Python自动化办公：openpyxl案例教学，Excel数据处理与公式计算技巧

如何用Python操作Excel自动化办公？一个案例教会你openpyxl——公式计算和数据处理

如何用Python高效处理Excel？附加的Python办公工具（例如openpyxl）提供了提高Excel效率的可能性。
不用担心工具的局限性，关键是它执行什么功能。
openpyxl类似于传统的读取Excel表格的操作，旨在提高自动化办公的能力。
接下来，我们将探讨如何使用openpyxl处理Excel数据并计算公式。
假设目标是读取工作簿，执行总计、计数、数据修改、新数据、筛选操作并将结果保存到新工作簿。
第一步是生成新的工作簿并准备编写内容。
这一步是创建基本框架。
第二步导入现有的工作簿，提取需要的数据，比如第6列第5行的值，并进行修改，例如改为799。
第三步用公式计算数据。
在单元格中输入公式，例如计算第6列[1:10]中的总SalesAmount。
注意，原始数据不显示计算结果，为保证公式生效，读取文件时需要使用data_only=True参数。
第四步是在簇中输入公式，对F列中的每个值进行四舍五入。
使用循环将公式一次性添加到所有目标单元格。
第五步是创建查询和管理公式。
了解公式支持并确保所有单元格公式内容准确。
第六步，处理公式的位置。
将公式从G列移动到H列，灵活调整公式的位置，以满足不同的需求。
第七步，进行数据排序和过滤。
通过代码实现简单的过滤和多值替换，并根据实际需要调整数据显示。
步骤8：插入行和列以增加数据布局的灵活性。
通过代码实现，操作简单。
步骤9：移动单元格并调整数据的顺序。
注意不要覆盖原来的数据，使用新行添加的方法。
最后保存处理结果。
确保数据完整且符合预期。
以上步骤涵盖了使用openpyxl处理Excel数据的常见操作，从数据读取到修改、计算、排序、过滤和最终保存。
掌握这种方法可以提高Excel操作效率，实现自动化办公。
更多详情或疑问，请关注同名“28数据”，获取更多资源和解答。

如何用Python操作Excel自动化办公？一个案例教会你openpyxl——读取数据

在数据分析工作中，数据处理是最具挑战性的部分，因此我们有专门从事此目的的ETL（数据提取、转换、加载）工程师。
对于企业级数据处理来说，数据库通常会完成大部分工作。
但日常上班族在处理CSV/Excel表格时会遇到一些问题。
当数据量较大、涉及多表操作、数据更新频繁、任务重复时，手动操作不再适用。
目前需要自动化处理工具来提高效率。
自动化办公工具有很多选择，例如Excel插件自动化（VBA）、编程语言自动化（例如openpyxl、xlwings、Pythonpandas）和RPA工具（机器人流程自动化、模拟人类功能）。
其中，Python及其第三方库处理Excel自动化具有灵活性高、易学、DIY程度高等诸多优点。
相比之下，VBA的学习曲线更陡峭，解决问题的复杂性也更高。
openpyxl是一个用于管理Excel文件的Python库。
其功能强大，与Excel交互的方式与Excel软件本身的操作习惯一致，上手简单。
通过openpyxl，用户可以对Excel文件进​​行创建、读取、写入、编辑等操作。
下面我们通过一个简单的案例来展示如何使用openpyxl读取Excel数据。
首先，您需要安装openpyxl库。
在Anaconda环境或CMD命令行中输入安装代码即可完成安装。
接下来，我们将导入Excel文件并读取其数据。
使用openpyxl加载Excel文件时，可以指定文件的路径。
该路径可以是相对路径或绝对路径。
请注意，文件名应避免使用中文或特殊字符，以避免潜在的问题。
导入Excel文件后，我们可以通过调用类方法读取数据来访问和使用工作表、工作簿中的行、列和单元格。
在使用Excel文件的过程中，openpyxl提供了众多的功能，包括但不限于读取单元格数据、获取单元格属性、获取单元格范围数据、获取单元格最后一个值。
这些功能可以让用户高效处理Excel文件中的数据，为数据分析工作提供强大的支持。
除了读取数据之外，openpyxl还支持对Excel文件的其他操作，例如编辑数据、汇总数据、转换格式、添加图表、保存文件等。
通过这些功能的组合应用，用户可以完成一个全面的数据分析项目。
值得注意的是，openpyxl虽然功能强大，但是在处理大数据表时，其读写性能可能并不好，尤其是在内存占用方面。
为了提高性能，可以使用只读和只写模式进行操作。
通过合理使用openpyxl的功能，用户可以大大提高工作效率，实现数据处理自动化。
如果您对Excel如何与Python配合使用的其他方面感兴趣，例如如何快速移动或交换Excel列、如何使用openpyxl进行公式计算和数据处理数据，如何应用openpyxl调整样式和条件格式，以及如何设计图表和使用数据透视表等，后面会有详细的文章深入讨论。
通过学习本内容，您将能够更全面地掌握如何使用Python实现Excel办公自动化。