超简单:用Python让Excel飞起来 pdf

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mob649e8155edc4 2023-07-20 21:29:38 ©著作权

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使用Python让Excel飞起来

Excel是一款强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析。然而，当需要对大量的数据进行处理时，手动操作Excel变得非常繁琐和耗时。为了提高效率，我们可以使用Python编程语言来自动化Excel操作，进一步提升数据处理的效率。

安装Python库

在开始之前，我们需要在计算机上安装Python和相关的库。其中一个非常有用的库是openpyxl，它可以帮助我们读取和写入Excel文件。

pip install openpyxl

读取Excel文件

首先，让我们看看如何使用Python读取Excel文件。我们可以使用openpyxl库中的load_workbook函数来加载Excel文件。

from openpyxl import load_workbook

# 加载Excel文件
workbook = load_workbook('data.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook['Sheet1']

# 读取单元格数据
data = sheet.cell(row=1, column=1).value
print(data)

上面的代码首先加载名为data.xlsx的Excel文件，然后选择名为Sheet1的工作表。接下来，我们使用cell函数读取第1行第1列的单元格数据，并将其打印出来。

写入Excel文件

除了读取Excel文件，我们还可以使用Python将数据写入Excel文件。下面是一个简单的示例，将一些数据写入Excel文件的指定单元格。

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的Excel文件
workbook = Workbook()

# 选择工作表
sheet = workbook.active

# 写入数据到单元格
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'

# 保存Excel文件
workbook.save('output.xlsx')

上述代码中，我们首先创建了一个新的Excel文件，然后选择了默认的工作表。接下来，我们分别将Hello和World写入了A1和B1单元格中，并最后将Excel文件保存为output.xlsx。

数据处理

除了读取和写入Excel文件，Python还提供了强大的数据处理库，例如pandas。我们可以使用pandas库来进行更复杂的数据处理和分析。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 进行数据处理
processed_data = data[data['Score'] > 80]

# 将处理后的数据保存到新的Excel文件
processed_data.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

上述代码中，我们使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件中的数据，并选择了名为Sheet1的工作表。接下来，我们根据一个条件筛选出分数大于80的数据，并将结果保存到新的Excel文件processed_data.xlsx中。