python处理excel的具体操作

1. 安装相关库

   • openpyxl库：用于读取和写入Excel文件（.xlsx/.xlsm）。可以使用pip install openpyxl命令进行安装。
   • pandas库：提供了高效的数据结构和数据分析工具，它对openpyxl进行了封装，使操作Excel文件更加方便。安装命令是pip install pandas。

2. 使用openpyxl读取Excel文件

   • 打开工作簿：
     • 首先要导入openpyxl库，然后使用load_workbook函数打开一个Excel工作簿。例如：

       import openpyxl
       workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
       

     • 这里的example.xlsx是要打开的Excel文件的文件名，需要确保文件在当前工作目录下或者提供正确的文件路径。
   • 获取工作表：
     • 可以通过工作簿对象的active属性获取当前活动的工作表，或者使用workbook['SheetName']的方式获取指定名称的工作表。例如：

       sheet = workbook.active
       # 或者
       sheet = workbook['Sheet1']
       

   • 读取单元格数据：
     • 可以通过工作表对象的cell方法来读取单元格的数据。例如，要读取A1单元格的数据，可以这样做：

       cell_value = sheet.cell(row = 1, column = 1).value
       print(cell_value)
       

     • 也可以使用循环来读取整个工作表的数据。例如，下面的代码将读取一个工作表中的所有数据并打印出来：

       for row in sheet.rows:
           for cell in row:
               print(cell.value, end=" ")
           print()
       

3. 使用openpyxl写入Excel文件

   • 创建或打开工作簿：
     • 可以使用openpyxl.Workbook创建一个新的工作簿。例如：

       new_workbook = openpyxl.Workbook()
       

     • 如果要打开一个已有的工作簿进行修改，可以像前面读取文件时一样使用load_workbook函数。
   • 获取工作表并写入数据：
     • 获取活动工作表或者指定名称的工作表后，可以使用cell方法来写入数据。例如，要在A1单元格写入数据“Hello”：

       sheet = new_workbook.active
       sheet.cell(row = 1, column = 1).value = "Hello"
       

   • 保存工作簿：
     • 使用工作簿对象的save方法来保存文件。例如：

       new_workbook.save('new_example.xlsx')
       

4. 使用pandas库操作Excel文件

   • 读取Excel文件：
     • 导入pandas库后，使用read_excel函数读取Excel文件。例如：

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

     • 这里的df是一个DataFrame对象，它是pandas中用于存储二维数据的结构。可以像操作表格一样操作它，例如查看前几行数据可以使用df.head()，查看数据的形状（行数和列数）可以使用df.shape。
   • 数据处理和分析：
     • 在DataFrame对象上可以进行各种数据处理操作。例如，筛选数据可以使用条件表达式。如果df中有一个列名为'Age'，要筛选出年龄大于30岁的数据，可以这样做：

       filtered_df = df[df['Age'] > 30]
       

     • 还可以进行分组、排序、计算统计量等操作。例如，对df按照某一列（如'Department'）进行分组并计算每组的平均值：

       group_mean = df.groupby('Department').mean()
       

   • 写入Excel文件：
     • 使用DataFrame对象的to_excel方法将数据写入Excel文件。例如，要将filtered_df写入一个新的Excel文件，可以这样做：

       filtered_df.to_excel('filtered_example.xlsx', index = False)
       

     • 其中index = False表示不将行索引写入Excel文件，如果想要写入行索引，可以将其设置为True。