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
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
接下来，要知道的另一件重要事情是如何使用Python将数据保存回Excel文件。为什么要再回到Excel？嗯，因为我们大多数人只熟悉Excel，所以我们必须说他们的语言。但是，这并不妨碍我们使用另一种语言来简化我们的工作
之前在公众号提过，我写了一本书，现在这本书终于面世了，这本书就是『对比Excel，轻松学习Python数据分析』，这本书是写什么的，以及这本书怎么写的，相信大家通过书名就能了解一二，但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
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。
大家不论在日常工作还是生活中，都经常用到Excel这款办公软件，它在数据处理、报表生成等方面起到了重要作用。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ▊ VBA与Python：当王者荣耀遇到卷王之王 VBA语言是VB的一个子集，具有简单易学、功能强大的特点。 上世纪90年代末至今，VBA语言被大部分主流行业软件用作脚本语言，包括办公软件如Excel、Word、PowerPoint等，GIS软件如ArcGIS、MapInfo、GeoMedia等，CAD软件如AutoCAD、 SolidWorks等，统计软件如SPSS等，甚至连图形软件如PhotoShop、CoralDraw等也使用VBA进行脚本编程。
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。
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
在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。
以前，Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出，可以将两者一起使用。
如果待排序的书数据中存在缺失值，通过设置参数na_position对缺失值的显示位置进行设置
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。
Python 的pandas模块使用xlrd作为读取 excel 文件的默认引擎。但是，xlrd在其最新版本（从 2.0.1 版本开始）中删除了对 xls 文件以外的任何文件的支持。
本节为《Chapter 1：Why Python for Excel?》的第一部分，简单地讲解了Excel的历史，Excel编程的最佳实践，以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
在本文中，我们将了解如何使用Python将PDF转换为Excel。如果你处理数据，那么很可能已经或将不得不处理存储在.pdf文件中的数据。从PDF复制表格并将其直接粘贴到Excel是很困难的，在大多数情况下，我们从PDF文件中复制的是文本，而不是格式化的Excel表格。因此，当将数据粘贴到Excel中时，我们会看到一块文本被压缩到一个单元格中。
关于excel和python的协同联动 传统python处理完的数据直接to_excel(“file_path”) 是生成了一个新文件替换掉了原来的同名文件， 新文件只有当前写入的数据，原表中的公式、透视之类的必要模型 以及其他sheet都不存在了
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：
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格：预测结果2023.6.2.xlsx中，表头如下：
表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！
如果这个参数是不必要做参数化的，对数据的格式有强烈的要求，这样的情况建议不做参数化。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
为了方便演示，我这里新建了一个data.xlsx文件，第一个工作表sheet1区域“A1:F5”的内容如下，用于测试读excel的代码：
前几天在Python最强王者群【小马哥】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧。
在当今的快节奏工作环境中，自动化不再是一种奢侈，而是提高效率和精确性的必需手段。Python，以其易于学习和强大的功能而闻名，成为实现各种自动化任务的理想选择。无论是数据处理、报告生成，还是日常的文件管理，一个简单但有效的Python脚本就能大幅减轻您的工作负担。在本文中，我们将探索如何使用Python来创建多个自动化脚本，它不仅能够节省您的时间，还可以提高工作的准确率和效率。我们先来看第一个自动化脚本
让我们将Excel文件（注：你可以在知识星球完美Excel社群下载示例Excel文件find_replace.xlsx，以便于进行后续操作）数据加载到Python中，我们同样将使用pandas库，这是Python中数据分析的标准。
在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。
在PowerQuery的数据处理中，有相当多的一些功能使用起来非常方便，对应于企业级的SSIS，反而缺少了这些的灵活性，真正要完全使用SSIS来实现，非常繁琐。如PowerQuery里的逆透视功能，行列转置功能，标题行提升功能等。
Excel，一款经典软件，简单的用户界面，易于理解，被数十亿人使用。Python，一种功能强大且灵活的编程语言，得到了广大社区的支持。Python并没有取代Excel，但我们可以一起使用它们。
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
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力，这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
要使用Python处理数据，首先要将数据装载到Python，这里使用Python pandas来读取Excel文件。
注：三引号是适用情况最多的字符串构造方法,而且三引号允许长字符串的换行,这是其他两种引号无法实现的,如变量string4所示。
python处理Excel实现自动化办公教学（数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等）【三】
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
安装环境我就不写了，不需要写了。。。个人还是建议python版本3.6，3.7就很完美，我现在3.8，时不时的出现错误，心塞塞。。。
今天我们继续分享一个真实的办公自动化需求：如何使Python+Excel+Word批量生成指定格式内容的合同。
在Excel过往的大量功能辅助中，其实很少使用替换这样的操作，因为对数据源进行了无法回溯还原的破坏作用。
大家新年好哇，今天小编来给大家分享如何在Excel文档当中来绘制可视化图表，并且制作一个可视化大屏，非常的容易，这里我们会用到openpyxl模块，那么首先第一步便是调用该模块来读取Excel文件，代码如下
使用xlrd和xlwt扩展包，确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。 1excel_introspect_workbook.py
openpyxl是一个强大的Python库,用于读写Excel(xlsx/xlsm/xltx/xltm)文件。
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。
在python自动化中，经常会遇到对数据文件的操作，比如添加多名员工，但是直接将员工数据写在python文件中，不但工作量大，要是以后再次遇到类似批量数据操作还会写在python文件中吗？
在生活中工作中，我们经常使用Excel用于储存数据，Tableau等BI程序处理数据并进行可视化。我们也经常使用R、Python编程进行高质量的数据可视化，生成制作了不少精美优雅的图表。
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