Python对Excel操作详解

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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读取数据写入excel的四种操作

python读取数据写⼊excel的四种操作Python对Excel的读写主要有:xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter⼏种xlutils结合xlrd: 操作的是以xls后缀的excel，读取⽂件保留原格式：加：formatting_info=True常⽤⽅法：1、打开xls：open_workbook(filePath)2、 x1.sheet_names() # 获取所有sheet名字3、 x1.nsheets # 获取sheet数量4、 x1.sheets() # 获取所有sheet对象5、 x1.sheet_by_name("test") # 通过sheet名查找6、 x1.sheet_by_index(3) # 通过索引查找⼀、xlutils结合xlrd可以达到修改excel⽂件⽬的import xlrdfrom xlutils.copy import copyworkbook = xlrd.open_workbook(u'有趣装逼每⽇数据及趋势.xls',formatting_info=True)workbooknew = copy(workbook)ws = workbooknew.get_sheet(0)ws.write_merge(1,1,2,2,'测试测试'，style)ws.write(3, 0, 'changed!')workbooknew.save(u'有趣装逼每⽇数据及趋势copy.xls')⼆、xlwt操作的是以xls后缀的excelimport xlwtwk = xlwt.Workbook()sheet = wk.add_sheet('sheet 1')#创建⼀个sheet1sheet.write(0,1,'test text')#第0⾏第⼀列写⼊内容wk.save('test1.xls')三、xlsxwriter 操作的是xlsximport xlsxwriterworkbook = xlsxwriter.Workbook('demo1.xlsx') # 创建⼯作簿并添加⼯作表worksheet = workbook.add_worksheet()worksheet.write('A1', 'Hello world')# 写⼊数据到A1worksheet.merge_range('B4:D4', 'Merged text', merge_format) #合并单元格，⽅法2worksheet.merge_range(3, 1, 3, 3, 'Merged Range', merge_format)format1 = worksheet.add_format({"bold": True}) #写⼊样式worksheet.write(row,1,'=SUM(B1:B4)') #写⼊公式workbook.close() # 关闭excel⽂件四、openpyxl：openpyxl可以对excel⽂件进⾏读写操作，xlsxfrom openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.writer.excel import ExcelWriterworkbook = load_workbook(u"新歌检索失败1477881109469.xlsx") sheetnames =workbook.get_sheet_names() #获得表单名字sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheetnames[0])sheet['A1'] = '47'workbook.save(u"新歌检索失败1477881109469_new.xlsx")wb = Workbook()ws = wb.activews['A1'] = 4wb.save("新歌检索失败.xlsx")案例from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.writer.excel import ExcelWriterworkbook = load_workbook(u'F:\excel_test.xlsx')worksheet = workbook.get_sheet_by_name('Sheet1') worksheet['A1'] = '12321321312'workbook.save(u'F:\EXCEL_new.xlsx')。

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。

python 解析 excel 方法

Python中有许多库可以解析Excel文件，其中最常用的是pandas和openpyxl。

使用pandas库解析Excel文件的方法如下：1.安装pandas库：可以使用pip命令安装，如pip install pandas。

2.导入pandas库：在代码中添加import pandas as pd。

3.读取Excel文件：使用pd.read_excel()函数读取Excel文件，例如df =pd.read_excel('example.xlsx')。

4.处理数据：可以使用pandas提供的方法对数据进行处理，例如筛选、排序、分组等。

5.保存数据：可以使用to_excel()函数将处理后的数据保存为Excel文件，例如df.to_excel('example_processed.xlsx')。

使用openpyxl库解析Excel文件的方法如下：1.安装openpyxl库：可以使用pip命令安装，如pip install openpyxl。

2.导入openpyxl库：在代码中添加from openpyxl import load_workbook。

3.读取Excel文件：使用load_workbook()函数读取Excel文件，例如wb =load_workbook('example.xlsx')。

4.获取工作表：使用wb['Sheet1']获取名为"Sheet1"的工作表，也可以使用工作表的索引号获取工作表。

5.处理数据：可以使用openpyxl提供的方法对数据进行处理，例如读取单元格的值、修改单元格的值等。

6.保存数据：使用save()函数将修改后的工作簿保存为Excel文件，例如wb.save('example_processed.xlsx')。

Python对Excel操作用法详解

Python对Excel操作⽤法详解在python中，对excel表格读，写，追加数据，⽤以下三个模块：1、xlrd 读取excel表中的数据2、xlwt 创建⼀个全新的excel⽂件,然后对这个⽂件进⾏写⼊内容以及保存。

3、xlutils 读⼊⼀个excel⽂件，然后进⾏修改或追加，不能操作xlsx，只能操作xls。

⼀、读excel表读excel要⽤到xlrd模块1、导⼊模块 import xlrd2、打开excel⽂件table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取代码如下：import xlrddata = xlrd.open_workbook(r"C:\Users\907968\Desktop\test.xlsx")table1 = data.sheets()[0]table2 = data.sheet_by_index(0)table3=data.sheet_by_name(u'Sheet1')print(table1)print(table2)print(table3)返回：<xlrd.sheet.Sheet object at 0x0000000002F7F208><xlrd.sheet.Sheet object at 0x0000000002F7F208><xlrd.sheet.Sheet object at 0x0000000002F7F208>3、获取⾏数和列数import xlrddata = xlrd.open_workbook(r"C:\Users\907968\Desktop\test.xlsx")table = data.sheets()[0]nrows = table.nrowsncols = table.ncolsprint("⾏数:%d\n列数:%d"%(nrows,ncols))返回：⾏数:13列数:34、获取整⾏和整列的值，以列表形式返回rows = table.row_values(0)cols = table.col_values(0)print("rows:%s\ncols:%s"%(rows,cols))返回：rows:['A1', 'B1', 'C1']cols:['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10', 'A11', 'A12', 'A13']5、获取单元格数据cell_A1 = table.cell_value(0,0)cell_C4 = table.cell_value(3,2)print("A1:%s\nC4:%s"%(cell_A1,cell_C4))返回：A1:A1C4:C4还可以使⽤⾏列索引来获取单元格数据cell_A1 = table.row(0)[0].valuecell_C4 = table.col(2)[3].valueprint("A1:%s\nC4:%s"%(cell_A1,cell_C4))返回：A1:A1C4:C4三、写excel操作1、导⼊：import xlwt2、创建workbookworkbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8', style_compression=0)encoding:设置字符编码，⼀般要这样设置：w = Workbook(encoding=’utf-8’)，就可以在excel中输出中⽂了。

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。

python处理excel文件（xls和xlsx）

python处理excel⽂件（xls和xlsx）⼀、xlrd和xlwt使⽤之前需要先安装，windows上如果直接在cmd中运⾏python则需要先执⾏pip3 install xlrd和pip3 install xlwt，如果使⽤pycharm则需要在项⽬的解释器中安装这两个模块，File-Settings-Project:layout-Project Interpreter，点击右侧界⾯的＋号，然后搜索xlrd和xlwt，然后点击Install Package进⾏安装。

对于excel来说，整个excel⽂件称为⼯作簿，⼯作簿中的每个页称为⼯作表，⼯作表⼜由单元格组成。

对于xlrd和xlwt，⾏数和列数从0开始，单元格的⾏和列也从0开始，例如sheet.row_values(2)表⽰第三⾏的内容，sheet.cell(1,2).value表⽰第⼆⾏第三列单元格的内容。

1.xlrd模块读取excel⽂件使⽤xlrd模块之前需要先导⼊import xlrd，xlrd模块既可读取xls⽂件也可读取xlsx⽂件。

获取⼯作簿对象：book = xlrd.open_workbook('excel⽂件名称')获取所有⼯作表名称：names = book.sheet_names()，结果为列表根据索引获取⼯作表对象：sheet = book.sheet_by_index(i)根据名称获取⼯作表对象：sheet = book.sheet_by_name('⼯作表名称')获取⼯作表⾏数：rows = sheet.nrows获取⼯作表列数：cols = sheet.ncols获取⼯作表某⼀⾏的内容：row = sheet.row_values(i) ，结果为列表【sheet.row(i)，列表】获取⼯作表某⼀列的内容：col = sheet.col_values(i) 结果为列表【sheet.col(i)，列表】获取⼯作表某⼀单元格的内容：cell = sheet.cell_value(m,n)、 sheet.cell(m,n).value、sheet.row(m)[n].value，sheet.col(n)[m].value，结果为字符串或数值【sheet.cell(0,0)，xlrd.sheet.Cell对象】⽰例：假设在py执⾏⽂件同层⽬录下有⼀fruit.xls⽂件，有三个sheet页Sheet1、Sheet2、Sheet3，其中Sheet1内容如下：import xlrdbook = xlrd.open_workbook('fruit.xls')print('sheet页名称:',book.sheet_names())sheet = book.sheet_by_index(0)rows = sheet.nrowscols = sheet.ncolsprint('该⼯作表有%d⾏，%d列.'%(rows,cols))print('第三⾏内容为:',sheet.row_values(2))print('第⼆列内容为%s,数据类型为%s.'%(sheet.col_values(1),type(sheet.col_values(1))))print('第⼆列内容为%s,数据类型为%s.'%(sheet.col(1),type(sheet.col(1))))print('第⼆⾏第⼆列的单元格内容为:',sheet.cell_value(1,1))print('第三⾏第⼆列的单元格内容为:',sheet.cell(2,1).value)print('第五⾏第三列的单元格内容为:',sheet.row(4)[2].value)print('第五⾏第三列的单元格内容为%s,数据类型为%s'%(sheet.col(2)[4].value,type(sheet.col(2)[4].value)))print('第五⾏第三列的单元格内容为%s,数据类型为%s'%(sheet.col(2)[4],type(sheet.col(2)[4])))# 执⾏结果# sheet页名称: ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']# 该⼯作表有5⾏，3列.# 第三⾏内容为: ['梨', 3.5, 130.0]# 第⼆列内容为['单价/元', 8.0, 3.5, 4.5, 3.8],数据类型为<class 'list'>.# 第⼆列内容为[text:'单价/元', number:8.0, number:3.5, number:4.5, number:3.8],数据类型为<class 'list'>.# 第⼆⾏第⼆列的单元格内容为: 8.0# 第三⾏第⼆列的单元格内容为: 3.5# 第五⾏第三列的单元格内容为: 300.0# 第五⾏第三列的单元格内容为300.0,数据类型为<class 'float'># 第五⾏第三列的单元格内容为number:300.0,数据类型为<class 'xlrd.sheet.Cell'>xlrd读取excel⽰例可以看出通过sheet.row(i)、sheet.col(i)也可获取⾏或列的内容，并且结果也是⼀个列表，但是列表中的每⼀项类似字典的键值对，形式为数据类型:值。

python excel 筛选表格

主题：使用Python对Excel表格进行筛选与处理随着信息化时代的到来，数据处理和分析已经成为许多行业中不可或缺的一部分。

而Excel作为最常用的表格处理工具之一，其功能强大，综合，受到了广泛的应用。

而Python作为一种快速、简单、灵活的编程语言，也受到了许多数据分析师和工程师的青睐。

在实际工作中，很多时候我们需要对Excel表格进行筛选和处理，而Python可以帮助我们更高效地完成这些任务。

1. Python对Excel的基本操作在进行Excel表格筛选和处理之前，首先需要了解Python对Excel的基本操作。

Python中有许多库可以用来处理Excel表格，比如pandas、openpyxl、xlrd等。

其中，pandas是一种数据处理和分析的库，具有强大的功能和灵活的操作方式，因此在Excel表格处理中得到了广泛的应用。

2. 使用pandas库进行Excel表格的筛选在使用pandas库对Excel表格进行筛选时，首先需要使用pandas的read_excel()函数将Excel表格读入到Python中，然后利用pandas提供的数据操作和筛选功能对表格进行处理。

可以使用loc[]函数对表格进行条件筛选，使用dropna()函数对缺失值进行处理，使用sort_values()函数对表格进行排序等等。

3. 利用Python进行复杂条件的筛选和处理除了简单的条件筛选之外，有时候我们还需要对Excel表格进行复杂的条件筛选和处理。

需要根据多个条件进行筛选，需要对多个列进行处理，需要进行逻辑运算等等。

在这种情况下，可以利用Python的逻辑运算和函数式编程的特性来完成这些复杂的任务，从而提高工作效率。

4. 将筛选后的结果写入到新的Excel表格在对Excel表格进行筛选和处理之后，有时还需要将处理后的结果写入到新的Excel表格中。

这时可以使用pandas的to_excel()函数将处理后的结果保存为新的Excel表格。

python excel解析

python excel解析Python是一门强大的编程语言，它可以与多种文件格式交互，包括Microsoft Excel。

利用Python语言，我们可以读取、处理和创建Excel文件，以及从Excel文件中提取有用的信息。

在Python中，我们可以使用第三方库——openpyxl来操作Excel文件。

openpyxl可以读取和写入Excel文件中的数据、格式和图表，也可以创建新的Excel文件。

下面是一些openpyxl库所支持的操作：1. 读取Excel文件要读取Excel文件，我们需要使用openpyxl库中的load_workbook 函数。

load_workbook函数将Excel文件作为输入，并返回一个Workbook对象，该对象包含Excel文件中的所有工作表。

2. 读取工作表一旦我们加载了Excel文件，我们就可以通过名字或索引访问其中的工作表。

我们可以使用Worksheet对象中的cell函数读取单元格中的数据，或使用iter_rows函数读取整个工作表中的行。

3. 写入Excel文件要写入Excel文件，我们需要使用Workbook对象的create_sheet函数创建新的工作表。

我们可以使用Worksheet对象中的cell函数写入单元格中的数据，或使用append函数向工作表中添加新行。

4. 格式化Excel文件我们可以使用openpyxl库中的各种函数和属性来格式化Excel文件。

例如，我们可以设置列宽、行高、单元格字体、颜色和边框等。

5. 创建图表使用openpyxl库，我们可以创建各种类型的图表，例如线图、柱状图、饼图等。

我们可以使用Chart对象中的各种函数和属性来设置图表的大小、数据系列、颜色等。

总之，利用Python和openpyxl库可以轻松地操作Excel文件。

无论是读取数据、处理数据还是创建新的Excel文件，Python都可以成为您的得力助手。

python处理excel实例

python处理excel实例Python是一种强大的编程语言，可以用于各种各样的任务，包括数据处理。

Excel是一个广泛使用的电子表格应用程序，用于处理和管理数据。

Python可以与Excel相结合，提供更高效和灵活的数据处理方式。

下面是一些Python处理Excel的实例：1.读取Excel文件: Python可以使用pandas包中的read_excel 函数读取Excel文件。

下面是一个简单的读取Excel文件的代码示例： import pandas as pd#读取Excel文件data = pd.read_excel('file.xlsx')print(data)2.写入Excel文件: Python也可以使用pandas包中的to_excel 函数将数据写入Excel文件。

下面是一个简单的写入Excel文件的代码示例：import pandas as pd#创建数据data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30]}#将数据转换为DataFrame格式df = pd.DataFrame(data)#将DataFrame写入Excel文件df.to_excel('file.xlsx', index=False)3.修改Excel文件: Python可以使用openpyxl包中的load_workbook函数打开Excel文件，并使用它的方法修改文件。

下面是一个简单的修改Excel文件的代码示例：from openpyxl import load_workbook#加载Excel文件wb = load_workbook('file.xlsx')#获取工作表ws = wb.active#修改单元格ws['A1'] = '姓名'ws['B1'] = '年龄'#保存文件wb.save('file.xlsx')这些实例只是Python处理Excel的基础知识，还有很多其他的功能和技巧可以使用。

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 xlsx操作方法

python xlsx操作方法摘要：1.Python与Excel的关联2.使用pandas库操作Excel3.读取Excel文件4.数据处理与分析5.保存数据至Excel文件6.其他常用操作方法7.总结正文：Python作为一种广泛应用于数据处理和科学计算的编程语言，与Excel的关联越来越紧密。

通过pandas库，Python可以轻松实现对Excel文件的操作，包括读取、数据处理、分析和保存数据等。

本文将详细介绍Python如何使用pandas库进行Excel操作。

首先，确保已经安装了pandas库和openpyxl库。

可以使用以下命令进行安装：```pip install pandaspip install openpyxl```1.使用pandas库操作Excelpandas库是Python中进行数据处理的重要工具，它提供了DataFrame 数据结构，可以方便地对数据进行处理和分析。

pandas支持多种数据来源，其中就包括Excel文件。

2.读取Excel文件要使用pandas读取Excel文件，可以使用`read_excel()`函数。

该函数有多个参数，用于指定读取的文件路径、工作表名称以及读取模式等。

例如：```pythonimport pandas as pd# 读取Excel文件file_path = "example.xlsx"df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Sheet1",engine="openpyxl")```3.数据处理与分析读取Excel文件后，可以使用pandas提供的各种函数对数据进行处理和分析。

例如，可以使用`describe()`函数查看数据的描述性统计信息，使用`groupby()`函数进行分组汇总等。

```python# 查看数据的描述性统计信息print(df.describe())# 对数据进行分组汇总grouped = df.groupby("column_name")```4.保存数据至Excel文件对数据进行处理和分析后，可以使用`to_excel()`函数将结果保存至Excel 文件。

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。

Python文件操作（读写Excel）

Python⽂件操作（读写Excel）⽂件读写Excel1.使⽤xlrd读取excel#使⽤xlrd读取excel#1.导⼊模块import xlrd# 2. 使⽤xlrd的函数打开本地⽂件workbook=xlrd.open_workbook('案例.xlsx')#3. 获取⼯作表# sheets=workbook.sheets()#获取所有⼯作表组成list,具体某个表⽤下标# sheetOne=sheets[0]# sheetOne=workbook.sheet_by_index(0)#使⽤函数通过int 获取第⼏张# 返回⼯作表名称组成的列表sheetNames=workbook.sheet_names()sheetOne=workbook.sheet_by_name(sheetNames[0])# ⾏数row=sheetOne.nrows# 列数col=sheetOne.ncols# ⽤for遍历⾏数，输出每⾏for i in range(row):each_row=sheetOne.row_values(i)print(each_row)# ⽤for 遍历列数，输出每列for i in range(col):each_col=sheetOne.col_values(i)print(each_col)# 精确到单元格# 尝试输出第⼆⾏，第⼆列的值，读取列表的⽅式print(sheetOne.row_values(1)[1])# sheetOne.cell(row,col) 获取单元格# 单元格.value 是值# sheetOne.cell_value(row,col)直接返回值print(sheetOne.cell(8,1).value)print(sheetOne.cell_value(8,1))# ⽤循环输出所有单元格的内容# ⽅法⼀# for i in range(row):# eachrow=sheetOne.row_values(i)# for each in eachrow:# print(each)# ⽅法⼆for i in range(row):for j in range(col):print(sheetOne.cell_value(i,j))2.使⽤xlwt模块写⼊excel # 导⼊xlwt模块import xlwt# 创建⼯作簿wb=xlwt.Workbook()#创建⼯作表sheet=wb.add_sheet('newSheet')for i in range(1,10):for j in range(1,i+1):sheet.write(i,j-1,str(j)+'x'+str(i)+'='+str(i*j)) # 保存⽂件wb.save('newExcel.xls')3.使⽤xlutils模块修改excel# 使⽤xlutils模块修改 excelimport xlrdfrom xlutils.copy import copy# xlrd 读取⼯作簿wb=xlrd.open_workbook('案例.xlsx')# 复制⼀份⼯作簿，⽤来写⼊copyed=copy(wb)# 获取复制来的⼯作簿的⼯作表sheetOne=copyed.get_sheet(0)# 使⽤writr()写⼊sheetOne.write(3,0,'我是更改的内容')# 保存，如果保存的⽂件名存在则覆盖，不存在则保存个新的copyed.save('new新存的.xls')4.使⽤openpyxl操作excel#使⽤openpyxl操作excelfrom openpyxl import Workbook# 1. 实例化对象，创建⼯作簿wb=Workbook()# 2. 使⽤第⼀张⼯作表sheet=wb.active# 3. 给表取个名字sheet.title='表的名称1'# 4. 给表增加内容：sheet.append(list类型)sheet.append([1,2,3])# 5.保存⼯作簿wb.save('new1.xlsx')5.⼯作簿属性与⽅法from openpyxl import Workbook # 创建新的⼯作簿from openpyxl import load_workbook # 打开已有⼯作簿# wb = load_workbook('new1.xls') 打开不了 xls 的⽂件wb = load_workbook('F:\Python资料\data.xlsx')'''workbook 的属性：workbook.sheetnames : 所有⼯作表的名字组成的列表workbook.worksheets : 所有⼯作表组成的列表workbook.active : 默认的⼯作表（第⼀张）workbook 的⽅法：workbook.get_sheet_names() : 同 workbook.sheetnamesworkbook.get_active_sheet() : 同 workbook.activeworkbook.get_sheet_by_name(name): 根据name获取 sheetworkbook.create_sheet(sheetname,index) : 创建sheet，以及名称与index位置workbook.save(filename) : 保存'''sheet = wb.create_sheet('新的',2)sheet.append([1,2,3])wb.save('data.xlsx')6.⼯作表属性与⽅法（上）from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook('data.xlsx')# 获取表格 wb[ 'sheetname' ]sheet = wb['新的']'''⼯作表的属性：sheet.rows :⾏数对象sheet.columns :列数对象sheet.max_row :有效的最⼤⾏数sheet.min_row :有效的最⼩⾏数sheet.max_column:有效的最⼤列数sheet.min_column:有效的最⼩列数sheet.values :所有单元格的值组成的2维列表。

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。

python 读取excel表格数据方法

文章标题：Python读取Excel表格数据方法详解一、背景介绍Excel表格是我们日常生活和工作中经常使用的一种数据存储和处理工具。

在使用Python进行数据分析或处理时，我们经常会遇到需要读取Excel表格数据的情况。

本文将介绍如何使用Python读取Excel表格数据的方法，以及一些常用的技巧和注意事项。

二、使用openpyxl库读取Excel表格数据openpyxl是一个Python库，可以用来读取和写入Excel文件。

下面是使用openpyxl库读取Excel表格数据的方法：1. 安装openpyxl库我们需要安装openpyxl库。

在命令行中输入以下命令来安装openpyxl：```pip install openpyxl```2. 打开Excel文件使用openpyxl库可以使用以下代码打开一个Excel文件：```pythonfrom openpyxl import load_workbookwb = load_workbook('example.xlsx')```这样就可以打开名为example.xlsx的Excel文件。

3. 选择工作表接下来，我们需要选择要操作的工作表。

可以使用以下代码选择一个工作表：```pythonws = wb['Sheet1']```这样就可以选择名为Sheet1的工作表。

4. 读取数据一旦选择了工作表，就可以使用openpyxl库来读取其中的数据。

以下代码展示了如何读取单元格的数据：```pythoncell_value = ws['A1'].value```这样就可以获取A1单元格的数据。

5. 遍历数据除了读取单元格的数据外，我们还可以遍历整个工作表来获取所有数据。

以下是遍历整个工作表的示例代码：```pythonfor row in ws.iter_rows(values_only=True):for cell in row:print(cell)```这样就可以遍历并打印出整个工作表中的数据。

python2.7的openpyxl用法

python2.7的openpyxl用法Python2.7是一种广泛使用的编程语言，而openpyxl则是一个用于处理Excel文件的库。

在本文中，我们将一步一步地回答关于Python2.7中openpyxl的用法的问题，并为读者提供详细的解释和示例。

首先，我们需要确保已经安装了openpyxl库。

可以使用以下命令来安装：pip install openpyxl一旦安装完成，我们就可以开始使用这个库来处理Excel文件了。

在下面的内容中，我们将介绍openpyxl的几个主要功能。

1. 打开一个Excel文件要打开一个Excel文件，我们可以使用`load_workbook()`函数。

这个函数会返回一个Workbook对象，它是整个工作簿的根。

pythonfrom openpyxl import load_workbookworkbook = load_workbook('example.xlsx')在这个例子中，我们打开了名为"example.xlsx"的Excel文件。

2. 选择一个工作表在Excel文件中，我们有多个工作表。

要选择一个特定的工作表，我们可以使用`get_sheet_by_name()`函数。

这个函数会返回一个Worksheet对象，它代表了工作簿中的一个工作表。

pythonworksheet = workbook.get_sheet_by_name('Sheet1')在这个例子中，我们选择了工作簿中名为"Sheet1"的工作表。

3. 读取单元格的值一旦选择了一个工作表，我们就可以使用`cell()`方法来读取特定单元格的值。

这个方法需要传入单元格的行号和列号。

pythonvalue = worksheet.cell(row=1, column=1).value在这个例子中，我们读取了"Sheet1"工作表中第一行第一列单元格的值。

python实现读取excel表格详解方法

一、介绍Python读取Excel表格的重要性在日常工作和学习中，Excel表格是我们经常接触的一种工具。

然而，面对复杂的Excel表格时，我们常常需要用到一些编程语言来对表格进行处理和分析。

而Python作为一种强大的编程语言，具有丰富的库和模块，可以非常方便地实现对Excel表格的读取和操作。

掌握Python读取Excel表格的方法对于提高工作效率和数据处理能力具有重要意义。

二、Python读取Excel表格的基本方法Python读取Excel表格主要可以通过两种常用库来实现，分别是xlrd和pandas。

下面分别对这两种方法进行详细介绍：1. 使用xlrd库读取Excel表格xlrd是Python中一个读取Excel文件的库，可以方便地实现对Excel表格的读取和操作。

使用xlrd库读取Excel表格主要可以分为以下几个步骤：1）安装xlrd库首先需要在Python环境中安装xlrd库，可以通过pip命令进行安装，具体命令如下：```pip install xlrd```2）导入xlrd库在Python程序中，需要导入xlrd库才能使用其功能，具体代码如下：```import xlrd```3）打开Excel文件使用xlrd库中的open_workbook方法可以打开指定的Excel文件，具体代码如下：```workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')```4）获取工作表通过workbook对象的sheet_by_index或者sheet_by_name方法可以获取到Excel文件中的具体工作表，具体代码如下：```sheet = workbook.sheet_by_index(0)```5）读取单元格数据通过sheet对象的cell_value方法可以获取到指定单元格的数值，具体代码如下：```value = sheet.cell_value(0, 0)```2. 使用pandas库读取Excel表格pandas是Python中一个数据处理和分析库，可以方便地实现对Excel表格的读取、分析和操作。

python操作Excel的5种方式

python操作Excel的5种⽅式Python对Excel的读写主要有xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter⼏种。

1.xlrd主要是⽤来读取excel⽂件import xlrddata = xlrd.open_workbook('abcd.xls') # 打开xls⽂件table = data.sheets()[0] # 打开第⼀张表nrows = table.nrows # 获取表的⾏数for i in range(nrows): # 循环逐⾏打印if i == 0:# 跳过第⼀⾏continueprint (table.row_values(i)[:13]) # 取前⼗三列⽰例：#coding=utf-8########################################################filename:test_xlrd.py#author:defias#date:xxxx-xx-xx#function：读excel⽂件中的数据#######################################################import xlrd#打开⼀个workbookworkbook = xlrd.open_workbook('E:\\Code\\Python\\testdata.xls')#抓取所有sheet页的名称worksheets = workbook.sheet_names()print('worksheets is %s' %worksheets)#定位到sheet1worksheet1 = workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')"""#通过索引顺序获取worksheet1 = workbook.sheets()[0]#或worksheet1 = workbook.sheet_by_index(0)""""""#遍历所有sheet对象for worksheet_name in worksheets:worksheet = workbook.sheet_by_name(worksheet_name)"""#遍历sheet1中所有⾏rownum_rows = worksheet1.nrowsfor curr_row in range(num_rows):row = worksheet1.row_values(curr_row)print('row%s is %s' %(curr_row,row))#遍历sheet1中所有列colnum_cols = worksheet1.ncolsfor curr_col in range(num_cols):col = worksheet1.col_values(curr_col)print('col%s is %s' %(curr_col,col))#遍历sheet1中所有单元格cellfor rown in range(num_rows):for coln in range(num_cols):cell = worksheet1.cell_value(rown,coln)print cell"""#其他写法：cell = worksheet1.cell(rown,coln).valueprint cell#或cell = worksheet1.row(rown)[coln].valueprint cell#或cell = worksheet1.col(coln)[rown].valueprint cell#获取单元格中值的类型，类型 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 errorcell_type = worksheet1.cell_type(rown,coln)print cell_type"""2.xlwt主要是⽤来写excel⽂件#Python学习交流群：778463939import xlwtwbk = xlwt.Workbook()sheet = wbk.add_sheet('sheet 1')sheet.write(0,1,'test text')#第0⾏第⼀列写⼊内容wbk.save('test.xls')3.xlutils结合xlrd可以达到修改excel⽂件⽬的import xlrdfrom xlutils.copy import copyworkbook = xlrd.open_workbook(u'有趣装逼每⽇数据及趋势.xls')workbooknew = copy(workbook)ws = workbooknew.get_sheet(0)ws.write(3, 0, 'changed!')workbooknew.save(u'有趣装逼每⽇数据及趋势copy.xls')4.openpyxl可以对excel⽂件进⾏读写操作from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.writer.excel import ExcelWriterworkbook_ = load_workbook(u"新歌检索失败1477881109469.xlsx") sheetnames =workbook_.get_sheet_names() #获得表单名字print sheetnamessheet = workbook_.get_sheet_by_name(sheetnames[0])print sheet.cell(row=3,column=3).valuesheet['A1'] = '47'workbook_.save(u"新歌检索失败1477881109469_new.xlsx")wb = Workbook()ws = wb.activews['A1'] = 4wb.save("新歌检索失败.xlsx")⽰例：import openpyxl# 新建⽂件workbook = openpyxl.Workbook()# 写⼊⽂件sheet = workbook.activesheet['A1']='A1'# 保存⽂件workbook.save('test.xlsx')5.xlsxwriter可以写excel⽂件并加上图表import xlsxwriterdef get_chart(series):chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})for ses in series:name = ses["name"]values = ses["values"]chart.add_series({'name': name,'categories': 'A2:A10','values':values})chart.set_size({'width': 700, 'height': 350})return chartif __name__ == '__main__':workbook = xlsxwriter.Workbook(u'H5应⽤中⼼关键数据及趋势.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet(u"每⽇PV,UV")headings = ['⽇期', '平均值']worksheet.write_row('A1', headings)index=0for row in range(1,10):for com in [0,1]:worksheet.write(row,com,index)index+=1series = [{"name":"平均值","values":"B2:B10"}]chart = get_chart(series)chart.set_title ({'name': '每⽇页⾯分享数据'})worksheet.insert_chart('H7', chart)workbook.close()openpyxl⽰例：import xlsxwriter as xw#新建excelworkbook = xw.Workbook('myexcel.xlsx')#新建⼯作薄worksheet = workbook.add_worksheet()#写⼊数据worksheet.wirte('A1',1)#关闭保存workbook.close()合并表格实例：#coding:utf-8import xlsxwriterimport xlrd#新建excelworkbook = xlsxwriter.Workbook('⼴东.xlsx')#新建⼯作薄worksheet = workbook.add_worksheet()count = 1worksheet.write("A%s"%count,"公司名称")worksheet.write("B%s"%count,"法⼈")worksheet.write("C%s"%count,"电话")worksheet.write("D%s"%count,"注册资⾦")worksheet.write("E%s"%count,"注册时间")count+=1for i in range(1,153):data = xlrd.open_workbook('ah (%s).xls'%i) # 打开xls⽂件 table = data.sheets()[0] # 打开第⼀张表nrows = table.nrows # 获取表的⾏数for i in range(nrows): # 循环逐⾏打印if i == 0:# 跳过第⼀⾏continue# print (table.row_values(i)[:5]) # 取前⼗三列print(count,table.row_values(i)[:5][0])#写⼊数据#设定第⼀列（A）宽度为20像素 A:E表⽰从A到Eworksheet.set_column('A:A',30)worksheet.set_column('B:E',20)worksheet.write("A%s"%count,table.row_values(i)[:5][0]) worksheet.write("B%s"%count,table.row_values(i)[:5][1]) worksheet.write("C%s"%count,table.row_values(i)[:5][2]) worksheet.write("D%s"%count,table.row_values(i)[:5][3]) worksheet.write("E%s"%count,table.row_values(i)[:5][4]) count+=1#关闭保存workbook.close()。

python openpyxl cell用法

python openpyxl cell用法Python的openpyxl库是一个用于读取和写入Excel文件的强大工具。

它提供了许多功能，包括操作单元格。

在本篇文章中，我们将探讨openpyxl 库中的cell用法，并逐步回答有关单元格的问题。

一、单元格的基本概念和属性首先，我们来了解一下单元格的基本概念和属性。

在Excel中，单元格是Excel表格中的一个特定位置，由列字母和行数字组成。

例如，A1是指第一列第一行的单元格。

在openpyxl中，单元格有许多属性。

我们可以通过row和column属性获取单元格的行和列索引。

例如，cell.row返回单元格的行索引，cell.column返回单元格的列索引。

此外，value属性返回单元格中的值，coordinate属性返回单元格的坐标。

二、创建和写入单元格在openpyxl中，我们可以通过sheet对象的cell方法来创建和写入单元格。

下面是一个简单的例子：pythonfrom openpyxl import Workbook# 创建工作簿和表格wb = Workbook()ws = wb.active# 写入单元格ws['A1'] = 'Hello'ws['B1'] = 'World'# 保存工作簿wb.save('example.xlsx')在这个例子中，我们首先创建了一个工作簿和一个工作表ws。

然后，我们使用ws的cell方法，通过指定单元格的坐标，写入了值'Hello'和'World'到A1和B1单元格中。

最后，我们使用wb的save方法保存工作簿。

三、读取单元格的值除了写入单元格的值，openpyxl还提供了读取单元格值的功能。

下面是一个简单的例子：pythonfrom openpyxl import load_workbook# 加载工作簿和表格wb = load_workbook('example.xlsx')ws = wb.active# 读取单元格的值cell_value = ws['A1'].valueprint(cell_value)在这个例子中，我们首先使用load_workbook函数加载了之前保存的工作簿。