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# 怎么用Python处理Excel的数据
## 前言
在当今数据驱动的时代，Excel作为最常用的电子表格工具，几乎渗透到各行各业的数据处理工作中。但当数据量增大或需要复杂操作时，手动处理Excel往往效率低下。Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的第三方库，成为自动化处理Excel数据的绝佳选择。本文将详细介绍如何使用Python处理Excel数据，涵盖从基础操作到高级应用的完整流程。
## 一、环境准备
### 1.1 安装必要库
Python处理Excel主要依赖以下几个库：
```bash
pip install openpyxl # 处理.xlsx格式
pip install xlrd # 读取.xls格式(旧版)
pip install xlwt # 写入.xls格式(旧版)
pip install pandas # 数据分析核心库
from openpyxl import Workbook, load_workbook
# 创建新Excel文件
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "员工数据"
# 写入数据
ws['A1'] = "姓名"
ws['B1'] = "年龄"
ws.append(["张三", 28]) # 追加行数据
# 保存文件
wb.save("employees.xlsx")
# 读取现有文件
wb = load_workbook("employees.xlsx")
print(wb.sheetnames) # 打印所有工作表名
import pandas as pd
# 读取Excel
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
# 查看前5行
print(df.head())
# 写入Excel
df.to_excel("output.xlsx", index=False) # 不保存索引列
# 处理空值
df.fillna(0, inplace=True) # 填充0
df.dropna(inplace=True) # 删除含空值的行
# 类型转换
df['价格'] = df['价格'].astype(float)
# 去重
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 条件筛选
high_salary = df[df['薪资'] > 10000]
# 多条件筛选
condition = (df['部门'] == '技术部') & (df['工龄'] >= 3)
tech_veterans = df[condition]
# 排序
df.sort_values(by='销售额', ascending=False, inplace=True)
# 新增计算列
df['总价'] = df['单价'] * df['数量']
# 分组统计
department_stats = df.groupby('部门')['销售额'].agg(['sum', 'mean', 'count'])
# 透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df,
values='销售额',
index='地区',
columns='季度',
aggfunc='sum')
# 合并多个Sheet
with pd.ExcelFile("data.xlsx") as xls:
df1 = pd.read_excel(xls, "Sheet1")
df2 = pd.read_excel(xls, "Sheet2")
# 纵向合并
combined = pd.concat([df1, df2], axis=0)
# 横向合并
merged = pd.merge(df1, df2, on="员工ID", how="left")
from openpyxl.styles import PatternFill, Font
# 设置红色字体标记异常值
red_font = Font(color="FF0000")
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=3):
if row[1].value > 10000: # 薪资>10000
row[1].font = red_font
# 分块读取大文件
chunk_size = 10000
chunks = pd.read_excel("large_file.xlsx",
chunksize=chunk_size)
for chunk in chunks:
process(chunk) # 自定义处理函数
# 使用dtype优化内存
dtypes = {'姓名': 'str', '年龄': 'int16'}
df = pd.read_excel("data.xlsx", dtype=dtypes)
def generate_sales_report(input_path, output_path):
# 读取原始数据
df = pd.read_excel(input_path)
# 数据处理
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['月份'] = df['日期'].dt.month
monthly_sales = df.groupby(['月份', '产品'])['销售额'].sum().unstack()
# 生成图表
monthly_sales.plot(kind='bar', figsize=(10,6))
plt.savefig("sales_trend.png")
# 保存结果
with pd.ExcelWriter(output_path) as writer:
monthly_sales.to_excel(writer, sheet_name="汇总")
df.to_excel(writer, sheet_name="明细数据")
print(f"报表已生成: {output_path}")
import os
input_folder = "input_excels"
output_folder = "processed_excels"
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
for file in os.listdir(input_folder):
if file.endswith(".xlsx"):
file_path = os.path.join(input_folder, file)
df = pd.read_excel(file_path)
# 执行处理逻辑
df['处理状态'] = "已完成"
# 保存结果
output_path = os.path.join(output_folder, f"processed_{file}")
df.to_excel(output_path, index=False)
# 处理中文乱码
df = pd.read_excel("data.xlsx", engine='openpyxl')
df.to_excel("output.xlsx", encoding='utf-8-sig')
# 转换Excel日期格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], unit='D', origin='1899-12-30')
# 使用低内存模式
df = pd.read_excel("large.xlsx", usecols=['列1','列2'])
通过Python处理Excel数据，我们不仅能够实现常规数据处理自动化，还能完成许多Excel本身难以实现的复杂操作。本文介绍的技术栈可以应对90%以上的Excel处理场景，建议读者结合实际需求进行实践。当熟练掌握这些技能后，你会发现原本需要数小时手动完成的工作，现在只需几分钟就能自动完成，工作效率将得到质的提升。
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