怎麼治啊弟弟
Excel電子表格是您有時必須處理的事情之一。要麼是因為您的老闆喜歡它們，要麼是因為營銷需要它們，您可能必須學習如何使用電子表格，這才對瞭解openpyxl有用！
電子表格是一種非常直觀且用戶友好的方式，無需任何技術背景即可操作大型數據集。這就是為什麼它們今天仍然如此普遍。
在本文中，您將學習如何使用openpyxl執行以下操作：
自信地處理Excel電子表格
從電子表格中提取信息
創建簡單或更復雜的電子表格，包括添加樣式，圖表等
本文是為那些對Python數據結構（如字典和列表）有相當瞭解而準備的，當然如果你有編程概念，你就可以學習，很容易上手。
首先你得安裝這個工具包
pip install openpyxl安裝軟件包後，您應該可以使用以下代碼創建一個超級簡單的電子表格：
from openpyxl import Workbookworkbook = Workbook()sheet =workbook.active
sheet["A1"] = "hello"sheet["B1"] = "world!"workbook.save(filename="hello_world.xlsx")上面的代碼應hello_world.xlsx在用於運行代碼的文件夾中創建一個名為的文件。如果您使用Excel打開該文件，則應該看到類似以下內容的內容：
恭喜你，你已經成功創建第一個電子表格！那讓我們開始閱讀一些電子表格！首先，打開示例電子表格：
>>> from openpyxl import load_workbook>>> workbook = load_workbook(filename="sample.xlsx")>>> workbook.sheetnames['Sheet 1']>>> sheet =workbook.active
>>> sheetsheet.title
'Sheet 1'在上面的代碼，你第一次打開電子表格sample.xlsx使用load_workbook()，然後你可以使用
workbook.sheetnames
可查看所有其他的工作表。之後，workbook.active選擇第一個可用的工作表，在這種情況下，您會看到它自動選擇了工作表1。
現在，打開電子表格後，您可以像這樣輕鬆地從其中檢索數據：
>>> sheet["A1"].value
"G-Shock Men's Grey Sport Watch"要返回單元格的實際值，您需要執行
.value
。否則，您將獲得主要的單元格對象。您也可以使用該方法.cell()使用索引符號檢索單元格。請記住添加.value
以獲取實際值而不是單元格對象：>>> sheet.cell(row=10, column=6).value
"G-Shock Men's Grey Sport Watch"上面顯示了打開電子表格的最快方法。但是您也可以傳遞其他參數來更改電子表格的加載方式。
經過以上簡單的功能敘述，您現在應該知道如何在Python中使用電子表格了！openpyxl是以Python方式從電子表格中提取有價值的信息，無論複雜程度如何，你也可以創建自己的電子表格，向電子表格中添加一些很酷的功能，例如條件格式或圖表。
您可以使用openpyxl本指南中未涉及的其他一些方法，但是您始終可以訪問該軟件包的官方文檔網站以瞭解更多信息，或者甚至可以冒險檢查其源代碼並進一步改進該軟件包。
如果您有任何疑問，或者想了解更多信息，隨時在下面留下任何評論。
我是沐叔
所謂的神奇只不過是提供了大量第三方包，類似vba，將許多繁瑣的手動操作轉換為代碼操作，提高了處理速度和工作效率，下面我簡單介紹3個常用的python excel處理包，感興趣的朋友可以嘗試一下：
xlrd和xlwt
這是2個非常基礎的python excel處理包，在日常excel處理中經常會用到，其中xlrd專門用去讀取excel，xlwt專門用於寫入excel，常見的單元格讀寫/合併、樣式背景色的設置以及行高/列高的設置等這2個包都可以輕鬆完成，對於一些繁瑣、重複的操作可以使用一下這2個包，簡單易學，非常容易入門，而且官方自帶有非常詳細的教程，非常適合初學者學習和掌握：
openpyxl
這也是桌面端比較常用的一個python excel處理庫，和xlrd、xlwt類似，openpyxl融合了excel的讀寫，因此不需要單獨分開編碼，常見的樣式設置、圖片/表格插入、公式/函數使用、單元格合併等基本操作這個模塊都可以輕鬆完成，如果你有一定python基礎，熟悉openpyxl來說非常容易，官方有非常詳細的教程示例，所有代碼都可以直接運行，需要注意的是openpyxl只適用於xlsx/xlsm，xls並不適用：
pandas
這是python針對數據處理專門提供的一個第三方模塊，在日常實驗、報表等數據處理中經常會用到，內置了大量函數和類型（series/dataframe），可以輕鬆處理各種常見的文件格式，包括excel、csv、json、txt等，操作靈活、功能強大，只需簡單幾行代碼就可快速加載處理數據，還支持數據可視化，在數據分析方面有著非常廣泛的應用，非常值得學習，可以大大減少工作量，提高工作效率：
當然，除了以上3個常見的python excel處理庫，xlutils等也都非常不錯，基本使用方式和原理都是一樣的，官方也有參考代碼和示例，只要你熟悉一下很快就能掌握的，至於選擇哪個包，簡單一些就是xlrd/xlwt、openpyxl，複雜一些就是pandas，神奇倒不至於，就是處理起來更方便而已，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
小小猿愛嘻嘻
我的感受是算不上神奇，畢竟都是工具，只是應用的場合不同而已。
每天幾百行，10幾列的數據，主要的內容是銷售數據
從你的工作內容描述來看，其實Excel就可以高效完成，而且我覺得Excel會比python更高效。Excel的數據透視表我想可以做出很多意想不到的結果出來。以你目前的數據來看，單純從肉眼上看，利用Excel的計算結果和Python的計算結果是感覺不到兩者的差別的。相反Excel卻能更加自由便捷的使用，達到心中的期望。
Python是一種語言，被廣泛應用在數據行業
Python因為其易上手，跨平臺等特性，被認為是一種解釋性腳本語言（膠水語言）。很多需要處理的問題通過幾行代碼就解決掉。所以，你經常會看到利用python寫幾行代碼就實現一個爬蟲，相當的快捷。
Python處理Excel有相應的包xlrd,xlsxwriter等其它包，都可以實現對Excel的操作。我在平時的工作中也會利用Python去操作Excel，主要是讀和寫數據，就是從Excel讀取的數據寫到數據庫中，或者多平臺、多系統的數據通過Python計算後，將結果寫到Excel發給相應的工作人員。
總的來說，如果單純地從單個工作來說，能在Excel中工作的，就在Excel中完成，如果想提高工作效率，即通過Python完成自動化，提高工作效率，那Python是不錯的選擇。
Bean蠶豆
python處理excel一般，不建議使用。如果處理大量數據，可以試試，一般用途的很蹩腳，不要浪費時間了學了puthon操作excel。
河沿卒179234258
是的 速度快 不會錯
