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Python操作Excel的10個(gè)必學(xué)腳本分享

 更新時(shí)間:2025年03月28日 09:06:33   作者:Python_trys  
Excel表格操作是我們?nèi)粘9ぷ髦胁豢苫蛉钡囊徊糠?而Python憑借其強(qiáng)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(gè)必學(xué)的Python腳本,需要的可以零基礎(chǔ)

前言

作為數(shù)據(jù)分析師、財(cái)務(wù)人員或辦公自動(dòng)化愛(ài)好者,Excel表格操作是我們?nèi)粘9ぷ髦胁豢苫蛉钡囊徊糠?。而Python憑借其強(qiáng)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(gè)必學(xué)的Python腳本,幫助你自動(dòng)化處理Excel表格,節(jié)省大量重復(fù)勞動(dòng)時(shí)間。

1. 讀取Excel文件

使用openpyxl或pandas庫(kù)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(gè)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(gè)Excel文件

批量處理多個(gè)Excel文件時(shí),合并是非常常見(jiàn)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(shí)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(shí)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(duì)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(dòng)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(dòng)發(fā)送的Excel報(bào)表'

# 添加正文
body = "請(qǐng)查收附件中的Excel報(bào)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()

到此這篇關(guān)于Python操作Excel的10個(gè)必學(xué)腳本分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python操作Excel內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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