Python操作Excel的10個必學(xué)腳本分享
前言
作為數(shù)據(jù)分析師、財務(wù)人員或辦公自動化愛好者,Excel表格操作是我們?nèi)粘9ぷ髦胁豢苫蛉钡囊徊糠帧6鳳ython憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力,可以極大地提升我們操作Excel的效率。本文將介紹10個必學(xué)的Python腳本,幫助你自動化處理Excel表格,節(jié)省大量重復(fù)勞動時間。
1. 讀取Excel文件
使用openpyxl或pandas庫可以輕松讀取Excel文件:
import pandas as pd
# 讀取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 顯示前5行數(shù)據(jù)
print(df.head())
2. 寫入Excel文件
將處理后的數(shù)據(jù)保存回Excel:
# 創(chuàng)建一個DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
'Age': [28, 24, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
???????# 寫入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
3. 合并多個Excel文件
批量處理多個Excel文件時,合并是非常常見的需求:
import os
???????# 獲取當(dāng)前目錄下所有xlsx文件
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')]
# 合并所有文件
combined_df = pd.DataFrame()
for file in files:
df = pd.read_excel(file)
combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)
# 保存合并后的文件
combined_df.to_excel('combined.xlsx', index=False)
4. 篩選和排序數(shù)據(jù)
Python可以輕松實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)篩選和排序:
# 篩選年齡大于25的記錄 filtered_df = df[df['Age'] > 25] ???????# 按姓名升序排列 sorted_df = df.sort_values(by='Name') # 多重排序:先按年齡降序,再按姓名升序 multi_sorted = df.sort_values(by=['Age', 'Name'], ascending=[False, True])
5. 數(shù)據(jù)透視表
創(chuàng)建類似Excel中的數(shù)據(jù)透視表:
# 假設(shè)df包含'Salesperson', 'Region', 'Sales'等列
pivot_table = pd.pivot_table(df,
values='Sales',
index='Salesperson',
columns='Region',
aggfunc='sum',
fill_value=0)
pivot_table.to_excel('pivot_table.xlsx')
6. 條件格式設(shè)置
使用openpyxl實現(xiàn)類似Excel的條件格式:
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import PatternFill
???????# 加載工作簿
wb = load_workbook('data.xlsx')
ws = wb.active
# 創(chuàng)建紅色填充
red_fill = PatternFill(start_color='FF0000', end_color='FF0000', fill_type='solid')
# 對B列中值小于50的單元格應(yīng)用紅色背景
for row in ws.iter_rows(min_col=2, max_col=2):
for cell in row:
if isinstance(cell.value, (int, float)) and cell.value < 50:
cell.fill = red_fill
# 保存修改
wb.save('formatted.xlsx')
7. 批量重命名工作表
from openpyxl import load_workbook
???????wb = load_workbook('data.xlsx')
# 重命名所有工作表
for i, sheet in enumerate(wb.sheetnames, start=1):
ws = wb[sheet]
ws.title = f'Sheet_{i}'
wb.save('renamed.xlsx')
8. 提取特定列到新文件
# 提取'Name'和'Email'列到新文件
extracted_df = df[['Name', 'Email']]
extracted_df.to_excel('extracted_data.xlsx', index=False)
9. 自動填充公式
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('data.xlsx')
ws = wb.active
# 在C列添加SUM公式
for row in range(2, ws.max_row + 1):
ws[f'C{row}'] = f'=SUM(A{row}:B{row})'
wb.save('with_formulas.xlsx')
10. 發(fā)送帶Excel附件的郵件
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.base import MIMEBase
from email import encoders
# 設(shè)置郵件內(nèi)容
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = 'your_email@example.com'
msg['To'] = 'recipient@example.com'
msg['Subject'] = '自動發(fā)送的Excel報表'
# 添加正文
body = "請查收附件中的Excel報表。"
msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
# 添加附件
filename = "report.xlsx"
attachment = open(filename, "rb")
part = MIMEBase('application', 'octet-stream')
part.set_payload(attachment.read())
encoders.encode_base64(part)
part.add_header('Content-Disposition', f"attachment; filename= {filename}")
msg.attach(part)
# 發(fā)送郵件
server = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587)
server.starttls()
server.login('your_email@example.com', 'your_password')
text = msg.as_string()
server.sendmail('your_email@example.com', 'recipient@example.com', text)
server.quit()
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