一、python自动化—处理excel表格
实际使用过程中：数据预处理（数据分析和建模方面）使用pandas模块；若要设置excel表格中的样式、追加数据则使用openpyxl模块
python自动化处理excel表格，主要有以下几个模块：
1、Excel表格的几个对象
Excel表格几个对象：
- WorkBook：工作簿对象
- Sheet：表单对象
- Cell：表对象
- rows：行
- columns：列
2、几个模块的说明
- xlwt、xlrd、xlsxwriter、openpyxl：这几个模块是对excel表格直接操作。
- pandas 模块是对数据预处理的模块，不局限于excel表格（官网讲解很详细）。
Python在数据处理和准备方面一直做得很好，但在数据分析和建模方面就没那么好了。Pandas帮助填补了这一空白，使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程，而不必切换到更特定于领域的语言，如R
pandas中excel表格，可以指定对应的excel处理引擎，默认为xlsxwriter， 也可以指定openpyxl。其中xlsxwriter只能覆盖原始数据，而openpyxl是可以对数据进行增加的
import pandas as pd
import numpy as np
import os
out_excel = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'source/out.xlsx')
try:
writer = pd.ExcelWriter(out_excel, engine='openpyxl')
df.to_excel(writer, sheet_name='student', header=True, index=True, startrow=0, startcol=0)
writer.save()
except Exception as e:
print(e)
'''>>> df2 = df1.copy()
>>> with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer: # doctest: +SKIP
... df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet_name_1')
... df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet_name_2')
To set the library that is used to write the Excel file,
you can pass the `engine` keyword (the default engine is
automatically chosen depending on the file extension):
>>> df1.to_excel('output1.xlsx', engine='xlsxwriter') # doctest: +SKIP
'''
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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