Bevor Sie mit dem Betrieb von Excel beginnen, müssen Sie Python und einige verwandte Bibliotheken installieren. Sie können pip verwenden, um die folgenden Bibliotheken zu installieren, oder einen professionellen Python-Client verwenden: pycharm, um Python und verwandte Bibliotheken schnell zu installieren.
pandas: zum Verarbeiten von Excel-Dateien und -Daten
openpyxl: zum Lesen und Schreiben von Excel-Dateien #🎜 🎜#
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Beispielcode:
import openpyxl # 打开 Excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取所有工作表名 sheet_names = workbook.sheetnames print(sheet_names) # 获取指定工作表 sheet = workbook['Sheet1'] # 获取单元格数据 cell = sheet['A1'] print(cell.value) # 修改单元格数据 sheet['A1'] = 'Hello World' # 保存 Excel 文件 workbook.save('example.xlsx')
2. Verwenden Sie die Bibliotheken xlrd und xlwt
Beispielcode:
import xlrd import xlwt # 打开 Excel 文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 获取所有工作表名 sheet_names = workbook.sheet_names() print(sheet_names) # 获取指定工作表 sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1') # 获取单元格数据 cell = sheet.cell(0, 0) print(cell.value) # 修改单元格数据 new_workbook = xlwt.Workbook() new_sheet = new_workbook.add_sheet('Sheet1') new_sheet.write(0, 0, 'Hello World') new_workbook.save('example.xls')
3. Verwenden Sie die Pandas-Bibliothek
Beispielcode:
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('example.xls', sheet_name='Sheet1') # 获取单元格数据 value = df.iloc[0, 0] print(value) # 修改单元格数据 df.iloc[0, 0] = 'Hello World' df.to_excel('example.xls', index=False)
2. 10 gängige Möglichkeiten, Excel mit Python zu bedienen
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx')
import pandas as pd # 将数据写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)
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]
import pandas as pd # 删除行 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df = df.drop(1) # 删除列 df = df.drop('B', axis=1)
import pandas as pd # 修改单元格值 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df.at[1, 'B'] = 7 # 使用.iat()函数修改单元格值 df.iat[0, 1] = 8
import pandas as pd # 查找单元格值 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) value = df.loc[1, 'B'] # 使用.iloc()函数查找单元格值 value = df.iloc[1, 1]
import pandas as pd # 对数据进行排序 df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 6, 5]}) df = df.sort_values(by='A')
import pandas as pd # 合并数据 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')
import pandas as pd # 分组数据 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'])
import pandas as pd # 计算数据统计量 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) desc = df.describe()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Python für die Excel-Automatisierung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!