教你在python在工作中“偷懒”：Excel自动化处理 word关键信息提取 自动化运营监控 自动发送邮件
excel 中python用法
一、介绍Excel是一款广泛使用的电子表格软件，Python是一种流行的编程语言。
结合Excel和Python的使用可以提高数据处理的效率和灵活性。
本文将介绍在Excel中使用Python的方法和技巧。
二、Python插件安装1. 打开Excel并进入“文件”菜单。
2. 选择“选项”。
3. 在选项对话框中，选择“加载项”。
4. 点击“Excel加载项”下的“转到”按钮。
5. 在“添加-Ins”对话框中，点击“浏览”。
6. 找到并选择Python插件的安装文件，点击“打开”。
7. 完成安装并重启Excel。
三、使用Python进行数据处理1. 在Excel中新建一个工作表。
2. 在需要进行数据处理的单元格输入Python函数，例如“=Py.COUNTIF(A1:A10,">5")”。
3. 按下Enter键，Excel会调用Python插件执行该函数，并在单元格中显示结果。
四、Python函数示例1. 使用Python的COUNTIF函数统计大于5的数据个数。
2. 使用Python的SUM函数计算数据的总和。
3. 使用Python的AVERAGE函数计算数据的平均值。
4. 使用Python的IF函数进行条件判断。
5. 使用Python的VLOOKUP函数进行数据查找。
五、Python脚本执行1. 在Excel中打开一个工作表。
2. 点击“开发人员”选项卡。
3. 选择“插入”下的“ActiveX 控件”。
4. 在工作表中插入一个按钮控件，右键点击该按钮并选择“属性”。
5. 在“单击”事件中绑定Python脚本文件。
6. 点击按钮执行Python脚本，实现自定义的数据处理逻辑。
六、Python图表生成1. 在Excel中选择需要生成图表的数据范围。
2. 点击“插入”选项卡中的“插入统计图表”按钮。
3. 在弹出的对话框中选择“Python图表”。
4. 根据需要选择图表类型和样式，点击确定生成图表。
python in excel案例
python in excel案例使用Python在Excel中进行数据处理是一种常见且高效的方法。
本文将列举10个Python在Excel中的应用案例，并对每个案例进行详细说明。
1. 数据清洗和转换在Excel中，经常需要对数据进行清洗和转换。
使用Python的pandas库，可以轻松地读取Excel文件，并进行数据清洗和转换。
例如，可以删除空白行、填充缺失值、删除重复数据，或者将数据转换为不同的格式。
2. 数据分析和可视化Python的pandas和matplotlib库提供了丰富的数据分析和可视化功能。
可以使用pandas读取Excel文件中的数据，然后使用matplotlib绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，以帮助我们更好地理解数据。
3. 数据合并和拆分有时候，我们需要将多个Excel文件中的数据合并成一个文件，或者将一个文件中的数据拆分成多个文件。
使用Python的pandas 库，可以很容易地实现这些操作。
可以通过读取多个Excel文件，并将它们合并为一个数据框，或者通过拆分数据框的方式将数据保存为多个Excel文件。
4. 数据筛选和排序在Excel中，可以使用筛选和排序功能来选择特定的数据或按照特定的条件对数据进行排序。
使用Python的pandas库，可以使用条件语句和排序函数对数据进行筛选和排序。
可以根据自己的需求，使用不同的条件和排序方式来处理数据。
5. 数据透视表Excel中的数据透视表功能可以帮助我们对数据进行汇总和分析。
使用Python的pandas库，可以使用pivot_table函数来实现类似的功能。
可以根据需要选择不同的行、列和值来生成透视表，并对透视表进行进一步的分析和处理。
6. 数据提取和转换有时候，我们需要从Excel文件中提取特定的数据，并将其转换为其他格式。
使用Python的xlrd和xlwt库，可以读取和写入Excel 文件，并对其中的数据进行提取和转换。
Excel表格自动化处理技巧
Excel表格自动化处理技巧在当今数字化办公的时代，Excel 表格已经成为我们工作中不可或缺的工具。
无论是数据统计、财务分析还是项目管理，Excel 都发挥着重要作用。
然而，面对大量的数据和繁琐的操作，手动处理往往效率低下且容易出错。
掌握 Excel 表格的自动化处理技巧，能够极大地提高工作效率，节省时间和精力。
接下来，我将为您详细介绍一些实用的Excel 表格自动化处理技巧。
一、数据输入自动化1、数据验证在输入数据时，为了确保数据的准确性和一致性，可以使用数据验证功能。
通过设置数据验证规则，如限制输入的数值范围、特定的文本内容或者从下拉列表中选择等，可以有效避免错误数据的输入。
例如，在输入员工年龄时，可以设置数据验证规则为 18 至 60 之间的整数，这样当用户输入不符合规则的数据时，Excel 会弹出提示信息，阻止错误数据的录入。
2、快速填充当需要输入一系列有规律的数据时，如连续的日期、序号或者重复的文本等，可以使用快速填充功能。
只需输入前几个数据，然后选中这些数据，将鼠标指针放在右下角的填充柄上，向下或向右拖动，Excel 会自动根据已输入的数据规律进行填充。
比如，输入 1、2、3 后，选中这三个单元格，拖动填充柄，Excel 会自动填充 4、5、6 等后续数字。
二、数据计算自动化1、函数公式Excel 提供了丰富的函数公式，能够自动完成各种复杂的计算。
例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数用于求平均值，VLOOKUP 函数用于查找和引用数据等。
假设我们有一张销售数据表，包含产品名称、销售数量和单价，要计算每种产品的销售额，可以使用公式“＝销售数量单价”。
通过在相应单元格中输入公式，并向下填充，即可快速计算出所有产品的销售额。
2、条件格式条件格式可以根据设定的条件自动对数据进行格式化，使数据更加直观和易于分析。
例如，可以设置当销售额超过一定数值时，单元格背景颜色变为绿色；当销售额低于一定数值时，单元格背景颜色变为红色。
使用python操作excel
使⽤python操作excel使⽤python操作excelpython操作excel主要⽤到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库。
安装xlrd模块#pip install xlrd使⽤介绍常⽤单元格中的数据类型 empty（空的） string（text） number date boolean error blank（空⽩表格） empty为0，string为1，number为2，date为3，boolean为4， error为5（左边为类型，右边为类型对应的值）导⼊模块import xlrd打开Excel⽂件读取数据data = xlrd.open_workbook(filename[, logfile, file_contents, ...])#⽂件名以及路径，如果路径或者⽂件名有中⽂给前⾯加⼀个r标识原⽣字符。
#filename：需操作的⽂件名（包括⽂件路径和⽂件名称）；若filename不存在，则报错FileNotFoundError；若filename存在，则返回值为xlrd.book.Book对象。
常⽤的函数 excel中最重要的⽅法就是book和sheet的操作# （1）获取book中⼀个⼯作表names = data.sheet_names()#返回book中所有⼯作表的名字table = data.sheets()[0]#获取所有sheet的对象，以列表形式显⽰。
可以通过索引顺序获取，table = data.sheet_by_index(sheet_indx))#通过索引顺序获取，若sheetx超出索引范围，则报错IndexError；若sheetx在索引范围内，则返回值为xlrd.sheet.Sheet对象table = data.sheet_by_name(sheet_name)#通过名称获取，若sheet_name不存在，则报错xlrd.biffh.XLRDError；若sheet_name存在，则返回值为xlrd.sheet.Sheet对象以上三个函数都会返回⼀个xlrd.sheet.Sheet()对象data.sheet_loaded(sheet_name or indx)# 检查某个sheet是否导⼊完毕，返回值为bool类型，若返回值为True表⽰已导⼊；若返回值为False表⽰未导⼊# （2）⾏的操作nrows = table.nrows#获取该sheet中的有效⾏数table.row(rowx)#获取sheet中第rowx+1⾏单元，返回值为列表；列表每个值内容为：单元类型:单元数据table.row_slice(rowx[, start_colx=0, end_colx=None])#以切⽚⽅式获取sheet中第rowx+1⾏从start_colx列到end_colx列的单元，返回值为列表；列表每个值内容为：单元类型:单元数据table.row_types(rowx, start_colx=0, end_colx=None)#获取sheet中第rowx+1⾏从start_colx列到end_colx列的单元类型，返回值为array.array类型。
五个方便好用的Python自动化办公脚本的实现
五个⽅便好⽤的Python⾃动化办公脚本的实现⽬录1、⾃动化阅读⽹页新闻2、⾃动⽣成素描草图3、⾃动发送多封邮件4、⾃动化数据探索5、⾃动桌⾯提⽰⼩结相⽐⼤家都听过⾃动化⽣产线、⾃动化办公等词汇，在没有⼈⼯⼲预的情况下，机器可以⾃⼰完成各项任务，这⼤⼤提升了⼯作效率。
编程世界⾥有各种各样的⾃动化脚本，来完成不同的任务。
尤其Python⾮常适合编写⾃动化脚本，因为它语法简洁易懂，⽽且有丰富的第三⽅⼯具库。
这次我们使⽤Python来实现⼏个⾃动化场景，或许可以⽤到你的⼯作中。
1、⾃动化阅读⽹页新闻这个脚本能够实现从⽹页中抓取⽂本，然后⾃动化语⾳朗读，当你想听新闻的时候，这是个不错的选择。
代码分为两⼤部分，第⼀通过爬⾍抓取⽹页⽂本呢，第⼆通过阅读⼯具来朗读⽂本。
需要的第三⽅库：Beautiful Soup - 经典的HTML/XML⽂本解析器，⽤来提取爬下来的⽹页信息requests - 好⽤到逆天的HTTP⼯具，⽤来向⽹页发送请求获取数据Pyttsx3 - 将⽂本转换为语⾳，并控制速率、频率和语⾳import pyttsx3import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupengine = pyttsx3.init('sapi5')voices = engine.getProperty('voices')newVoiceRate = 130 ## Reduce The Speech Rateengine.setProperty('rate',newVoiceRate)engine.setProperty('voice', voices[1].id)def speak(audio):engine.say(audio)engine.runAndWait()text = str(input("Paste article\n"))res = requests.get(text)soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')articles = []for i in range(len(soup.select('.p'))):article = soup.select('.p')[i].getText().strip()articles.append(article)text = " ".join(articles)speak(text)# engine.save_to_file(text, 'test.mp3') ## If you want to save the speech as a audio fileengine.runAndWait()2、⾃动⽣成素描草图这个脚本可以把彩⾊图⽚转化为铅笔素描草图，对⼈像、景⾊都有很好的效果。
Python处理Excel效率高十倍（下篇）通篇硬干货，再也不用加班啦
Python处理Excel效率高十倍（下篇）通篇硬干货，再也不用加班啦《用Python处理Excel表格》下篇来啦！身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。
当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。
而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。
操作创建新的excel第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：·不写第9行，默认创建sheet·写了第9行，创建指定名字的sheet表import osimport openpyxlpath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.Workbook()sheet = workbook.activesheet.title = '1号sheet'workbook.save('1.xlsx') 修改单元格、excel另存为第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件import osimport openpyxlpath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表sheet['A1'] = 'name'workbook.save('test.xlsx')添加数据插入有效数据使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据import osimport openpyxlpath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))data = [ ['素子',23], ['巴特',24], ['塔奇克马',2]]for row in data: sheet.append(row) # 使用append 插入数据workbook.save('test.xlsx')插入空行空列·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入import osimport openpyxlpath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))sheet.insert_rows(idx=3, amount=2)sheet.insert_cols(idx=2,amount=1)workbook.save('test.xlsx')删除行、列·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)import osimport openpyxlpath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))sheet.delete_rows(idx=10) # 删除第10行sheet.delete_cols(idx=1, amount=2) # 删除第1列，及往右共2列workbook.save('test.xlsx')移动指定区间的单元格(move_range)move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上import osimport openpyxlpath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))sheet.move_range('D11:F12',rows=0,cols=-3) # 移动D11到F12构成的矩形格子workbook.save('test.xlsx')字母列号与数字列号之间的转换核心代码from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string# 根据列的数字返回字母print(get_column_letter(2)) # B# 根据字母返回列的数字print(column_index_from_string('D')) # 4举个例子：import osimport openpyxlfrom openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_stringpath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('2.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))# 根据列的数字返回字母print(get_column_letter(2)) # B# 根据字母返回列的数字print(column_index_from_string('D')) # 4字体样式查看字体样式import osimport openpyxlimport openpyxl.stylespath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：'+str(sheet))cell = sheet['A1']font = cell.fontprint('当前单元格的字体样式是')print(, font.size, font.bold, font.italic, font.color)'''当前活动表是：<Worksheet '1号sheet'>当前单元格的字体样式是等线11.0 False False <openpyxl.styles.colors.Color object>Parameters:rgb=None, indexed=None, auto=None, theme=1, tint=0.0, type='theme'''' 修改字体样式openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示import osimport openpyxlimport openpyxl.stylespath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print(sheet)cell = sheet['A1']cell.font = openpyxl.styles.Font(name='微软雅黑', size=20, bold=True, italic=True, color='FF0000')workbook.save('test.xlsx')再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法import osimport openpyxlimport openpyxl.stylespath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print(sheet)cell = sheet['A']for i in cell: i.font = openpyxl.styles.Font(name='微软雅黑', size=20, bold=True, italic=True, color='FF0000')workbook.save('test.xlsx')设置对齐格式Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)水平对齐：'distributed’，'justif y’，'center’，'left’，'centerContinuous’，'right，'general’垂直对齐：'bottom’，'distributed’，'justify’，'center’，'top’import osimport openpyxl.stylespath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))cell = sheet['A1']alignment = openpyxl.styles.Alignment(horizontal='center', vertical='center', text_rotation=0, wrap_text=True)cell.alignment = alignmentworkbook.save('test.xlsx')当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作import osimport openpyxl.stylespath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))cell = sheet['A']alignment = openpyxl.styles.Alignment(horizontal='center', vertical='center',text_rotation=0, wrap_text=True)for i in cell: i.alignment = alignment workbook.save('test.xlsx')设置行高列宽设置行列的宽高：·row_dimensions[行编号].height = 行高·column_dimensions[列编号].width = 列宽import osimport openpyxlimport openpyxl.stylespath = r'C:\Users\asuka\Desktop'os.chdir(path) # 修改工作路径workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的值sheet = workbook.active # 获取活动表print('当前活动表是：' + str(sheet))# 设置第1行的高度sheet.row_dimensions[1].height = 50# 设置B列的卷度sheet.column_dimensions['B'].width = 20workbook.save('test.xlsx')设置所有单元格（显示的结果是设置所有，有数据的单元格的）from openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.utils import get_column_letterimport osos.chdir(r'C:\Users\asuka\Desktop')workbook = load_workbook('1.xlsx')print(workbook.sheetnames) # 打印所有的sheet表ws = workbook[workbook.sheetnames[0]] # 选中最左侧的sheet表width = 2.0 # 设置宽度height = width * (2.2862 / 0.3612) # 设置高度print('row:', ws.max_row, 'column:', ws.max_column) # 打印行数，列数for i in range(1, ws.max_row + 1): ws.row_dimensions[i].height = heightfor i in range(1, ws.max_column + 1): ws.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = widthworkbook.save('test.xlsx')合并、拆分单元格合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。
如何在Excel中实现自动化操作
如何在Excel中实现自动化操作在当今数字化办公的时代，Excel 作为一款强大的数据处理工具，被广泛应用于各个领域。
然而，面对大量重复且繁琐的数据处理任务，手动操作往往费时费力且容易出错。
这时，实现 Excel 中的自动化操作就显得尤为重要。
它不仅能够提高工作效率，还能减少人为错误，让我们从繁琐的工作中解脱出来。
接下来，让我们一起探索如何在 Excel 中实现自动化操作。
一、使用宏录制功能宏录制是 Excel 中实现自动化操作的一种简单而有效的方法。
通过宏录制，我们可以将一系列的操作步骤记录下来，然后在需要的时候重复执行这些步骤。
首先，打开 Excel 并确保“开发工具”选项卡处于显示状态。
如果没有显示，可以通过“文件”＞“选项”＞“自定义功能区”来勾选“开发工具”。
接下来，点击“开发工具”选项卡中的“录制宏”按钮。
在弹出的对话框中，为宏指定一个名称，并选择宏的保存位置（通常是“当前工作簿”）。
然后，开始进行您想要自动化的操作，比如设置特定单元格的格式、插入行或列、数据排序等。
完成操作后，点击“开发工具”选项卡中的“停止录制”按钮。
要使用录制好的宏，只需点击“开发工具”选项卡中的“宏”按钮，选择要执行的宏，然后点击“执行”。
二、使用函数和公式Excel 提供了丰富的函数和公式，可以帮助我们实现自动化的数据计算和处理。
例如，SUM 函数可以用于计算一系列数值的总和，AVERAGE 函数用于计算平均值，VLOOKUP 函数用于在数据表中查找并返回特定的值。
以 VLOOKUP 函数为例，假设我们有一个销售数据表，包含产品名称、销售数量和销售价格。
我们想要根据产品名称查找对应的销售价格，可以使用以下公式：＝VLOOKUP(A2,＄E$2:＄F$10,2,FALSE) 其中，A2 是要查找的产品名称，＄E$2:＄F$10 是查找的数据范围，2 表示返回查找范围的第二列（即销售价格列），FALSE 表示精确匹配。
python中使用docx库操作word文档记录（1）-读取文本和表格
python中使⽤docx库操作word⽂档记录（1）-读取⽂本和表格python中使⽤docx库操作word⽂档记录（1）- 读取⽂本和表格本⽂记录docx库读取word⽂本和表格的⽅法⼀、使⽤docx模块Python可以利⽤python-docx模块处理word⽂档，处理⽅式是⾯向对象的。
也就是说python-docx模块会把word⽂档，⽂档中的段落、⽂本、字体等都看做对象，对对象进⾏处理就是对word⽂档的内容处理。
安装⽅法为：pip install python-docx⼆、相关概念先了解python-docx模块的⼏个概念。
1，Document对象，表⽰⼀个word⽂档。
2，Paragraph对象，表⽰word⽂档中的⼀个段落3，Paragraph对象的text属性，表⽰段落中的⽂本内容。
三、读取⽂本from docx import Document #导⼊库path = 'ys.docx' #⽂件路径wordfile = Document(path) #读⼊⽂件paragraphs = wordfile.paragraphs#输出每⼀段的内容for paragraph in wordfile.paragraphs:print(paragraph.text +"\n end")#输出段落编号及段落内容for i in range(len(wordfile.paragraphs)):print("第"+str(i)+"段的内容是："+wordfile.paragraphs[i].text)如果不需要获取⽂本中的空⾏，则可以增加下⾯的判断条件：if paragraphs[i].text.strip()!="": # 去空⾏或者if paragraph.text.count("\n") == len(paragraph.text): # 去空⾏四、读取表格from docx import Document #导⼊库path = '1.docx' #⽂件路径document = Document(path) #读⼊⽂件tables = document.tables #获取⽂件中的表格集print(len(tables)) #获取⽂件中的表格数量for table in tables:#遍历每⼀个表格for row in table.rows:#从表格第⼀⾏开始循环读取表格数据for cell in row.cells:#遍历每⼀个单元格print(cell.text) #获取单元格的内容'''后⾯两⾏也可以⽤下⾯的⽅式for j in range(len(row.cells)):print(row.cells[j].text)'''这⾥要说明⼀下，不是word⾥⾯所有的表格都能正确读取。
python处理excel实例
python处理excel实例Python是一种功能强大的编程语言，可以用来处理各种数据类型，包括Excel文件。
Python处理Excel文件的能力极强，可以进行数据提取、数据处理、数据分析等多方面操作。
下面是一个Python处理Excel文件的实例：1. 导入所需的库```pythonimport openpyxl```2. 读取Excel文件```pythonwb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')```这个代码块会打开名为example.xlsx的Excel文件，并将其存储在变量wb中。
3. 选择工作表```pythonsheet = wb['Sheet1']```这个代码块会选择名为Sheet1的工作表，并将其存储在变量sheet中。
4. 读取单元格数据cell_value = sheet['A1'].value```这个代码块会读取A1单元格的数据，并将其存储在变量cell_value中。
5. 读取行数据```pythonrow_values = []for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=3):row_values.append([cell.value for cell in row])```这个代码块会读取工作表中第2行到最后一行、第1列到第3列的数据，并将其存储在列表row_values中。
6. 读取列数据```pythoncolumn_values = []for column in sheet.iter_cols(min_row=2, max_row=4):column_values.append([cell.value for cell in column]) ```这个代码块会读取工作表中第2列到第4列、第1行到最后一行的数据，并将其存储在列表column_values中。
python 办公自动化实例
python 办公自动化实例Python办公自动化实例在当今信息化时代，办公自动化已经成为提高工作效率的重要手段。
Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们实现各种自动化任务，从而节省时间和精力。
下面将介绍几个利用Python实现办公自动化的实例。
实例一：自动发送邮件假设我们需要每天向团队成员发送日报邮件，这个任务可以通过Python来实现自动化。
我们可以使用smtplib库来连接邮箱服务器，然后编写Python脚本来自动生成邮件内容并发送。
这样，我们就可以轻松实现每日发送邮件的自动化任务。
实例二：自动处理Excel表格在日常工作中，我们经常需要处理大量的Excel表格数据。
通过使用openpyxl库，我们可以编写Python脚本来自动读取、分析和修改Excel表格数据。
例如，我们可以编写脚本来自动计算表格中的总和、平均值等统计信息，从而提高工作效率。
实例三：自动更新文档内容有时候，我们需要定期更新文档中的内容，比如价格表、产品信息等。
通过使用docx库，我们可以编写Python脚本来自动更新文档内容。
例如，我们可以编写脚本来从数据库中获取最新的产品信息，并自动更新到文档中，从而保持文档的实时性。
实例四：自动化网页数据采集在工作中，我们经常需要从网页上采集数据，比如竞争对手的价格信息、行业动态等。
通过使用requests库和BeautifulSoup库，我们可以编写Python脚本来自动化网页数据的采集和分析。
这样，我们就可以及时获取最新的信息，为决策提供支持。
总结通过以上几个实例，我们可以看到Python在办公自动化方面的强大应用。
利用Python，我们可以实现各种自动化任务，节省时间和精力，提高工作效率。
因此，掌握Python编程技能对于提升工作效率是非常重要的。
希望以上实例可以给大家带来启发，让我们一起享受Python带来的便利和乐趣吧！。
python-office的用法
python-office的用法"python-office"是一个具体的 Python 模块或库的名称，而是可能涉及到处理办公文档（如Excel、Word、PowerPoint等）的 Python 库的一般性提法。
在 Python 中，有一些第三方库可以用于处理办公文档，其中一些比较流行的包括 openpyxl、xlrd、xlwt（用于 Excel）、python-docx（用于 Word 文档）等。
以下是一个简单的示例，展示如何使用openpyxl 库来处理Excel 文件：import openpyxl# 创建一个新的 Excel 文件workbook = openpyxl.Workbook()# 获取默认的活动工作表sheet = workbook.active# 在单元格 A1 中写入数据sheet['A1'] = 'Hello'sheet['B1'] = 'World!'# 保存 Excel 文件workbook.save('example.xlsx')对于其他类型的文档，例如Word 文档，你可以使用python-docx 库：pythonCopy codefrom docx import Document# 创建一个新的 Word 文档doc = Document()# 向文档中添加段落doc.add_paragraph('Hello, world!')doc.add_paragraph('This is a Python Office example.')# 保存 Word 文档doc.save('example.docx')请注意，具体使用哪个库取决于你要处理的文档类型。
在选择库时，你可能需要考虑其功能、易用性和社区支持等因素。
在使用这些库之前，请确保你已经安装了它们。
用Python解决各种日常难题,让生活更轻松
用Python解决各种日常难题，让生活更轻松在本文中，我们将介绍Python如何在生活中解决各种难题，从自动化处理文本数据到控制家庭设备，Python都能胜任，让我们的生活更加方便和便捷。
1. 自动化处理文本数据在日常工作中，我们可能需要对大量的文本数据进行处理和分析。
如果手工处理这些数据，不仅极其耗时，而且还容易出现错误。
这时，Python可以帮助我们快速自动化处理这些文本数据。
例如，我们要对一堆文章进行自动文本分类，根据关键词自动将它们分类到不同的文件夹中。
这种处理对于人力来说是非常耗时和困难的，但Python可以使用自然语言处理库NLTK（Natural Language Toolkit）和机器学习库Scikit-learn来快速自动化处理这些分类任务。
2. 按需提醒在日常生活中，我们经常需要提醒自己完成某项任务或者某件事情。
如果使用笔记本或者其他硬件设备来提醒自己，可能既不方便又不个性化。
但是，使用Python编写一个自动提醒脚本可以让事情变得很简单。
例如，我们可以编写一个Python脚本来每隔一段时间提醒自己喝水、锻炼或者休息。
我们可以设置每隔30分钟提醒一次，让Python通过系统提示音或者文本提醒我们完成相关任务。
3. 语音控制家庭设备语音控制技术是现在非常火热的技术之一，但是，我们并不一定需要购买专业的语音控制设备来完成这项技术。
利用Python中的文本到语音(TTS)模块和语音到文本(SST)模块，我们可以编写一个能够识别我们的语音并且控制家庭设备的Python脚本。
例如，我们可以使用Python编写一个脚本来控制我们的智能灯泡、智能音响或者智能咖啡机。
4. 远程自动化控制在一些特殊场合下我们需要进行远程自动化控制。
例如，我们要离家出差，但是又需要在家中完成一些任务和操作。
这个时候，我们可以使用Python 编写一个远程自动化控制脚本来控制家庭设备，让我们在离家出门的时候也能完成所有需要完成的事情。
如何使用Excel进行脚本编程和自动化处理
如何使用Excel进行脚本编程和自动化处理Excel是一款功能强大的电子表格程序，广泛应用于商业和科研领域。
除了基本的数据处理和分析功能外，Excel还提供了脚本编程和自动化处理的功能。
本文将介绍如何使用Excel进行脚本编程和自动化处理。
第一章：入门基础在开始学习Excel脚本编程之前，首先需要掌握一些基本的知识和技巧。
首先，了解Excel的界面和基本操作，包括创建、保存和打开工作簿，以及编辑和格式化数据。
其次，熟悉Excel的函数和公式，这是Excel的核心特色之一。
最后，掌握一些基本的编程概念，例如变量、条件语句和循环结构。
第二章：Excel VBA介绍Excel VBA（Visual Basic for Applications）是一种在Excel中编写和执行脚本的编程语言。
VBA可以访问Excel的对象模型，并利用这些对象来操作和处理数据。
本章将介绍VBA的基本语法和常用的对象，包括工作簿、工作表和单元格。
还将介绍如何使用VBA编写简单的脚本，例如自动填充数据、排序和过滤。
第三章：VBA编辑器和调试技巧VBA编辑器是Excel提供的用于编写、编辑和调试VBA代码的工具。
本章将介绍如何打开和使用VBA编辑器，包括如何插入、删除和修改代码。
此外，还将介绍一些调试技巧，例如设置断点、观察变量和单步执行代码。
这些技巧可以帮助我们找出脚本中的错误，并进行及时的修正。
第四章：脚本编程实例本章将通过一些实际的例子来演示如何使用VBA进行脚本编程。
例如，如何根据条件筛选数据、如何自动生成报告和图表、如何批量处理文件等。
这些实例可以帮助读者更好地理解和掌握VBA的应用，同时也可以根据实际需求进行相应的修改和扩展。
第五章：自动化处理自动化处理是Excel的另一个重要特性，它可以帮助我们减少重复性的工作，提高工作效率。
本章将介绍如何使用Excel的自动化功能，例如自动填充、自动排序和自动筛选。
此外，还将介绍如何使用VBA编写自动化脚本，例如批量导入数据、批量修改格式和批量生成报告。
Python在自动化办公中的信息安全应用
Python在自动化办公中的信息安全应用在当今数字化办公的时代，自动化办公已经成为提高工作效率和生产力的重要手段。
Python 作为一种功能强大、易学易用的编程语言，在自动化办公领域得到了广泛的应用。
然而，随着信息处理和数据交换的日益频繁，信息安全问题也变得愈发突出。
本文将探讨 Python 在自动化办公中的信息安全应用，旨在帮助读者更好地理解和利用Python 来保障办公环境中的信息安全。
一、Python 在自动化办公中的应用场景Python 在自动化办公中有许多应用场景，例如数据处理与分析、文件操作、邮件自动化、报表生成等。
通过使用 Python 编写脚本，可以实现繁琐任务的自动化，节省时间和精力。
在数据处理方面，Python 可以轻松读取、处理和转换各种格式的数据文件，如 CSV、Excel、JSON 等。
这使得从大量数据中提取有价值的信息变得更加高效。
文件操作也是常见的应用场景之一。
Python 可以实现文件的批量重命名、复制、移动、删除等操作，还可以对文件内容进行搜索和替换。
邮件自动化让我们能够自动发送邮件、处理邮件附件以及根据特定条件筛选邮件。
这对于需要定期发送通知或报告的工作非常有用。
报表生成则可以利用 Python 中的数据处理和绘图库，如 Pandas 和Matplotlib，自动生成美观且准确的报表。
二、自动化办公中的信息安全威胁在享受自动化办公带来便利的同时，我们也面临着一系列信息安全威胁。
数据泄露是最常见的风险之一。
在数据处理和传输过程中，如果没有采取适当的加密和访问控制措施，敏感数据可能会被未经授权的人员获取。
恶意软件和病毒的攻击也不容忽视。
自动化脚本可能会成为恶意软件的传播途径，或者被恶意软件篡改以执行非法操作。
身份验证和授权问题同样关键。
如果自动化流程中的身份验证机制不完善，可能会导致未经授权的访问和操作。
网络攻击也是一个潜在威胁。
自动化办公系统可能会受到 DDoS 攻击、SQL 注入等网络攻击，从而影响系统的正常运行和数据安全。
利用python对excel中的特定数据提取并写入新表的方法
利用python对excel中的特定数据提取并写入新表的方法一、引言在实际工作中，我们常常需要利用Python对Excel文件中的特定数据进行提取，并将其写入新的表格。
本文将详细介绍如何利用Python实现这一目的，从而提高数据处理的效率。
二、Python提取Excel数据库方法1.安装库要处理Excel文件，我们需要安装python-openpyxl库。
在命令行中输入以下命令进行安装：```pip install openpyxl```2.读取Excel文件首先，我们需要导入openpyxl库，并使用openpyxl.load_workbook()函数读取Excel文件。
```pythonimport openpyxl# 读取Excel文件workbook = openpyxl.load_workbook("example.xlsx")```3.提取特定数据接下来，我们需要根据需求提取Excel文件中的特定数据。
以下是一个简单的示例，提取A1单元格的值：```python# 提取A1单元格数据cell_value = workbook["Sheet1"].cell(1, 1).value```三、将提取的数据写入新表1.创建新表结构首先，我们需要创建一个新的Excel文件，并设置新表的结构。
以下代码示例创建了一个包含3列的新表：```python# 创建新表ew_workbook = workbook.copy(title="New Sheet")# 获取新表ew_sheet = new_workbook["New Sheet"]# 设置新表列宽for col in range(1, 4):new_sheet["A" + str(col)].column_width = 10```2.写入数据接下来，我们将提取的特定数据写入新表。
如何利用excel软件实现数据自动化处理
如何利用excel软件实现数据自动化处理如何利用 Excel 软件实现数据自动化处理在当今数字化的时代，数据处理已经成为了我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。
无论是处理业务数据、统计报表，还是进行数据分析和决策支持，高效准确地处理数据都是至关重要的。
而 Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，拥有强大的功能，可以帮助我们实现数据的自动化处理，从而节省时间、提高工作效率，并减少人为错误。
下面，我将详细介绍如何利用 Excel 软件实现数据自动化处理。
一、数据准备在开始数据自动化处理之前，首先需要确保数据的准确性和完整性。
对原始数据进行清理和整理，去除重复数据、纠正错误数据，并将数据按照一定的规则进行分类和排序。
同时，为数据添加合适的标题和标签，以便于后续的处理和分析。
二、函数的运用Excel 提供了丰富的函数，这些函数可以帮助我们快速进行各种计算和数据处理。
例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数用于求平均值，VLOOKUP 函数用于查找匹配数据等。
通过合理运用这些函数，可以大大减少手动计算的工作量。
以计算销售数据的总和为例，我们可以在相应的单元格中输入“＝SUM(销售数据范围)”，Excel 会自动计算出指定范围内数据的总和。
再比如，使用 VLOOKUP 函数查找员工的工资信息。
假设我们有一个员工信息表，包含员工编号、姓名和工资等列。
在另一个表格中，我们只输入了员工编号，想要通过该编号查找对应的工资。
可以在相应单元格中输入“＝VLOOKUP(当前员工编号, 员工信息表范围, 工资所在列数, FALSE)”，即可快速获取到该员工的工资。
三、数据筛选和排序通过数据筛选功能，我们可以根据特定的条件快速筛选出符合要求的数据。
例如，筛选出销售额大于 10000 的记录，或者筛选出特定地区的销售数据。
数据排序则可以将数据按照升序或降序进行排列，以便更直观地比较和分析数据。
可以按照数值大小、字母顺序等进行排序。
利用python对excel中的特定数据提取并写入新表的方法
利用python对excel中的特定数据提取并写入新表的方法如果你正在寻找一种简单而有效的方法来提取Excel中的特定数据，并将其写入新的表格，那么下面这个方法可能会对你有所帮助。
我们将使用Python的pandas和openpyxl库来完成这个任务。
**步骤一：安装必要的库**首先，你需要确保已经安装了pandas和openpyxl库。
你可以通过以下命令在命令行中安装它们：```pip install pandas openpyxl```**步骤二：导入必要的库**在Python脚本中，你需要导入这些库以使用它们的功能。
这可以通过以下代码完成：```pythonimport pandas as pd```**步骤三：读取Excel文件**接下来，我们需要使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件。
我们可以将Excel文件的内容读入一个DataFrame对象，这个对象就像一个表格。
例如：```pythondata = pd.read_excel('原始文件.xlsx')```这里假设你的Excel文件名为"原始文件.xlsx"，你需要将其替换为你的实际文件名。
**步骤四：提取特定数据**现在，我们可以使用pandas的数据选择功能来提取我们感兴趣的数据。
例如，如果我们想要提取名为'张三'的所有行的数据，我们可以这样做：```python我们想要的数据 = data[data['姓名'] == '张三']```你也可以使用其他条件来选择数据，例如按特定列进行排序。
**步骤五：写入新Excel文件**最后，我们可以使用pandas的to_excel函数将提取的数据写入新的Excel文件。
例如：```python我们想要的数据.to_excel('新文件.xlsx', index=False)```这段代码会将我们提取的数据写入名为"新文件.xlsx"的新Excel 文件中，并且不会包含行索引。
自动化管理文档审批流程的Python技巧
自动化管理文档审批流程的Python技巧在当今数字化的工作环境中，文档审批流程的高效性和准确性对于企业的运营至关重要。
传统的手动审批方式不仅耗时费力，还容易出现人为错误和延误。
Python 作为一种强大而灵活的编程语言，为自动化管理文档审批流程提供了许多实用的技巧和方法。
首先，让我们来了解一下为什么要自动化文档审批流程。
想象一下，在一个大型企业中，每天都有大量的文档需要各级领导的审批，如合同、报销单、项目计划等。
如果这些都依靠人工传递和签字，不仅效率低下，而且难以跟踪进度和保证审批的一致性。
自动化可以大大提高审批的速度，减少等待时间，同时能够确保审批标准的统一执行，降低错误率。
那么，Python 如何在这个过程中发挥作用呢？一个关键的方面是文件处理。
Python 拥有丰富的库，如｀os` 和｀shutil` ，可以方便地操作文件和文件夹。
我们可以使用这些库来自动读取待审批的文档，将其分类和存储到相应的位置。
接下来是数据提取和分析。
很多文档中包含了关键的信息，如审批人的姓名、审批的截止日期、文档的类型等。
Python 的｀re` 模块（正则表达式）在这方面非常有用。
它可以帮助我们从文档的文本内容中提取出这些关键信息，并进行进一步的处理和分析。
例如，假设我们的文档是以特定的格式存储审批人的姓名和部门，我们可以使用正则表达式来匹配并提取出这些信息，然后根据部门将文档分配给相应的审批队列。
在自动化审批流程中，与数据库的交互也是必不可少的。
Python 可以通过各种数据库接口库，如｀sqlite3` 、｀mysqlconnectorpython` 等，与数据库进行连接和操作。
我们可以将文档的相关信息，如文档 ID、审批状态、审批历史等存储在数据库中，以便于跟踪和查询。
另外，Python 的邮件处理功能也为审批流程的自动化提供了便利。
通过｀smtplib` 库，我们可以自动发送邮件通知审批人有新的文档需要审批，并在审批完成后发送通知给相关人员。
Python办公自动化｜光速对比并提取两份WordExcel中的不同元素
Python办公自动化｜光速对比并提取两份WordExcel中的不同元素如果你经常与Excel或Word打交道，那么从两份表格/文档中找到不一样的元素是一件让人很头疼的工作，当然网上有很多方法、第三方软件教你如何对比两份文件。
本文就将以两份真实的Excel/Word 文件为例，讲解如何使用Python光速对比并提取文件中的不同之处！比较Excel为了方便说明，我创建了一个简单的Excel用于示例可以看到上方两个Excel表格中共有五处不同，现在我们使用Python来快速定位这五处不同，这次不需要openpyxl，使用Pandas 就能轻松搞定，首先导入相关库并读取数据。
最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.read_excel('data1.xlsx') df2 = pd.read_excel('data2.xlsx') 其实在Pandas中一行代码就能找到两个DataFrame的不同可以看到，如果一样的数据就是NaN，而变化的数据则以它的值存储，但是如果这么做的话，我们仅仅找到数据不同的位置，并且数据量大的话盯着找到不同也挺消耗时间的，所以我们进一步研究。
先换一种方式找到不同的值接着再使用NumPy根据True/False定位元素位置，同时将值的改变写入原表格并保存rows,cols=np.where(comparison_values==False) for item in zip(rows,cols): df1.iloc[item[0], item[1]] = '{} --> {}'.format(df1.iloc[item[0], item[1]],df2.iloc[item[0], item[1]]) df1.to_excel('diff.xlsx',index=False,header=True)现在就生成了一个新的Excel来提示我们哪里发生了变化这样看起来就舒服了很多(高亮是手动的)，当然在进行两个Excel 比较的时候一定要注意这两个Excel的数据格式要差不多！最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~比较Word两份Word比较起来相对于Excel就困难一点。
用python编辑word的好处_python编辑word与读Excel的经验
用python编辑word的好处_python编辑word与读Excel的经验python编辑word与读Excel的经验前段时间为了解决工作上的一些问题，有听说python有相关的库编辑Office文档很方便，就被骗进坑了。
为了避免后来者再遇到相同的坑，所以把这些经验写下来方便后来者。
首先描述一下我打算实现的功能,我打算根据Excel表中的值，来对Word中相应的词进行替换，以达到自动化根据模板处理文档的功能。
简单的来说就是批量Ctrl+H和重命名文件。
一、按照Ecxel表格中的一些关键词替换word文档中的相应词，再按照某个关键词保存成单个word文档。
二、标记处两个表格中差异的部分(找出表格中那里被重新编译过)然后在介绍下我用到的第三方库：docx,xlrd,openxl值得注意的是，docx库只能编辑docx文件，openxl只能读写xlsx文件，xlrd只能读xls和xlsx文件，使用时要注意文件格式，区别doc与docx,xls与xlsx。
三、认识要操作的对象：Word:一个文件对应一个doc对象先载入from docx import Document然后打开文件doc1 = Document('path') # 打开模板这个对象中我主要操作的是，文段paragraphs和表格tables，其他还有很多内部的对象我也没必要一个个去研究，相比之下可视化(shou dong)操作更适合处理那些问题。
文段和表格划分的范围比较大，一般以大段落和和文本框划定。
文段和表格中的字段中有很多的字段runs，代表了各个不同格式的小段。
这里有一个问题，如果直接用replace替换paragraph.text中的文字是可行的,但是问题是会丢失格式。
而用replace替换run.text中的字符串则不会有丢失格式的问题，不过同时会有run会把你原来想要的文字分割开的问题(比较少见)。
产生上述问题的具体原因，看相应的源文件可以知晓。
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教你用python在工作中“偷懒”Excel自动化处理/word关键信息提取/自动化运营监控/自动发送邮件有些朋友在工作中会有这样的困惑：明明我从早忙到晚，为什么得到的评价还不高？要知道，企业对一个员工的评价是出于“产出”而非“付出”。
所以，如果把大量时间花在机械重复的工作上，不但工作效率不高，对个人发展来说也无甚帮助。
而这些工作，如果对于会点编程的人来说，往往通过几行代码就可以快速搞定了。
于是，我去了解了一下身边不同岗位（HR、产品、运营、市场、数据分析师等）每天需要面对的重复性劳动（肯定会有不全，欢迎补充~），总结了一些在工作中非常常见的例子，并且将源码整理好供参考。
希望这些程序可以让你的工作更高效！（升职加薪了别忘了回来发红包哦~）那么如何将这些统统实现呢？我将这些分为以下几类，大家可以自行评估，各取所需：如何用python在工作中“偷懒”？系统录入自动化由于你经常需要不断的将一些信息录入系统，每一次录入的过程中你可能需要不断的点击一些按钮，面对这种情况，完全可以写一个自动脚本，每次代替你来执行这些点击的行为。
这里我们需要用到splinter：pip install splinter这里写了一个自动登录邮箱的脚本，可以实现文本输入和网页点击：#coding=utf-8import timefrom splinter import Browserdef splinter(url): browser = Browser() #login 126 email websize browser.visit(url) #wait web element loading time.sleep(5) #fill in account and password browser.find_by_id('idInput').fill('xxxxxx')browser.find_by_id('pwdInput').fill('xxxxx') #click the button of login browser.find_by_id('loginBtn').click() time.sleep(8) #close the window of brower browser.quit()if __name__ == '__main__' splinter(websize)同理可以写一个简单的游戏挂机脚本，游戏挂机脚本，无非就是自动移动鼠标，自动点击，进行重复操作，所以，第一步就是如何控制鼠标。
import win32apiimport timedef move_click(x, y, t=0): # 移动鼠标并点击左键win32api.SetCursorPos((x, y)) # 设置鼠标位置(x, y) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN | win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x, y, 0, 0) # 点击鼠标左键if t == 0: time.sleep(random.random()*2+1) # sleep一下else: time.sleep(t) return 0# 测试move_click(30, 30)def resolution(): # 获取屏幕分辨率return win32api.GetSystemMetrics(0), win32api.GetSystemMetrics(1)值得注意的是，一定要在管理员权限下的cmd中运行，否则点击无效。
这个时候，你已经可以写个循环，不停地点击屏幕上不同的几个点，最基础的挂机脚本就实现了。
Excel自动化处理Excel合并在实际应用中可能会有不同月份的数据或者不同周的报告等等的Excel 数据，都是单个独立的文件，如果想要整体使用的话就需要合并一下，那么如何利用python把指定目录下的所有Excel数据合并成一个文件呢？思路：利用python xlrd包读取excle文件，然后将文件内容存入一个列表中，再利用xlsxwriter将内容写入到一个新的excel文件中。
# -*- coding: utf-8 -*-#将多个Excel文件合并成一个import xlrdimport xlsxwriter#获取excel中所有的sheet表def getsheet(fh): return fh.sheets()#获取sheet表的行数def getnrows(fh,sheet): table=fh.sheets()[sheet] return table.nrows#读取文件内容并返回行内容def getFilect(file,shnum): fh=open_xls(file) table=fh.sheets()[shnum] num=table.nrows for row in range(num): rdata=table.row_values(row) datavalue.append(rdata) return datavalue或者直接用concat+一个循环来实现：for i in var_list: df_0 = data[['var_1','var_2','var_3','var_4',i]][data[i]=='信息'] df_0['month'] = date_replace(i) df_0 =df_0[['var_1','var_2','var_3','var_4','var_5']] li.append(df_0)writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\mapping.xlsx')df = pd.concat(li)df.to_excel(writer,'Sheet1',index=False,header = None)dfExcel中添加数据图表整理好excel文件后下一步需要做的是处理文件里的数据，根据数据来生成一些自己需要的图表：import xlsxwriter#设置一个例子data = [20, 45, 26, 18, 45]#创建表格workbook = xlsxwriter.Workbook("temp.xlsx")worksheet = workbook.add_worksheet("data")#添加数据worksheet.write_column('A1', data)#创建图表chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})#图表添加数据chart.add_series({ 'values': '=data!$A1:$A6', 'name': '图表名称', 'marker': { 'type': 'circle', 'size': 8, 'border': {'color': 'black'}, 'fill': {'color': 'red'} } , 'data_labels': {'values': True}, 'trendline': { 'type': 'polynomial', 'order': 2, 'name': '趋势线', 'forward': 0.5, 'backward': 0.5, 'display_equation':True, 'line': {'color': 'red', 'width':1, 'dash_type': 'long_dash'} }})worksheet.insert_chart('c1', chart)workbook.close() 实现效果：word关键信息提取假设你收到1万份简历，你想先根据学校做一些筛选，这时候利用python 将大量的简历进行信息汇总，只提取关键信息用excel查看起来更加方便。
docx文件自己本身是压缩文件，打开压缩包之后竟然发现里面有个专门存储word里面文本的文件。
那么步骤就变得简单了：1. 打开docx的压缩包2. 获取word里面的正文信息3. 利用正则表达式匹配出我们想要的信息4. 将信息存储到txt中（txt可以用excel打开）5. 批量调用上述过程，完成一万份简历的提取工作利用正则匹配获取关键信息：import redef get_field_value(text): value_list = [] m = re.findall(r"姓名(.*?)性别", table) value_list.append(m) m = re.findall(r"性别(.*?)学历", table) value_list.append(m) m = re.findall(r"民族(.*?)健康状况", table) value_list.append(m) ''' 此处省略其他字段匹配''' return value_list自动化运营监控在平时的工作中，一定会有对运营情况的监控，假设你管理一家店铺，那么一些关键指标肯定是你需要每天查看到的，比如店铺访问数，商品浏览数，下单数等等，这个时候不用每天重复地去统计这些数据，这需要写一个自动化程序，每天将数据保存在固定的文件夹下就可以实现报表的实时监控。
如果你的数据来源是线下文件：利用python操作线下文件将其载入数据库通过数据库对数据进行处理利用python输出结果from impala.dbapi import connectfrom impala.util import as_pandasimport datetimeconn =connect(host='host',port=21050,auth_mechanism='PLAIN',user='user',pa ssword='password')#host：数据库域名#user：数据库用户名#password：数据库密码df_data = pd.read_excel('temp.xlsx')rows =[]for index, row in df_data.iterrows():rows.append('('+'"'+str(row['case_id']).replace('nan','null')+'"'+','+'"'+str(row ['birth_date'])+'"'+')'+',') a= ''' INSERT into table (case_id, birth_date) values '''for i in rows: a += ia = a[:-1]cursor1 = conn.cursor()cursor1.execute(a)cursor1.close()conn.close()print('成功导入数据至数据库...')del adel rows如果你的数据来源是线上文件（存在数据库）直接利用python链接数据库进行一些列的操作导出你所需要的结果import sql #sql是封装的sql文件sql_end = sql.sql_endcursor1 = conn.cursor()for i in sql_end.split(';'): print(i) cursor1.execute(i)cursor1.close()conn.close()print('程序运行结束，请执行下一步。