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处理Excel表格时，遇到数据量庞大或计算繁复的情况确实让人烦恼。不过，Python却能轻松解决这一问题，其中还蕴含着许多有价值的信息。
Python处理Excel的优势
python">import books as books
import xlrd
import pandas as pd
import numpy as nd
from openpyxl import load_workbook
Python在处理Excel表格，特别是面对数据量庞大且计算繁复的场景时，其模式化和自动化优势十分明显。比如，面对包含数万条记录的销售业绩数据表，传统方法在Excel中操作不仅容易出错，效率也相当低下。而Python却能高效地完成这些任务。在数据科学领域，Python的应用非常广泛，将其应用于Excel处理，可以整合更多高级功能。目前，许多商业公司的数据部门已经开始采用这种方法。
Python能够将多种外部数据源融入Excel表格，实现统一操作。例如，可以将来自网络数据库的信息合并到商业报表的Excel文件里。然而，此类复杂的数据交互若由人工完成，往往既费时又难以保证精确。
Pandas包的便利之处
books1 = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\问题2\问题二数据.xlsx',index_col='ID',sheet_name='Sheet1')
Pandas在处理Excel文件时表现非常出色。以一个普通的库存清单为例，其表头信息复杂，数据量也很大。只需利用Pandas的read_excel等基础函数，就能轻松完成读取。此外，Pandas还提供了诸如head()等丰富函数，可以快速查看数据的前几行。
调研结果显示，数据科学家在用Python操作Excel表格时，大约七成的人倾向于选择Pandas。这一现象充分说明了Pandas的易用性。
openpyxl用于修改的优势
在编辑表格数据或处理空单元格时，openpyxl展现出其独特优势。例如，在员工考勤表中，常常需要填写大量空白，这时可以利用openpyxl的sheet.cell等函数。这些函数能够精确找到需要修改的单元格。
新员工加入公司后，若需在考勤表中更新人员资料，openpyxl工具能轻松实现新增行并录入信息。然而，在实际应用Pandas时，常常遇到数据写入失败的问题。我个人在处理数据时，也曾遭遇过此类困境。
关于索引与遍历
#可以通过输出一个数据，检验是否引用正确
print(books1.iloc[[0], [2]].values[0][0])
准确定位对操作表格至关重要。在Python中，使用诸如index_col这样的方法十分方便。比如，面对一份格式繁复的成绩单，若需迅速查看所有学生的成绩，我们可以在表格前添加一列ID进行标记。进行数据统计时，这样的精确索引能大大节省时间和精力。
不同的遍历方法各有特色，比如通过for循环结合ID列从1至200对表格信息进行逐项处理。在具体应用中，面对庞大的客户资料表，这样的处理方式能够全面覆盖所有客户数据。
数据检测的方法
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\问题2\问题二数据.xlsx')
sheet = wb.active
sheet.cell(row=i, column=j).value = '要修改成的数值'
wb.save(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\问题2\问题二数据.xlsx')
导入数据前需进行核实。比如，运用books1.iloc[[i], [j]].values[0][0]这样的操作。以工资表为例，必须确保导入的数据精准无误差，尤其是那些有特定要求的数据字段。
Python与Excel的起始值有差异，这在实际操作中容易导致错误，尤其是处理财务报表数据时。因此，进行多次测试是必须的，以确保数据的准确性。
数据保存的不同方式
使用openpyxl编辑完毕后，通过调用wb.save()方法将表格保存在原位置。然而，若需在不更改原表格的情况下创建新表格，Pandas工具便派上用场。比如，可以用pd.DataFrame以及df.to_excel函数来实现这一功能。
在进行数据备份时，直接保留原表内容并创建新表这一做法非常实用。比如，某公司需要同时保留原始数据和分析报表，就可以采用这种方法。
在使用Python进行Excel表格操作时，你是否遇到过Pandas数据写入不成功的问题？欢迎发表看法、点赞并转发。
df = pd.DataFrame(books1)
df.to_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\季度\达标天数.xlsx')
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