用Python提高Excel的效率

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使用Excel和Python一起工作不是一件容易的事，但是Python有很多多不同的工具可供选择。

本期的文章将会教大家如何选择适合的工具来提高效率，解决问题。

总的来说，Python Excel工具分为两大阵营

Excel工作簿的阅读与写作

以Excel为前端构建交互式工具

Excel工作簿的阅读与写作

Openpyxl

使用Excel 进行(.xLSx文件)是一个非常全面的选择。

Openpyxl是Python的图书馆

用于读取和编写Excel文件

它的诞生源于现有的库，从Python到Office Open XML格式的本地读取/写入。

Xlsxwriter

如果您只需要编写Excel文件而不读取它们

那么XLSXWrror可以简化你的操作

提高工作效率

如果您正在处理大型文件

或特别关注速度

那么您可能会发现XLSXXrror比OpenPyxl更好的选择

我们可以使用Xlsxwriter创建表格

像数据工作表一样，CARTABLE对象不是直接实例化的。相反，通过从工作簿对象调用AddiaCARTHSETE（）方法创建新的字符表：

CARTABLE对象作为工作表而不是图表。为了得到显示数据，必须创建图表对象并添加到图表中：

图表表的数据必须包含在单独的工作表中

这就是为什么它总是与至少一个数据工作表一起创建。

Pandas

使用数据范围和阅读或编写它们到Excel文件

使用Panda是一个非常快速和有效的方法

Panda可以帮助你省去很多繁琐的过程

如果在格式化方面不需要太多

只关心如何将数据输入Excel工作簿中

那么熊猫函数“Read Oxcel”和“WraveExcel”可能正是您所需要的。

Xltable

XLTLE是用于从大数据DATAFRAM建立Excel报表的高级库

Xltable不是通过单元格或逐行写入工作簿单元格，而是添加整个表，并且可以包括引用其他表的公式，而不必提前知道这些表将位于何处。对于更复杂的涉及公式XLTLE的报告可能非常有用。

例如：

用Excel编写公式的数据文件

Xlrd/xlwt

XLRD和XLWT分别读写老Excel .xLS文件

这些在列表中包含完整性，但只有当被迫处理遗留XLS文件格式时才使用

它们都是非常成熟和稳定的包，但是XLWT永远不会被扩展以支持更新的XLSX/XLSM文件格式，因此对于处理现代Excel文件格式的新代码来说，它们不再是最佳选择

以Excel为前端构建交互式工具

Excel作为一个熟悉的用户界面的交互工具

但是使用Python代码来执行繁重的操作可能会更加强大的

大家都已经积累了很多使用Excel的经验，许多人把工作日的大部分时间都花在了Excel上，所以如果你正在为其他人编写工具，通过Excel传递它们是一个很好的组合。

有一些工具可以用来将Python带到Excel中

接下来将教大家如何正确的选择这些工具

PyXLL

PyXLL是目前唯一一个使开发人员能够在Python中编写完整的Excel Advin的包。

它将Python解释器嵌入Excel中，使其可以用作完整的VBA替换。

你可以在概念上把它想象成类似于C ExcelDNA的东西，除了它是动态的

并且在Excel运行的时候导入你的Python代码

所以在修改你的Python代码时不需要建立Advin，也不需要重新启动Excel。

使用pyxl python代码可以用来编写：

1.工作表函数（用户定义函数，从Excel工作表公式调用）

2.宏指令

3.菜单

4.自定义色带条

5.实时数据馈源

pywin32 / comtypes

有时忽略整个Excel API（或对象模型）。通过COM公开，可以使用PyW32或CyType将Python中的Excel COM API编写可以作为VBA宏编写的所有内容。

xlwings

XLFres为Excel COM API提供了一个方便的包装器，用于简化许多常见任务，例如将大数据文件写入到Excel Excel文件中。

DataNitro

DATANITRO是另一种用Python控制Excel的API。目前还不清楚它的API和现有的和充分理解的微软Excel COM API的优点，但它确实允许您在不留下Excel的情况下编写和运行脚本。

它对用户定义函数（工作表函数）有基本的支持，但是它们运行在Excel进程之外，只有在运行一个Excel进程时才工作。

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