Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
对于需要批量生成个性化名单的任务，使用Python可以很方便地完成。本文介绍了如何使用Python的openpyxl和docxtpl库，从Excel表格中获取数据，并根据指定的Word模板生成相应的个性化名单文档。通过学习这个示例，您可以了解到Python在处理办公自动化任务中的强大能力。
能够对数据进行切片和切分对于处理数据至关重要。与Excel中的筛选类似，我们还可以在数据框架上应用筛选，唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候，会花费你很长的时间，此时，应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
openpyxl是一个强大的Python库,用于读写Excel(xlsx/xlsm/xltx/xltm)文件。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
背景：由于工作原因，需要根据excel表格里的不同数据，配置不同颜色或样式给领导，由于excel有多张表格，并且是每个月都要做的工作，故考虑用Python实现。
近日新推出了origin系列的最新版本：origin2021，是一款非常实用的科学绘图与数据分析软件，并且该版本可以和2018——2021版本共享设置，若你拥有这些版本中的任何一个，则只需安装并运行新版本即可。不仅如此，它为了带给用户最佳的使用体验，进行了全方面的新增和优化，现如今能够使用新的颜色管理器创建自己的颜色列表或调色板，其中包括通过颜色选择和颜色插值，还在工作表上添加了新的公式栏，轻松编辑复杂的公式，具有调整公式栏字体大小的选项，以便于阅读，而且Origin中的嵌入式Python环境也得到了极大的改进，可以从Python轻松，高级地访问Origin对象和数据，并在设置列值中使用Python函数，以及从LabTalk和Origin C访问Python函数等等，甚至添加了几个新的上下文相关的迷你工具栏，如刻度标签表、图中的表格、工作表中的日期时间显示，图例等，可以更轻松的访问常见任务，是你最佳的绘图分析工具。
通过前面的一系列文章的学习，我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法，例如.read_csv()或.read_excel()。这些方法就像Excel中的“打开文件”，但我们通常也需要“创建新文件”。下面，我们就来学习如何创建一个空的数据框架（例如，像一个空白的Excel工作表）。
本教程将介绍如何使用 Python 操作 Excel 文件，包括 Excel 文件的读取与写入、Excel 表格的操作、图像的输出和字体的设置等内容。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
例如，在excel中输入单位的人员信息后，如果需要在原出生年份的数字前再加两位数字，即在每个人的出生年份前再加两位数字19，如果逐个修改太麻烦，那么我们可以使用以下方法来节省时间和精力:
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
技巧1、单元格内强制换行 技巧2、锁定标题行 技巧3、打印标题行 技巧4、查找重复值 技巧5、删除重复值 技巧6、快速输入对号√ 技巧7、万元显示 技巧8、隐藏0值 技巧9、隐藏单元格所有值。 技巧10、单元格中输入00001 技巧11、按月填充日期 技巧12、合并多个单元格内容 技巧13、防止重复录入 技巧14、公式转数值 技巧15、小数变整数 技巧16、快速插入多行 技巧17、两列互换 技巧18、批量设置求和公式 技巧19、同时查看一个excel文件的两个工作表。 技巧20：同时修改多个工作表 技巧21：恢复未保存文件 技巧22、给excel文件添加打开密码 技巧23、快速关闭所有excel文件 技巧24、制作下拉菜单 技巧25、二级联动下拉 技巧27、删除空白行 技巧28、表格只能填写不能修改 技巧29、文字跨列居中显示 技巧30、批注添加图片 技巧31、批量隐藏和显示批注 技巧32、解决数字不能求和 技巧33、隔行插入空行 技巧34、快速调整最适合列宽 技巧35、快速复制公式 技巧36、合并单元格筛选
在日常的数据处理工作中，我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具，其中之一是Pandas库。在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
这就造成有时候这一篇文章的概念会及其依赖上一篇文章，所以呢，花个两三分钟复习一下上一篇，你会更好理解这篇文章。
《emule更新服务器列表》由会员分享，可在线阅读，更多相关《emule更新服务器列表(15页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
在之前的Python办公自动化系列文章中，我们已经介绍了两个Python操作Excel的库openpyxl与xlwings，并且相信大家已经了解这两者之间的异同。
大家好，在之前的十几篇办公自动化系列文章中，我们大多是以真实的案例需求来讲解Python如何进行自动化办公操作，并且多次使用到openpyxl来处理表格，今天我们就来详细的盘点Python操作Excel神器openpyxl的各种操作！
今天这篇文章是根据批量填充数据的进阶版。基础版本就一段很简单的代码。虽然简单，但如果这个模板或者数据发生变化，还是要改来改去的，所以本文就在基础版本上进行改进，只需要动动鼠标就可以填充大量数据到Excel工作表中。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
前言 在你的工作中是否有一些你自己经常做重复的任务?这就是编程的乐趣所在。通过一些思考和编程，您可以使您的任务自动化，并为您节省大量时间。在本文中，我们将介绍一些Python工具和技巧，让你可以创建自
本文将向你展示如何使用Python xlwings库自动化Excel。毋庸置疑，Excel是一款非常棒的软件，具有简单直观的用户界面，而Python是一种强大的编程语言，在数据分析方面非常高效。xlwings就像胶水一样，将两者连接到一起，让我们能够同时拥有两者最好的一面。
一、让数据按需排序 如果你要将员工按其所在的部门进行排序，这些部门名称既的有关信息不是按拼音顺序，也不是按笔画顺序，怎么办?可采用自定义序列来排序。 1.执行“格式→选项”命令，打开“选项”
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和merge函数的使用。
文本文件一般由单一特定编码的字符组成，如utf-8编码，内容容易统一展示和阅读，大部分文本文件都可以通过文本编辑软件和文字处理软件创建、修改和阅读，最常见的是txt格式的文本文件。
本文是我平时工作中收集的技巧点滴，已经整理好发布到 [url]http://www.microsoft.com/china/office/ready[/url]，这里面不光有文字的，还有录制的视频，目前大家看到的是第一辑，第二辑近期也会发布到上面这个地址。
Word中选择文本的时候可以通过快捷键组合实现不同的选择模式： 按住【Ctrl】键可以在一篇Word文档中选择不连续的选区； 按住【Shift】键可以从光标闪动位置到鼠标单击位置进行扩展选择； 按住【Alt】键能够选择一个矩形选区，而不必限制于一行选完再选下一行； 对于选择文中多处具有类似格式的文本，可以选中其中的一部分文本，然后点击右键，选择【样式】－【选择格式相似的文本】来实现。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
50个实用技巧 ▽附动态说明图▽ 1、自动筛选 2、在Excel中字符替换 3、在Excel中冻结行列标题 4、在Excel中为导入外部数据 5、在Excel中行列快速转换 6、共享Excel工作簿
我们有时候需要把一些机密文件发给多个客户，为了避免客户泄露文件，会在机密文件中添加水印。每个客户收到的文件内容相同，但是水印都不相同。这样一来，如果资料泄露了，通过水印就知道是从谁手上泄露的。
在工作中，我们经常同word、excel、ppt打交道，而excel用的应该是最多的。不知道大家有没有一填就是几百上千份表格的经历，那种感觉就像个机器人一样做着重复的事情，让人崩溃。一个表填着容易，要是几百上千份表格就很难受了，所以，今天教大家如何用python批量填充数据。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
今天我要用python赋能一下自己 背景：最近会用excel处理数据，需要把表格中每一行第三列之后所有列的内容进行合并，然后还要删掉第一列 因为excel玩得不够六，我都是手动合并，做多了感觉很浪费时间，所以就产生了用python来处理的想法 例如，原始表格如下
各位读者朋友们，由于更新blog不易，如果觉得这篇blog对你有用的话，麻烦关注，点赞，收藏一下哈，十分感谢。
在辰哥看来，技术能够减少繁琐工作带来的枯燥，技术+实际=方便。最近辰哥也是在弄excel文件的时候发现手动去整理有点繁琐枯燥，想着技术可以代替我去处理这部分繁琐的工作那何乐而不为呢~~~
以前大学时候，学EXCEL看到N多大神利用excel画图，觉得很不可思议。今个学了一个来月python,膨胀了就想用excel画图。当然，其实用画图这个词不甚严谨，实际上是利用opencv遍历每一个像素的rgb值，再将其转化为16进制，最后调用openpyxl进行填充即可。
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。
最近我在看《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》一书，看到书中「处理Excel电子表格」章节时触发了灵感，想着我也可以用 Python 做出一份专属日历。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
在使用pandas包进行Excel文件处理时，有时候会遇到TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols'或TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘sheetname'的错误消息。这些错误消息通常是由于pandas版本更新导致的，某些参数已被弃用或更改。 为了解决这个问题，我们需要采取以下步骤：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
