python如何对excel数据进行处理

1. python如何对excel数据进行处理

在python语言中，可以使用xlrd和xlwt两个库操作excel。
在python语言中处理Excel的方法：
在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。
接着调用open_workbook()方法，打开一个excel文件
调用sheet_by_name()方法，读取文件的sheet页
如果是后面加了个s，sheet_names表示获取excel中所有的sheet页
利用sheets()方法加序号，可以获取某个sheet页对象
如果想要获取excel某个sheet页中记录的总数，使用nrows
在cell()中传入两个值，一个行一个列，然后value获取对应单元格的值
推荐：python视频教程以上就是小编分享的关于python如何对excel数据进行处理的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

2. 用python操作excel数据之避坑秘技

用python操作excel表里的数据非常方便，可以把不同报表，不同类型的数据各种乾坤大挪移，汇集到一起进行展示。但初学者可能会遇到一些大坑，百思不得其解，而不得不放弃这个神器。现把我在自学过程中遇到的一些坑与大家分享，给初学者参考，欢迎批评指正！
  
 坑一：用pandas的to_excel写入EXCEL时，会把原数据清空。
  
 解决方案：先用openpyxl的load_workbook打开工作薄，再用pandas的ExcelWriter新建写入器，把之前打开的工作薄赋值给写入器的工作薄。
  
 坑二：把带有公式的sheet1数据导入再写入sheet2时，会发现带公式的数据全部为空。
  
 解决方案：可用win32com.client中的Dispatch把EXCEL表打开再保存。
  
 坑三：当把复制文件，新建文件，打开保存文件，数据写入都写在一个程序时，往往由于EXCEL打开保存时间较长而与后续程序冲突报错。
  
 解决方案：每个环节建模块顺序执行，各环节间用time.sleep隔开。

3. python怎么把数据写入到excel

Python中一般使用xlrd（excel read）来读取Excel文件，使用xlwt（excel write）来生成Excel文件（可以控制Excel中单元格的格式），需要注意的是，用xlrd读取excel是不能对其进行操作的：xlrd.open_workbook()方法返回xlrd.Book类型，是只读的，不能对其进行操作。而xlwt.Workbook()返回的xlwt.Workbook类型的save(filepath)方法可以保存excel文件。
因此对于读取和生成Excel文件都非常容易处理，但是对于已经存在的Excel文件进行修改就比较麻烦了。不过，还有一个xlutils（依赖于xlrd和xlwt）提供复制excel文件内容和修改文件的功能。其实际也只是在xlrd.Book和xlwt.Workbook之间建立了一个管道而已。
xlutils.copy模块的copy()方法实现了这个功能，示例代码如下：

from xlrd import open_workbookfrom xlutils.copy import copyrb = open_workbook('m:\\1.xls') #通过sheet_by_index()获取的sheet没有write()方法rs = rb.sheet_by_index(0)wb = copy(rb) #通过get_sheet()获取的sheet有write()方法ws = wb.get_sheet(0)ws.write(0, 0, 'changed!')wb.save('m:\\1.xls')

练习代码（通过xlrd 读取 & 写入，再借用copy进行保存）：
特别注意：由于copy保存实质上是通过xlwt进行保存的，而实际上xlwt保存的文件。
而通过xlwt只能写入xls文件,不能写入xlsx文件。

import xlrdfrom xlwt import *from xlutils.copy import copyxlsfile = 'test.xls'book = xlrd.open_workbook(xlsfile)sheet_name = book.sheet_names()print(sheet_name)sheet = book.sheet_by_index(1)nrows = sheet.nrowsncols = sheet.ncolsprint(nrows)print(ncols)row_data = sheet.row_values(0)col_data = sheet.col_values(0)print(row_data)print(col_data)cell_value = sheet.cell_value(3,0)print(cell_value)cell_value2 = sheet.cell(3,0)print(cell_value2)sheet.put_cell(1,2,1,"test",0)cell_value2 = sheet.cell(1,1)print(cell_value2)#保存xlsfilewb = copy(book)wb.save(xlsfile)

4. python处理excel的优势有什么？

① 相比Excel，Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型;

② 相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑，适合这些场景;

③ 相比R语言，Python的机器学习库只有一个—sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言，我们并不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。



④ 相比上述的几个工具，Python在做机器学习，网络爬虫，大数据分析时更加的得心应手。

因为Python拥有像海一样丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广，从Excel比较擅长的公式计算，数据透视分析，到MATLAB比较擅长的科学计算，再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情，Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫，大数据分析(结合spark)，Python更是能够出色的完成。

5. python处理excel的优势

1、Python可以处理比Excel更大的数据集；可以更容易地实现自动化分析；建立复杂的机器学习模型是很容易的。

2、与SPSS相比，SPSS是一种统计软件，只适用于科学研究领域的实验数据分析，不适合偏向于实际应用场景的数据分析；另一方面，Python可以处理复杂的数据逻辑，适合这些场景；

3、与R语言相比，Python只有一个机器学习库——Sklearn，所有的机器学习方法都集中在这个库中。但是，我们不知道R语言中有多少库用于机器学习。R语言中的机器学习方法非常分散，很难掌握。




此外，Python用户的数量正在上升，一些过去只使用R的人转向Python，对一项正在上升的技术进行投资，因此未来将更加广阔。



4、与以上工具相比，Python在机器学习、网络爬虫和大数据分析方面更加得手。

因为Python有丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面可以处理问题很广，从Excel更好的公式来计算，MATLAB善于科学计算，然后对这些分散R语言机器学习库可以做事情，Python可以优雅平静的脸。
但是，这些工具并不擅长的web爬虫、大数据分析（结合Spark）和Python可以很好地完成。

6. python处理excel的优势有什么？

① 相比Excel，Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型;

② 相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑，适合这些场景;

③ 相比R语言，Python的机器学习库只有一个—sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言，我们并不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。



④ 相比上述的几个工具，Python在做机器学习，网络爬虫，大数据分析时更加的得心应手。

因为Python拥有像海一样丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广，从Excel比较擅长的公式计算，数据透视分析，到MATLAB比较擅长的科学计算，再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情，Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫，大数据分析(结合spark)，Python更是能够出色的完成。

7. python处理excel的优势是什么

在我们工作中往往需要处理大量的数据，因此Excel在我们工作中是一个必不可少的工具，不过，近期很多人开始用Python处理数据，那
么，大家为什么开始用Python了呢？Python辅助处理excel的有什么优点呢？
首先，我们先说说Excel 主要优点：
1)数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。易用性，一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。
2)统计分析，其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。
3)图表功能，这几乎是Excel的独门技能，其他程序只能望其项背而自杀。
4)高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。
5)自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。
6)高级数学计算，却只要一两个函数轻松搞定。
其实，上面的内容有些废话，但是为了文章的完整性还是写上了，不过要想真正精通Excel，最高端就是用VBA语言自己写宏，但是VBA
作为一种编程语言也是十分难学，如果不写VBA就需要一个一个的把数据录入，然后一行行公式计算，最后再绘制图表。不仅如此，由于
Excel都是手动录入，所以要反复检查有没有错误，往往会耗费不少的时间。因此，Python就派上了用场。
批量出图
除了整理数据，Python的批量出图功能也很强大。
用Excel出图需要不停的用鼠标操作，而且非常容易出错。
而用Python，只需要几行代码轻松解决，特别是当工作重复度很高的时候，只要略微改动代码即可，大大的节省了时间，提高了完成效率。
数据可视化
Python还可以自动生成数据可视图。
利用Python强大的绘图功能，数据导入-分析-出结果
绘图这个过程可以一次性完成，数据结果非常清晰直观。
更多技术请关注Python视频教程。

8. 怎样在Excel中使用python脚本

在Excel中准备调用的python代码：def merge_sort_unique(lists):
     s = set()
     for L in lists:
         s.update(L)
     return sorted(s)任意在本地建立一个目录，并保存这个代码并命名为Methods.py。我们一步步看看如何从Excel的工作表中如何调用这个脚本。打开Excel，填写一些数据以便提供python脚本处理，并保持这个表格于刚才的python脚本在同一目录下。你的工作表应该如下：

接下来，打开VBA并提交给ExcelPython。
打开VBA按 Alt + F11 然后进入工具界面的 References···如果你已经正确安装了ExcelPython你可以从对话框中选择。

现在，备调用python脚本，创建一个新的模块（Insert | Module）并敲以下VBA代码：

Function msu(lists As Range)
    Set methods = PyModule("Methods", AddPath:=ThisWorkbook.Path)
    Set result = PyCall(methods, "merge_sort_unique", PyTuple(lists.Value2))
    msu = WorksheetFunction.Transpose(PyVar(result))
    ExitFunction
EndFunction