本文目录
- 数据分析为什么常用Jupyter而不是直接使用Python脚本或Excel
- Python程序员如何处理EXCEL文件
- 学习Python需要多久能应付工作
- python如何对excel数据进行处理
- python和哪个第三方库组合能处理Excel数据
- python处理excel教程是什么
- python 处理excel
- python处理excel的优势
数据分析为什么常用Jupyter而不是直接使用Python脚本或Excel
数据分析是一个迭代探索过程，根据上一步的操作结果，对应进行后续处理。
jupyter notebook，很适合这种操作方式，可以随时参考前面内容，只运行指定步骤。
而直接python文件运行，每次都是从头来，很浪费时间，而且参考不方便。
excel，本身没有python体系大量的库，而且编程环境不够强大。
建议使用pycharm专业版，进行数据分析工作，开发环境支持jupyter，同时语言自动提示，大幅提供编程效率。
Python程序员如何处理EXCEL文件
这个就非常多啦，Python针对Excel操作提供了非常多的模块和函数，可以很轻松的完成对Excel的读写，下面我简单介绍3种比较常见的方法，分别是xlrd/xlwt、openpyxl和pandas，感兴趣的朋友可以尝试一下：
xlrd/xlwt
这是Python操作Excel最基本的2个模块，比较简单也比较基础，xlrd专门用于读取Excel，xlwt专门用于写入Excel，安装的话，直接输入命令“pip install xlrd xlwt”即可，下面我简单介绍一下这2个模块的使用：
读取Excel
测试代码如下，基本思想先打开一个Excel文件，然后获取一个sheet工作簿，最后再直接读取行、列、单元格即可：
写入Excel
测试代码如下，基本思想先新建一个Excel文件，然后添加一个sheet工作表，最后再直接将数据写入对应行、列、单元格即可，这里支持样式的设置，包括黑体、斜体、下划线等，也可以进行单元格的合并：
openpyxl
这也是Python一个比较常见的Excel处理模块，基本功能和使用方式与xlrd/xlw类似，同时支持Excel文件读写，使用起来也非常容易，安装的话，直接输入命令“pip install openpyxl”即可，下面我简单介绍一下这个模块的使用：
读取Excel
测试代码下，基本思想先打一个Excel文件，然后根据表名定位到对应工作簿，最后再直接读取行、列、单元格内容即可：
写入Excel
测试代码如下，基本思想也是先新建一个Excel文件，然后添加一个工作簿，最后再直接将数据写入行、列、单元格即可，这里支持样式设置、图片添加、单元格合并等基本操作，非常方便：
pandas
这是Python一个非常著名的数据处理模块，内置了大量函数和类型，可以很轻松的完成对Excel文件的处理，安装的话，直接输入命令“pip install pandas”即可，下面我简单介绍一下这个模块的使用：
读取Excel
测试代码如下，直接使用read_excel函数即可，返回值类型为DataFrame，类似一个二维表格，可以直接按行、按列获取数据，非常容易：
写入Excel
测试代码如下，新建一个DataFrame对象，传输需要写入的Excel数据，然后直接调用to_excel函数即可保存为一个Excel文件：
至此，我们就完成了利用Python来处理Excel文件。总的来说，这3种方法都非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉一下相关文档和示例，多调试几遍程序，很快就能掌握的，当然，还有许多其他Excel处理模块，像xlwings等，也都非常不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
学习Python需要多久能应付工作
我是公司ERP 系统管理员，用Delphi +SQL 进行二开，用Excel +VB+Power Query 进行数据的定制处理。对于Python 我也经过几个月的学习并结合Excel 进行数据处理。说实话，Python 并不是网上传的那么简单。也不是那么容易应付工作。必竟，凡编程语言，都有其语法结构和相关规则，且语法和规则不比其它编程语言简单。没有编程基础，学起来也费劲。
python如何对excel数据进行处理
在python语言中，可以使用xlrd和xlwt两个库操作excel。在python语言中处理Excel的方法：在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。接着调用open_workbook()方法，打开一个excel文件调用sheet_by_name()方法，读取文件的sheet页如果是后面加了个s，sheet_names表示获取excel中所有的sheet页利用sheets()方法加序号，可以获取某个sheet页对象如果想要获取excel某个sheet页中记录的总数，使用nrows在cell()中传入两个值，一个行一个列，然后value获取对应单元格的值推荐：python视频教程以上就是小编分享的关于python如何对excel数据进行处理的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
python和哪个第三方库组合能处理Excel数据
Python和第三方库组合处理Excel数据的有很多，常见的有：xlwings、xlsxwriter、openpyxl、xlwt、xlrd、xluntils、pyExcelerator等等。不同的库用法也有些不同，其实个人觉得首先还是需要把Excel本身用好，本身用好了，其他编程的用起来就会省事得多了。
python处理excel教程是什么
python处理excel教程：首先打开pycharm工具，创建python项目；然后新建python文件，依次导入openpyxl、xlrd和xlwt，并定义函数；接着向excel插入数据；最后调用函数加载数据即可。python处理excel教程：1、打开pycharm工具，创建一个python项目，并打开项目2、在指定文件夹下，新建python文件，依次导入openpyxl、xlrd和xlwt3、定义函数write_data，创建excel的sheet页，然后向excel插入数据4、再定义设置excel文档格式样式函数setExcelStyle，传入几个参数5、判断__name__是否等于__main__，调用函数write_data()6、保存代码并运行python文件，查看是否生成sales.xlsx文件7、使用openpyxl模块中的load_workbook()方法，加载sales.xlsx文件8、获取对应sheet页，然后获取对应单元格的值以上就是小编分享的关于python处理excel教程是什么的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
python 处理excel
使用xlrd读取文件，使用xlwt生成Excel文件（可以控制Excel中单元格的格式）。但是用xlrd读取excel是不能对其进行操作的；而xlwt生成excel文件是不能在已有的excel文件基础上进行修改的，如需要修改文件就要使用xluntils模块。pyExcelerator模块与xlwt类似，也可以用来生成excel文件。test_pyExcelerator.py **#coding=utf-8########################################################filename:test_pyExcelerator.py#author:defias#date:xxxx-xx-xx#function：新建excel文件并写入数据#######################################################import pyExcelerator#创建workbook和sheet对象wb = pyExcelerator.Workbook()ws = wb.add_sheet(u’第一页’)#设置样式myfont = pyExcelerator.Font()myfont.name = u’Times New Roman’myfont.bold = Truemystyle = pyExcelerator.XFStyle()mystyle.font = myfont#写入数据，使用样式ws.write(0,0,u’ni hao 帕索！’,mystyle)#保存该excel文件,有同名文件时直接覆盖wb.save(’E:\\Code\\Python\\mini.xls’)print ’创建excel文件完成！’
python处理excel的优势
1、Python可以处理比Excel更大的数据集；可以更容易地实现自动化分析；建立复杂的机器学习模型是很容易的。
2、与SPSS相比，SPSS是一种统计软件，只适用于科学研究领域的实验数据分析，不适合偏向于实际应用场景的数据分析；另一方面，Python可以处理复杂的数据逻辑，适合这些场景；
3、与R语言相比，Python只有一个机器学习库——Sklearn，所有的机器学习方法都集中在这个库中。但是，我们不知道R语言中有多少库用于机器学习。R语言中的机器学习方法非常分散，很难掌握。
此外，Python用户的数量正在上升，一些过去只使用R的人转向Python，对一项正在上升的技术进行投资，因此未来将更加广阔。
4、与以上工具相比，Python在机器学习、网络爬虫和大数据分析方面更加得手。
因为Python有丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面可以处理问题很广，从Excel更好的公式来计算，MATLAB善于科学计算，然后对这些分散R语言机器学习库可以做事情，Python可以优雅平静的脸。
但是，这些工具并不擅长的web爬虫、大数据分析（结合Spark）和Python可以很好地完成。
