一、Python 操作 Excel 的常用库
在开始操作 excel 之前，你需要安装 python 和一些相关库。可以使用 pip 安装以下库，或者使用专业的 python 客户端：pycharm，快速安装 python 和相关库。
pandas：用于处理 Excel 文件和数据
openpyxl：用于读取和写入 Excel 文件
xlrd：用于读取 Excel 文件
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xlwt：用于写入 Excel 文件
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1. 使用第三方库 openpyxl
openpyxl 是一个用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。它可以读取和写入 Excel 文件，支持多个工作表、图表等。
示例代码：
import openpyxl
# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 获取所有工作表名
sheet_names = workbook.sheetnames
print(sheet_names)
# 获取指定工作表
sheet = workbook['Sheet1']
# 获取单元格数据
cell = sheet['A1']
print(cell.value)
# 修改单元格数据
sheet['A1'] = 'Hello World'
# 保存 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')2. 使用第三方库 xlrd 和 xlwt
xlrd 和 xlwt 分别用于读取和写入 Excel 文件，支持多个工作表，但不支持 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 格式。
示例代码：
import xlrd
import xlwt
# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
# 获取所有工作表名
sheet_names = workbook.sheet_names()
print(sheet_names)
# 获取指定工作表
sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# 获取单元格数据
cell = sheet.cell(0, 0)
print(cell.value)
# 修改单元格数据
new_workbook = xlwt.Workbook()
new_sheet = new_workbook.add_sheet('Sheet1')
new_sheet.write(0, 0, 'Hello World')
new_workbook.save('example.xls')3. 使用 pandas 库
pandas 是一个用于数据分析的 Python 库，也可以用于读写 Excel 文件，支持多个工作表，但不支持 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 格式。
示例代码：
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xls', sheet_name='Sheet1')
# 获取单元格数据
value = df.iloc[0, 0]
print(value)
# 修改单元格数据
df.iloc[0, 0] = 'Hello World'
df.to_excel('example.xls', index=False)二、Python 操作 excel 的 10 个常用方法
1. 读取 Excel 文件
使用 pandas 库中的 read_excel()函数可以读取 Excel 文件。示例代码如下：
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')2. 写入 Excel 文件
使用 pandas 库中的 to_excel()函数可以将数据写入 Excel 文件。示例代码如下：
import pandas as pd
# 将数据写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)3. 插入行或列
使用 pandas 库中的 append()函数可以插入行或列。示例代码如下：
import pandas as pd
# 插入行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.append({'A': 4, 'B': 7}, ignore_index=True)
# 插入列
df['C'] = [7, 8, 9, 10]4. 删除行或列
使用 pandas 库中的 drop()函数可以删除行或列。示例代码如下：
import pandas as pd
# 删除行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.drop(1)
# 删除列
df = df.drop('B', axis=1)5. 修改单元格值
使用 pandas 库中的 at()函数或.iat()函数可以修改单元格的值。示例代码如下：
import pandas as pd
# 修改单元格值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.at[1, 'B'] = 7
# 使用.iat()函数修改单元格值
df.iat[0, 1] = 86. 查找单元格值
使用 pandas 库中的.loc()函数或.iloc()函数可以查找单元格的值。示例代码如下：
import pandas as pd
# 查找单元格值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
value = df.loc[1, 'B']
# 使用.iloc()函数查找单元格值
value = df.iloc[1, 1]7. 排序数据
使用 pandas 库中的 sort_values()函数可以对数据进行排序。示例代码如下：
import pandas as pd
# 对数据进行排序
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 6, 5]})
df = df.sort_values(by='A')8. 合并数据
使用 pandas 库中的 merge()函数可以合并数据。示例代码如下：
import pandas as pd
# 合并数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})
df = pd.merge(df1, df2, on='A')9. 分组数据
使用 pandas 库中的 groupby()函数可以对数据进行分组。示例代码如下：
import pandas as pd
# 分组数据
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
grouped = df.groupby(['A', 'B'])10. 计算数据统计量
使用 pandas 库中的 describe()函数可以计算数据的统计量。示例代码如下：
import pandas as pd
# 计算数据统计量
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
desc = df.describe() 
