在这个例子中,使用pd.read_excel函数读取了一个名为 'example_data.xlsx' 的 Excel 文件。读取后,数据被存储在一个pandas数据框架中。 2. 写入 Excel 文件 在处理数据后,将结果写入新的 Excel 文件是一项常见的任务。使用pandas库,可以将处理过的数据写入新的 Excel 文件。以下是一个简单的示例代码,演示如何使...
写入Excel数据 使用pandas库，可以将处理好的数据快速写入Excel文件中，方便数据的保存和分享。我们将刚才筛选的数据存入到一个Excel表格中。如下演示：import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')res = data[data['score'] > 60].sort_values(by='score', ascending=False)res.to_excel('test_re...
数据是网上找到的销售数据，长这样：一、关联公式:Vlookupvlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先把这张表分为两个表。df1=sale[['订单明细号','单据日期','地区名称', '业务员名称','客户分类', '存货编码', '客户名称', '业务员编码', '存货名称', '订单号','客户编...
3.使用 openpyxl 来处理 openpyxl可以对excel文件进行读写操作 openpyxl模块可实现对excel文件的读、写和修改,只能处理xlsx文件,不能处理xls文件。 4.使用Pandas库来处理excel数据 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 写excel 修改exce...
"Sheet1"]# 修改单元格数据sheet["A1"] = "Updated Value"# 添加新的Sheetnew_sheet = wb.create_sheet("Sheet2")# 保存修改后的Excel文件wb.save("data_modified.xlsx")六、结语 通过pandas和openpyxl等第三方库，我们可以方便地读取、写入和修改Excel文件。本文介绍了Python对Excel文件处理的基本方法，并提供...
处理 Excel 数据的库有 xlrd、xlwt、openpyxl 和 pandas。xlrd 可读取 xls 和 xlsx 文件；xlwt 只能写 xls 文件；openpyxl 可读写 xlsx 文件；pandas 可读写 xls 和 xlsx 文件。使用 xlrd 处理时，可读取特定数据或所有数据。使用 xlwt 处理时，只能写 xls 文件，默认保存在相同路径下。使用 openpyxl 处理时，...
我们经常要处理excel的数据,本公众号在前文多次介绍使用pandas处理excel的数据基本方法,本文继续汇总Python处理表格数据常用的一些操作,供读者参阅。 使用pandas库读取Excel文件 import pandas as pd# 读取Excel文件data = pd.read_excel('example.xlsx') 指定工作表-sheet名 # 读取指定的工作表data = pd.read_excel...
首先，根据上面Excel数据生成过程，我们创建2张Excel表：import xlwt# 创建excel表格类型文件table = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')# 在excel表格类型文件中建立一张sheet表单sheet = table.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)# 自定义列名col = ('名字','第一题','第二题')# 将列属性元组col...
利用matplotlib库,我们能够将Excel数据可视化,帮助更好地理解数据。 17. 多页Excel文件 处理含有多个工作表的文件时,可以使用openpyxl库,灵活应对不同sheet的需求。 条件格式化 条件格式化能够帮助你突出显示特定的数据,例如标记销售额低于值的行。 19.定义样式 ...