首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python自动化:Python操作Excel的多种方式Pandas+openpyxl+xlrd

Pandas操作Excel 安装Pandas pip install pandas 使用pandas操作Excel文件主要涉及读取(read_excel)和写入(to_excel)两个主要操作。...为了写入带有样式的Excel文件,你需要使用ExcelWriter和xlsxwriter或openpyxl引擎(取决于你的需求)。...如果你需要复杂的样式处理,可能需要结合使用pandas和openpyxl(或xlsxwriter)的高级功能。...它提供了丰富的接口来操作 Excel 文件,包括读取、修改和写入数据,以及设置样式等。下面我将详细解释如何使用 openpyxl 操作 Excel,并给出案例代码和进阶案例。...对于 .xlsx 文件,推荐使用 openpyxl 或 pandas(后者底层可以调用 openpyxl)。 安装 xlrd 首先,确保你已经安装了 xlrd。

45810

Python使用openpyxl和pandas处理Excel文件实现数据脱敏案例一则

,也是大数据伦理学中需要考虑的一个重要内容。...不同的业务类型、数据和使用场景中,敏感数据的定义是变化的,某个信息在一个场景下是敏感的需要脱敏处理而在另一个场景中必须保留原始数据是正常的。...本文以学生考试数据为例,学生在线机考(后台发送“小屋刷题”可以下载刷题和考试软件)结束后导出的原始数据中包含学号、姓名等个人信息,在某些场合下使用这些数据时,截图需要打上马赛克,或者替换原始数据中的这两个信息进行脱敏...在原始数据中,每个学生的考试数据有很多条,脱敏处理后这些数据的学号和姓名被随机化,但仍需要保证是同一个学生的数据,处理后数据格式如下: ? 参考代码1(openpyxl): ?...参考代码2(pandas): ?

3.7K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    我是如何使用Python来自动化我的婚礼的

    追踪人们是否接收到邀请,以及他们是否想要来参加提供免费食物和饮料的派对,是非常耗时的,当然,一个自动的好的?最后,邀请卡不是环境友好的,因为它们被一次性使用,并且容易丢失或错放。 回到名单。...它们有预先定义好的要求和响应,这让它们是自动化的重要选择。 瓶中信 无关年龄,我确信婚礼名单上每个人都有手机,这意味着该是Twilio上场的时候了。...如果你想要跳到代码,那么你可以看看GitHub上的repo。 SMS对我的需求而言相当完美。我可以配置发出的群发短信,并且快速有效地处理回应。...接下来,我使用Flask作为我的web服务器,然后设置我的Twilio消息请求URL指向/messages url,并创建简单的if语句来解析回复 (yes, no):hello_guest.py @app.route...总结一下 婚礼永远不是个简单的事,它会让你感觉到很多事都不在你掌控之下。自动化通过提供与我们的客人的直接渠道,以及无数的我可以跟踪、推动以及戳他们回应的不同方式,显然让我的生活更轻松了。

    2.7K80

    别人还在一个一个的填表格,而我已经用python写了个批量填充数据的自动化脚本,让它处理了上百份表格

    我是锋小刀! 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。...项目任务 在上一期python办公自动化中,我们讲解了python如何按指定名称快速创建工作表:为了拒绝做重复的事情,我用python写了个自动化脚本,让它按名称自动创建工作表 而今天我们来讲解一个比较简单的案例...,使用openpyxl操作excel批量填充数据,并生成新的excel文件以及新的工作表,拒绝做重复的事情。...代码实现 openpyxl是一个第三方模块,需要自行在终端中使用pip命令安装,一些基本操作可以自行上网查找,网上有很详细的介绍: pip install openpyxl 导入模块: import pandas...来看下python处理表格速度: 我们今天使用openpyxl操作excel批量填充数据,可以看到,只要短短十几行代码即可快速搞定上百份表格,不用一个一个手动的填了。

    3.1K31

    Python + Excel自动化办公,学习路线是什么?想学,又不想学太多。

    综合分析这9个库,会发现功能最全面的库是:win32com和xlwings。 然而在实际的使用中,pandas和openpyxl使用的最多,为什么?...① 如果你没有任何代码基础,而且也不想学习代码 直接使用python-office,这个库内置了所有处理Excel自动化办公的9个库,可以1行代码调用自动化办公的功能。...学习网站:https://www.python-office.com ② 入门级操作,pandas自动化办公 如果想学习一些代码,实现自己的特殊需求,又不想学的太多。...那就学习Pandas吧,下面这套课程,主要是给0基础入门的同学使用。...视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1hk4y1C73S ③ 可以深入学习 openpyxl是一个用于读取和编写Excel 文件的库。

    80820

    Python实现办公自动化的数据可视化与报表生成

    幸运的是,Python提供了强大的工具和库,可以帮助我们实现办公自动化,从而提高工作效率和准确性。本文将高效介绍如何使用Python进行数据可视化和报表生成,让您的办公工作更加顺利。...Python也提供了很多库,如Pandas和Openpyxl,可以帮助我们处理和生成报表。 Pandas Pandas是一个强大的数据处理库,可以轻松处理和分析数据。...以下是一个简单的例子,展示了如何使用Openpyxl生成报表: from openpyxl import Workbook # 创建工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active...下面是一个示例代码,演示了如何使用代理IP进行网页访问,并将获取的数据进行可视化和报表生成: import requests import pandas as pd import matplotlib.pyplot...另外,根据具体需求,可能需要对代码进行适当的修改和调整。 通过使用Python进行数据可视化和报表生成,我们可以实现办公自动化,提高工作效率和准确性。

    44130

    盘点一个openpyxl处理Excel表格的问题

    大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【chen5650】问了一个Pandas数据分析的问题,一起来看看吧。...代码如下: import openpyxl import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Data': [10, 20, 30, 20, 15, 30, 45]})...二、实现过程 这里【小小明】给了一个思路和代码: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Data': [10, 20, 30, 20, 15, 30, 45]...【Python自动化高效办公超入门】 大家好,我是Python进阶者,很多粉丝有自动化办公的需求,在此我和【吴老板】、【月神】大佬合力共著一本Python自动化高效办公书籍,覆盖大部分办公场景,简单有效地解决实际需求...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

    17510

    Numpy和pandas的使用技巧

    ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组,将序列传递给numpy的array()函数即可,从现有的数据创建数组,array(深拷贝),asarray(浅拷贝); 或者使用arange...给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3)) 4、索引和查找, # 花式索引举例: A[行索引,列索引] ex: A...Python pandas数据分析中常用方法 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas...:点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并:使用Shift选中需要合并的框,Shift+m #在代码块前增加新代码块,按a;在代码块后增加新代码块,按b; #删除代码块,按dd #运行当前代码块...,Ctrl+Enter #运行当前代码块并选中下一个代码块(没有就创建),Shift+Enter 清除缓存kernel -> restart Jupyter的优点是允许将变量放到内存中,可以直接进行类型推断

    3.5K30

    基于代码的自动化和无代码自动化

    在之前的文章AI如何影响测试行业中提到了随着更先进的技术进入由AI/ML支持的连续测试领域,组织尤其是测试从业人员常常正在争论哪种更好,是通过编程语言完成自动化测试还要采用无代码测试解决方案呢?...注意事项 为了更好地解决何时以及为何使用这两种方法的问题,以下是要首先考虑的内容,排名不分先后,因为不一样的团队可能涉及不同的目标和优先级: 有哪些应用程序用例和流程(不限于测试)可以自动化?...显然,与使用Java、Python或其他开发语言编码相同的方案相比,无代码脚本平均要快6-10倍。它涉及到设置平台和测试环境、编码、调试、大规模执行、文档声明等。显然,这也可以节省更多的时间和精力。...例如:Selenium4 IDE特性:弹性测试、循环和逻辑判断中提到的测试用例的弹性。 总结 如本文所写,在采用无代码工具之前,还有很多问题需要解决,包括如何在现有的基于代码的套件中将其组合。...无论是在代码自动化测试和无代码自动化测试中间的任何一点找到平衡,这种平衡都不是长久稳定的,要以一个变化的心态看待过去、现在和将来。以人为本,更重要是对人的技能重视,而不是期望工具或者方法解决人的问题。

    80720

    使用Python将一个Excel文件拆分成多个Excel文件

    标签:Python,pandas库,openpyxl库 本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务,手工操作非常简单。...然而,如果文件包含大量数据和许多类别,则此任务将变得重复且繁琐,这意味着我们需要一个自动化解决方案。 库 首先,需要安装两个库:pandas和openpyxl。...在命令提示行中使用pip命令来安装: pip install pandas openpyxl pandas库用于处理数据(本文中是筛选),openpyxl库用于创建新的Excel文件。...筛选数据 在pandas数据框架中筛选数据很容易。有几种方法,但我们将使用最简单的一种。 假设我们想通过选择所有空调销售来筛选数据,如下所示。...图4 图5 使用Python拆分Excel工作簿为多个Excel工作簿 如果需要将数据拆分为不同的Excel文件(而不是工作表),可以稍微修改上面的代码,只需将每个类别的数据输出到自己的文件中。

    3.7K31

    Python也可以实现Excel中的“Vlookup”函数?

    那我们今天就聊聊,如何Python写Excel中的“Vlookup”函数?...Excel 如图所示,在“测试工资数据.xlsx”表格文件中有两个sheet,其中sheet1是我们的数据源区域,而sheet2存储的是待查找的员工姓名和工资。...openpyxl 在Python中利用openpyxl库,就可以完成公式的填充。因此在使用openpyxl之前,需要安装好这个库。...pip install openpyxl 在openpyxl中,读取已有的Excel文件,使用到的是load_workbook类,因此需要提前导入这个类。...那么Excel中的这种常用函数,Pandas模块自然也是可以轻松搞定了。 ▲《快学Python:自动化办公轻松实战》 在 Pandas 模块中,调用merge()方法,可以帮助我们实现数据连接。

    3.3K30

    一个 Python 报表自动化实战案例

    今天给大家分享一篇我新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。...一份自动化报表的流程 下图是我整理的做一份自动化报表需要经历的流程,主要分为5个步骤: 第一步是对要做的报表进行步骤拆解,这个步骤拆解和用不用工具或者是用什么工具没有直接关系,比如做报表的第一步一般都是收集数据...报表自动化实战 这一节给大家演示下在实际工作中如何结合Pandas和openpyxl来自动化生成报表。...当日各项指标的同环比情况: 我们先用Pandas对数据进行计算处理,得到各指标的同环比情况,具体实现代码如下: #导入文件 import pandas as pd df = pd.read_excel(...而格式调整就需要用到openpyxl库,我们需要将Pandas库中DataFrame格式的数据转化为适用openpyxl库的数据格式,具体实现代码如下: from openpyxl import Workbook

    1.1K10

    一个 Python 报表自动化实战案例

    大家好,我是杰哥。 今天给大家分享一本我好朋友俊红老师的新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。...一份自动化报表的流程 下图是我整理的做一份自动化报表需要经历的流程,主要分为5个步骤: 第一步是对要做的报表进行步骤拆解,这个步骤拆解和用不用工具或者是用什么工具没有直接关系,比如做报表的第一步一般都是收集数据...报表自动化实战 这一节给大家演示下在实际工作中如何结合Pandas和openpyxl来自动化生成报表。...当日各项指标的同环比情况: 我们先用Pandas对数据进行计算处理,得到各指标的同环比情况,具体实现代码如下: #导入文件 import pandas as pd df = pd.read_excel(...而格式调整就需要用到openpyxl库,我们需要将Pandas库中DataFrame格式的数据转化为适用openpyxl库的数据格式,具体实现代码如下: from openpyxl import Workbook

    98511

    直接请教pandas比gpt还好用

    前言 说到 python 读取 excel 文件,网上使用 openpyxl 的文章一大堆。我自己很少直接使用 openpyxl,一般使用 pandas 间接使用。...但如果你不希望引入 pandas,该如何轻松使用 openpyxl?到底有没有最佳实践写法? 这好办,今天就带大家看看 pandas 里面,是如何使用 openpyxl 读取 excel 文件。...你的点赞、收藏、关注,是我创作的动力。 本文查看的是 pandas 2.1.4 版本的代码。...使用任何能导航代码的 ide,我使用的是 vscode ,输入 pandas 的 read_excel 方法,按住 ctrl 键,鼠标点击方法,即可进入源码文件。...接着是工作表相关: 有了具体的某个工作表对象,下一步就是最重要的加载数据,现在才是我们最关注的地方。到底 pandas 是如何组织代码?代码中一些奇怪的操作,是为什么?我们一一拆解。

    34910

    盘点一个Python自动化办公的实战案例——批量合并Excel文件(上篇)

    大佬们好,请教一个Python自动化办公的问题,我有一个文件夹,里边有多个Excel文件,分别是员工8月份绩效表格,每一个表格里边都是固定的两列,分别是日期和绩效得分,如下图所示: 现在他想做的是把这些员工的绩效表格合并到同一个...二、实现过程 这个需求其实在公众号的历史文章里边有写过好几篇,今天群里粉丝又遇到了,这里再整理下发出来,其实代码都是差不多的,只是需要修改下文件路径,代码如下所示: import pandas as pd...print(df1) df1.to_excel("合并表格.xlsx", engine='openpyxl') 代码运行之后,可以得到预期的效果,如下图所示: 顺利地解决了粉丝的问题。...三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公Excel合并处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...往期精彩文章推荐: if a and b and c and d:这种代码有优雅的写法吗? Pycharm和Python到底啥关系?

    28730

    手把手教你用Python批量创建1-12月份的sheet表,每个表的第一行都有固定3个列标题:A,B,C

    今天继续给大家分享Python自动化办公的内容,最近我发现学习自动化办公的小伙伴还是挺多的,创建了一个自动化办公专辑,欢迎大家前往学习: 【Excel篇】 1、盘点4种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的...# coding: utf-8 import pandas as pd import openpyxl df = pd.DataFrame({'A': [], 'B': [], 'C': []}) for...代码运行之后,在代码目录下会自动生成相应的Excel文件,如下图所示。 之后每个Excel表格中,也有对应的月份和A、B、C列名,如下图所示。 四、总结 我是Python进阶者。...最后感谢【(这是月亮的背面】大佬提出的代码和建议,感谢【LEE】提问。文章给出了一种解决方法,如果你也有其他的方法,也可以随时分享给我噢!人生苦短,我用python!...更多Python自动化办公的相关代码,我已经上传到git,欢迎大家下载和star支持 https://github.com/cassieeric/Python-office-automation

    1.8K50

    如何使用 Ansible 和 anacron 实现自动化

    自动化是伟大的 IT 和 DevOps 理想,但根据我的经验,可能根本不存在什么不方便的东西。...有很多次,我为某些任务想出了一个很好的解决方案,我甚至会编写脚本,但我没有让它真正实现自动化,因为在我工作的机器上不存在易于自动化的基础设施。...我最喜欢的简易自动化工具曾经是 cron 系统,它古老、可靠、面向用户,而且简单(除了一个我永远无法记住的调度语法之外)。然而,cron 的问题是,它假定一台电脑每天 24 小时都在工作。...有了 anacron,我发现自己把脚本和 Ansible 剧本用在了各种琐碎的任务中,包括弹出到期和事件提醒。...anacron 和 Ansible 实现轻松自动化 为了用 Ansible 安装 anacron,我运行该剧本:$ ansible-playbook ~/Ansible/setup-anacron.yaml

    78320

    快速解释如何使用pandas的inplace参数

    介绍 在操作dataframe时,初学者有时甚至是更高级的数据科学家会对如何在pandas中使用inplace参数感到困惑。 更有趣的是,我看到的解释这个概念的文章或教程并不多。...我没有记住所有这些函数,但是作为参数的几乎所有pandas DataFrame函数都将以类似的方式运行。这意味着在处理它们时,您将能够应用本文将介绍的相同逻辑。...注意,age、second name和children列中有一些缺失值(nan)。 现在我们将演示dropna()函数如何使用inplace参数工作。...那么,为什么会有在使用inplace=True产生错误呢?我不太确定,可能是因为有些人还不知道如何正确使用这个参数。让我们看看一些常见的错误。...记住,当你使用inplace=True时,什么也不会返回。因此,这段代码的结果是将把None分配给df。 总结 我希望本文为您揭开inplace参数的神秘面纱,您将能够在您的代码中正确地使用它。

    2.4K20

    分享我学习Pandas使用的资料,可能是新手入门Pandas最好的教程!

    本文转自公众号:早起Python Pandas是Python数据科学中的必备工具,熟练使用Pandas是一名优秀的数据分析师傅的必备技能。...在之前我曾将Pandas数据处理中的常用操作已习题的形式整理为Pandas进阶修炼120题,但是仍有部分刚接触Python的读者不知该如何下手,所以我将在本文中分享我在学习Pandas时使用的教程。...在我知道pandas之前还是个Excel Boy,偶然了解到pandas,但是当时网上并没有太多的资料,因此只能从官方文档中学习,事实上在之前的很多文章中我都有提到官方文档是最好的学习手册,pandas...正如该教程的开头所说:该教程仅仅为了初学者花10分钟快速了解Pandas能够做什么,怎样做,并在之后实际应用中会想到使用Pandas解决就够了。...在网上也有其他大神推荐过这份资料,但是很遗憾大多是PDF截图版本,而学编程只有动手敲代码才是最高效的办法,因此我将该教程翻译并对部分方法加以解释整理至Jupyter Notebook中供大家练习,部分内容如下

    64420
    领券