Python을 사용하여 Excel을 자동화하는 방법은 무엇입니까?

1. 엑셀을 구동하기 위해 흔히 사용하는 파이썬 라이브러리

엑셀을 구동하기 전에 먼저 파이썬과 관련 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 다음 라이브러리를 설치하거나 전문 Python 클라이언트인 pycharm을 사용하여 Python 및 관련 라이브러리를 빠르게 설치할 수 있습니다.

• pandas: Excel 파일 및 데이터 처리용

• openpyxl: Excel 파일 읽기 및 쓰기용

• xlrd: Excel 파일 읽기용

• xlwt: Excel 파일 쓰기용

1. 타사 라이브러리 사용 openpyxl

openpyxl은 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 파일을 읽고 쓰기 위한 Python 라이브러리입니다. Excel 파일을 읽고 쓸 수 있으며 여러 워크시트, 차트 등을 지원합니다.

샘플 코드:

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. 타사 라이브러리 사용 xlrd 및 xlwt

xlrd 및 xlwt는 각각 Excel 파일을 읽고 쓰는 데 사용되지만 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/는 지원하지 않습니다. xltm 형식입니다.

샘플 코드:

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. Pandas 라이브러리 사용

pandas는 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리입니다. Excel 파일을 읽고 쓰는 데에도 사용할 수 있지만 Excel 2010 xlsx/xlsm은 지원하지 않습니다. /xltx/xltm 형식입니다.

샘플 코드:

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. Python에서 Excel을 작동하는 10가지 일반적인 방법

1. Excel 파일 읽기

Pandas 라이브러리의 read_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일을 읽습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

2. Excel 파일에 쓰기

Pandas 라이브러리의 to_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일에 데이터를 씁니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# 将数据写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

3. 행 또는 열 삽입

행 또는 열을 삽입하려면 pandas 라이브러리의 추가() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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]

4. 행 또는 열 삭제

행 또는 열을 삭제하려면 pandas 라이브러리의 drop() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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)

5. 셀 값 수정

pandas 라이브러리의 at() 함수 또는 .iat() 함수를 사용하여 셀 값을 수정합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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

6. 셀 값 찾기

pandas 라이브러리의 .loc() 함수 또는 .iloc() 함수를 사용하여 셀 값을 찾습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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]

7. 데이터 정렬

데이터를 정렬하려면 pandas 라이브러리의 sort_values() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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')

8. 데이터 병합

데이터를 병합하려면 pandas 라이브러리의 merge() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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')

9. 데이터 그룹화

데이터를 그룹화하려면 pandas 라이브러리의 groupby() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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'])

10. 데이터 통계 계산

데이터 통계를 계산하려면 pandas 라이브러리의 explain() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

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()

위 내용은 Python을 사용하여 Excel을 자동화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!