這篇“怎么使用Python進行Excel自動化操作”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“怎么使用Python進行Excel自動化操作”文章吧。
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在開始操作 Excel 之前，你需要安裝 Python 和一些相關(guān)庫?？梢允褂?pip 安裝以下庫，或者使用專業(yè)的 python 客戶端：pycharm，快速安裝 python 和相關(guān)庫。
pandas：用于處理 Excel 文件和數(shù)據(jù)
openpyxl：用于讀取和寫入 Excel 文件
xlrd：用于讀取 Excel 文件
xlwt：用于寫入 Excel 文件
openpyxl 是一個用于讀寫 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 庫。它可以讀取和寫入 Excel 文件，支持多個工作表、圖表等。
示例代碼：
重慶分公司
重慶分公司
import openpyxl
# 打開 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 獲取所有工作表名
sheet_names = workbook.sheetnames
print(sheet_names)
# 獲取指定工作表
sheet = workbook['Sheet1']
# 獲取單元格數(shù)據(jù)
cell = sheet['A1']
print(cell.value)
# 修改單元格數(shù)據(jù)
sheet['A1'] = 'Hello World'
# 保存 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')xlrd 和 xlwt 分別用于讀取和寫入 Excel 文件，支持多個工作表，但不支持 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 格式。
示例代碼：
import xlrd
import xlwt
# 打開 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
# 獲取所有工作表名
sheet_names = workbook.sheet_names()
print(sheet_names)
# 獲取指定工作表
sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# 獲取單元格數(shù)據(jù)
cell = sheet.cell(0, 0)
print(cell.value)
# 修改單元格數(shù)據(jù)
new_workbook = xlwt.Workbook()
new_sheet = new_workbook.add_sheet('Sheet1')
new_sheet.write(0, 0, 'Hello World')
new_workbook.save('example.xls')pandas 是一個用于數(shù)據(jù)分析的 Python 庫，也可以用于讀寫 Excel 文件，支持多個工作表，但不支持 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 格式。
示例代碼：
import pandas as pd
# 讀取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xls', sheet_name='Sheet1')
# 獲取單元格數(shù)據(jù)
value = df.iloc[0, 0]
print(value)
# 修改單元格數(shù)據(jù)
df.iloc[0, 0] = 'Hello World'
df.to_excel('example.xls', index=False)使用 pandas 庫中的 read_excel()函數(shù)可以讀取 Excel 文件。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 讀取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')使用 pandas 庫中的 to_excel()函數(shù)可以將數(shù)據(jù)寫入 Excel 文件。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 將數(shù)據(jù)寫入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)使用 pandas 庫中的 append()函數(shù)可以插入行或列。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 插入行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.append({'A': 4, 'B': 7}, ignore_index=True)
# 插入列
df['C'] = [7, 8, 9, 10]使用 pandas 庫中的 drop()函數(shù)可以刪除行或列。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 刪除行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.drop(1)
# 刪除列
df = df.drop('B', axis=1)使用 pandas 庫中的 at()函數(shù)或.iat()函數(shù)可以修改單元格的值。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 修改單元格值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.at[1, 'B'] = 7
# 使用.iat()函數(shù)修改單元格值
df.iat[0, 1] = 8使用 pandas 庫中的.loc()函數(shù)或.iloc()函數(shù)可以查找單元格的值。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 查找單元格值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
value = df.loc[1, 'B']
# 使用.iloc()函數(shù)查找單元格值
value = df.iloc[1, 1]使用 pandas 庫中的 sort_values()函數(shù)可以對數(shù)據(jù)進行排序。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 對數(shù)據(jù)進行排序
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 6, 5]})
df = df.sort_values(by='A')使用 pandas 庫中的 merge()函數(shù)可以合并數(shù)據(jù)。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 合并數(shù)據(jù)
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})
df = pd.merge(df1, df2, on='A')使用 pandas 庫中的 groupby()函數(shù)可以對數(shù)據(jù)進行分組。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 分組數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
grouped = df.groupby(['A', 'B'])使用 pandas 庫中的 describe()函數(shù)可以計算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量。示例代碼如下：
import pandas as pd
# 計算數(shù)據(jù)統(tǒng)計量
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
desc = df.describe()以上就是關(guān)于“怎么使用Python進行Excel自動化操作”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
