python操作excel表格

python操作excel表格是怎样的呢？下面就让我们一起来了解一下吧：

python操作excel一般是会用到xlrd与xlwt这两个库，也就是xlrd为读取excel，xlwt则是写excel的库。

不过需要先安装好xlrd模块，可以直接到到python官网下载，当然前提是已经安装了python环境。

此外，在单元格中的常用数据类型有0.empty（空的），1string（text），2number，3date，4boolean，5error，6blank（空白表格）。

参考范例：

运用xlwt写excel，具体指令为：

import xlwt

#设置表格样式

def set_style(name,height,bold=False):

style = xlwt.XFStyle()

font = xlwt.Font()

font.name = name

font.bold = bold

font.color_index = 4

font.height = height

style.font = font

return style

#写Excel

def write_excel():

f = xlwt.Workbook()

sheet1 = f.add_sheet('学生',cell_overwrite_ok=True)

row0 = ["姓名","年龄","出生日期","爱好"]

colum0 = ["张三","李四","恋习Python","小明","小红","无名"]

#写第一行

for i in range(0,len(row0)):

sheet1.write(0,i,row0[i],set_style('Times New Roman',220,True))

#写第一列

for i in range(0,len(colum0)):

sheet1.write(i+1,0,colum0[i],set_style('Times New Roman',220,True))

sheet1.write(1,3,'2006/12/12')

sheet1.write_merge(6,6,1,3,'未知')#合并行单元格

sheet1.write_merge(1,2,3,3,'打游戏')#合并列单元格

sheet1.write_merge(4,5,3,3,'打篮球')

f.save('test.xls')

if __name__ == '__main__':

write_excel()

运用xlrd读excel，一般需要先打开文件，选定表格，然后读取行列内容，再读取表格内数据，具体指令为：

import xlrd

from datetime import date,datetime

file = 'test3.xlsx'

def read_excel():

wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件

print(wb.sheet_names())#获取所有表格名字

sheet1 = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格

sheet2 = wb.sheet_by_name('年级')#通过名字获取表格

print(sheet1,sheet2)

print(sheet1.name,sheet1.nrows,sheet1.ncols)

rows = sheet1.row_values(2)#获取行内容

cols = sheet1.col_values(3)#获取列内容

print(rows)

print(cols)

print(sheet1.cell(1,0).value)#获取表格里的内容，三种方式

print(sheet1.cell_value(1,0))

print(sheet1.row(1)[0].value)

以上就是小编的分享了，希望能够帮助到大家。

python处理excel表格方法

牛掰！用Python处理Excel的14个常用操作总结！

自从学了Python后就逼迫用Python来处理excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。

这也是我写这篇文章的初衷。废话不说了，直接进入正题。

数据是网上找到的销售数据，长这样：

一、关联公式:Vlookup

vlookup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','客户编码','部门名称','部门编码']]df2=sale[['订单明细号','存货分类','税费','不含税金额','订单金额','利润','单价','数量']]

需求：想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。

利润一列存在于df2的表格中，所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值，然后在df1新增一列写：=vlookup(a2,df2!a:h,6,0) ，然后往下拉就ok了。（剩下13个我就不写excel啦）

那用python是如何实现的呢？

#查看订单明细号是否重复，结果是没。df1["订单明细号"].duplicated().value_counts()df2["订单明细号"].duplicated().value_counts()df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left")

二、数据透视表

需求：想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。

pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean])

三、对比两列差异

因为这表每列数据维度都不一样，比较起来没啥意义，所以我先做了个订单明细号的差异再进行比较。

需求：比较订单明细号与订单明细号2的差异并显示出来。

sale["订单明细号2"]=sale["订单明细号"]#在订单明细号2里前10个都 1.sale["订单明细号2"][1:10]=sale["订单明细号2"][1:10] 1#差异输出result=sale.loc[sale["订单明细号"].isin(sale["订单明细号2"])==False]

四、去除重复值

需求：去除业务员编码的重复值

sale.drop_duplicates("业务员编码",inplace=True)

五、缺失值处理

先查看销售数据哪几列有缺失值。

#列的行数小于index的行数的说明有缺失值，这里客户名称329<335,说明有缺失值sale.info()

需求：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。实际上缺失值处理的办法是很复杂的，这里只介绍简单的处理方法，若是数值变量，最常用平均数或中位数或众数处理，比较复杂的可以用随机森林模型根据其他维度去预测结果填充。若是分类变量，根据业务逻辑去填充准确性比较高。比如这里的需求填充客户名称缺失值：就可以根据存货分类出现频率最大的存货所对应的客户名称去填充。

这里我们用简单的处理办法：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。

#用0填充缺失值sale["客户名称"]=sale["客户名称"].fillna(0)#删除有客户编码缺失值的行sale.dropna(subset=["客户编码"])

六、多条件筛选

需求：想知道业务员张爱，在北京区域卖的商品订单金额大于6000的信息。

sale.loc[(sale["地区名称"]=="北京")&(sale["业务员名称"]=="张爱")&(sale["订单金额"]>5000)]

七、 模糊筛选数据

需求:筛选存货名称含有"三星"或则含有"索尼"的信息。

sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星|索尼")]

八、分类汇总

需求:北京区域各业务员的利润总额。

sale.groupby(["地区名称","业务员名称"])["利润"].sum()

九、条件计算

需求：存货名称含“三星字眼”并且税费高于1000的订单有几个？这些订单的利润总和和平均利润是多少？（或者最小值，最大值，四分位数，标注差）

sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星")&(sale["税费"]>=1000)][["订单明细号","利润"]].describe()

十、删除数据间的空格

需求：删除存货名称两边的空格。

sale["存货名称"].map(lambdas:s.strip(""))

十一、数据分列

需求：将日期与时间分列。

sale=pd.merge(sale,pd.DataFrame(sale["单据日期"].str.split("",expand=True)),how="inner",left_index=True,right_index=True)

十二、异常值替换

首先用describe()函数简单查看一下数据有无异常值。

#可看到销项税有负数，一般不会有这种情况，视它为异常值。sale.describe()

需求：用0代替异常值。

sale["订单金额"]=sale["订单金额"].replace(min(sale["订单金额"]),0)

十三、分组

需求：根据利润数据分布把地区分组为："较差","中等","较好","非常好"

首先，当然是查看利润的数据分布呀，这里我们采用四分位数去判断。

sale.groupby("地区名称")["利润"].sum().describe()

根据四分位数把地区总利润为[-9,7091]区间的分组为“较差”，(7091,10952]区间的分组为"中等" (10952,17656]分组为较好，(17656,37556]分组为非常好。

#先建立一个Dataframesale_area=pd.DataFrame(sale.groupby("地区名称")["利润"].sum()).reset_index()#设置bins,和分组名称bins=[-10,7091,10952,17656,37556]groups=["较差","中等","较好","非常好"]#使用cut分组#sale_area["分组"]=pd.cut(sale_area["利润"],bins,labels=groups)

十四、根据业务逻辑定义标签

需求：销售利润率（即利润/订单金额）大于30%的商品信息并标记它为优质商品，小于5%为一般商品。

sale.loc[(sale["利润"]/sale["订单金额"])>0.3,"label"]="优质商品"sale.loc[(sale["利润"]/sale["订单金额"])<0.05,"label"]="一般商品"

其实excel常用的操作还有很多，我就列举了14个自己比较常用的，若还想实现哪些操作可以评论一起交流讨论，另外我自身也知道我写python不够精简，惯性使用loc。（其实query会比较精简）。若大家对这几个操作有更好的写法请务必评论告知我，感谢！

最后想说说，我觉得最好不要拿excel和python做对比，去研究哪个好用，其实都是工具，excel作为最为广泛的数据处理工具，垄断这么多年必定在数据处理方便也是相当优秀的，有些操作确实python会比较简单，但也有不少excel操作起来比python简单的。

比如一个很简单的操作：对各列求和并在最下一行显示出来，excel就是对一列总一个sum()函数，然后往左一拉就解决，而python则要定义一个函数（因为python要判断格式，若非数值型数据直接报错。）

总结一下就是：无论用哪个工具，能解决问题就是好数据分析师！