Python处理Excel，学会这十四个方法，工作量减少大半！

在 Python 中，可以使用openpyxl、pandas等库来处理 Excel 文件，以下为你介绍十四个常用方法：

openpyxl 库相关方法

1. 创建工作簿
   • 功能：创建一个新的 Excel 工作簿。
   • 代码示例

   from openpyxl import Workbook
   
   wb = Workbook()
   wb.save('new_file.xlsx')
   

2. 打开工作簿
   • 功能：打开一个已存在的 Excel 工作簿。
   • 代码示例

   from openpyxl import load_workbook
   
   wb = load_workbook('existing_file.xlsx')
   

3. 选择工作表
   • 功能：选择工作簿中的某个工作表进行操作。
   • 代码示例

   # 通过工作表名称选择
   ws = wb['Sheet1']  
   # 通过索引选择（从0开始）
   ws = wb.worksheets[0]  
   

4. 读取单元格数据
   • 功能：获取指定单元格中的数据。
   • 代码示例

   cell_value = ws['A1'].value
   

5. 写入单元格数据
   • 功能：向指定单元格中写入数据。
   • 代码示例

   ws['A1'] = '新数据'
   wb.save('modified_file.xlsx')
   

6. 遍历行和列
   • 功能：方便地遍历工作表中的行和列，以获取或操作整行或整列的数据。
   • 代码示例

   # 遍历行
   for row in ws.iter_rows(values_only=True):
       print(row)
   
   # 遍历列
   for col in ws.iter_cols(values_only=True):
       print(col)
   

7. 插入行或列
   • 功能：在工作表中指定位置插入一行或一列。
   • 代码示例

   # 在第3行插入一行
   ws.insert_rows(3)  
   # 在第2列插入一列
   ws.insert_cols(2)  
   wb.save('modified_file.xlsx')
   

8. 删除行或列
   • 功能：在工作表中删除指定的行或列。
   • 代码示例

   # 删除第4行
   ws.delete_rows(4)  
   # 删除第3列
   ws.delete_cols(3)  
   wb.save('modified_file.xlsx')
   

pandas 库相关方法

1. 读取 Excel 文件
   • 功能：将 Excel 文件读入到DataFrame数据结构中，方便进行数据分析和处理。
   • 代码示例

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel('data.xlsx')
   

2. 查看数据信息
   • 功能：快速了解数据的基本信息，如列的数据类型、非空值数量等。
   • 代码示例

   df.info()
   

3. 数据筛选
   • 功能：根据条件筛选出符合要求的数据。
   • 代码示例

   filtered_df = df[df['列名'] > 10]
   

4. 数据排序
   • 功能：按照指定的列对数据进行升序或降序排列。
   • 代码示例

   sorted_df = df.sort_values(by='列名', ascending=False)
   

5. 分组统计
   • 功能：按照某一列或多列进行分组，并对每组数据进行统计计算。
   • 代码示例

   grouped_df = df.groupby('列名').sum()
   

6. 数据透视表
   • 功能：灵活地对数据进行汇总和分析，以不同的维度展示数据。
   • 代码示例

   pivot_table = pd.pivot_table(df, values='值列名', index='索引列名', columns='列名列名', aggfunc='sum')