的读、写。再后来，接触了大牛pandas，这是python中专门用于数据分析的模块，有更加强大的功能。本文尝试梳理一
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2023-11-11 09:06:10
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大家好，给大家分享一下python处理excel数据新建一列并写入数据，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！ 处理目标：读取800多个excel中存储的各个城市一段时间的企业信息（每个城市都至少有一个excel的数据），统计每个城市2012-2023年每年各个二级制造业的企业数量数据大小：800多个excel，共计45GB大小，单个excel大小在1MB-250MB之间需求
今天分享Python与Excel结合的一个小案例，也是工作上用到的。领导给了我一个含有183个用户名字的Excel表格和一个装有156个规则命名但需要修改的图片的文件夹，让我通过156个jpg图去对照183个用户名字，把没有图的名字标记出来，然后再从一个巨大的表里找这些标记的名字对应的编号，最后进内部系统去找到里面的图。那么我要做的事情就有以下几个：1、用Python把Excel表格导入Jupyt
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2023-11-25 11:48:59
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