作为曾经的“表哥”，最近在学习python, 想尽量用浅显易懂的语言，结合日常office工作中的一些常用操作，来讲一讲如何使用python提升工作效率，以帮助有需求的officer们。
文章将持续更新。
一、如何用python读、写excel表格的数据
1、需要用到的模块（别人写好的软件）
如果只写一张sheet页，那么我们只需用到一个模块，它叫pandas。
如果要写多个sheet页，那么还要用到另一个模块，openpyxl。
我们一步步来，今天只用到pandas
2、准备工作：
先弄一个有数据的Excel文件，我们假设它的名字叫的"test.xlsx",里面有一个sheet页，叫"sheet1"
3、扩展python的能力：
在python生态环境中，有非常多的人在为它开发各种各样的“软件”, 以扩展python的能力，在使用它们之前，我们要引入它，并且最好给引入的能力取个名字，以方便你在后面使用它。
下面这句话就是python中引入软件模块的常用格式，当然它还有许多变种，我们先讲最简单的一种：
import pandas as pd
“pandas"是python生态中十分重要的一个软件模块，只要是从事数据分析工作，没法离开它。“pd” 就是你给引入pandas后，你后面编程“调用”它的能力时所取的名字，以后你一喊它，它就会乖乖地听你的话。
4、读取excel表格中的数据：
下面我们用一句话读取"test.xlsx"文件中"sheet1"页中的数据表，并且把它有序地存放在计算机内存中某个地方，你可以理解这个地方是按pandas软件规划好的一个格子间（pandas开发人员把它叫做Dataframe)，它把读取进来的数据按格子一个个地给塞进去，方便你取用。
df = pd.read_excel("d:\\data\\test1.xlsx")
为了方便讲解，我随便做了一个最简单的费用报销登记表格，如下：
在电脑上运行上述命令后，"df" 这个计算机的“格子间”里，就存放了这张表里的所有数据，像下面这个样子（注：你不需要打开这个excel文件就可以读取里面的数据）
你可以随时查看读取进来的数据，敲一个"df"，把它召唤出来就行。
如果要查看报销金额的最大值，这样做：
df["报销金额"].max()
如果想知道是谁报销了这么大的金额呢？这样做：
df["姓名"][df["报销金额"]==df["报销金额"].max()
如果要汇总所有的报销费用，这样做：
有没有发现一个问题呢？，汇总出来的数似乎和excel表格中的数据实际加总值不太一样，小数点后多了很多位，这是因为计算机把读进来的带小数位的数全转换成了“浮点”类型，而浮点数在运算时，由于计算机本身的进制转换的原因，导致了极微小的偏差，但这不影响整体的数据应用。
另外，默认情况下，pandas在读取数据后，会自动给加一列序号，这是它的"索引"，就相当于格子间的编号，你可以很方便地用它来存取数据，当然，你也可以不用它这个自动的索引，方法我们后面再讲。
下面，我们给这个表格加一列数据，比如“接单人”，先简单一点，假设全部都是“吴MM”签收的报销单，这样做：
df["接单人"] = "吴MM"
然后我们再把它们全部召唤出来，集合排队报下数：
5、把处理好的数据写入excel表格：
辛苦一天，该下班关电脑了，python不像excel，有自动保存数据的功能，我们还是把劳动成果先保存了再说，否则关了机，可就啥也没有了。
这样做：
先提醒一下：大家如果要在自己的数据表格上操作，请一定记得要先备份好原始数据，因为pandas自带的写excel文件方法，是会把原文件覆盖掉的，如果你的原始表格数据很重要，执行下面这条命令，那些其他的表格和数据可都找不回来了，到时候可不要来打我。
df.to_excel("d:\\data\\test.xlsx")
再打开test.xlsx这个文件，就成这样了：
