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法學如何在 Python 中自動化 Excel 表格？
Excel 常用於資料儲存、分析和展示。另一方面，流行的程式語言 Python 以其易用性、適應性和多功能性而聞名。Python 提供了許多庫，可用於與 Excel 電子表格互動並實現各種任務自動化。我們可以輕鬆地利用 Python 自動化 Excel 電子表格。在本文中，我們將介紹幾種不同的方法。
方法
使用 openpyxl 庫
使用 pandas 庫
使用 xlwings 庫
方法 1：使用 openpyxl 庫
我們可以使用 Python 的 Openpyxl 包來與 Excel 檔案互動。此庫允許我們讀取、寫入和編輯 Excel 檔案。
我們可以使用以下命令安裝 openpyxl 模組：
pip install openpyxl
假設有一個 Excel 檔案，其內容如下：
現在，我們想自動為特定員工新增一個新欄位，用於儲存獎金 + 工資。為此，我們將編寫一些基於以下演算法的程式碼。
演算法
匯入必要的模組
使用 openpyxl.load_workbook() 函式載入 Excel 工作簿 'python_worksheet.xlsx'，並將其賦值給變數 'wb'。
使用 wb['Sheet1'] 選擇工作簿的第一個工作表，並將其賦值給名為 'sheet' 的變數。
迴圈遍歷工作表中的每一行（從第二行開始）。
使用 sheet.cell(row, 2) 訪問當前行的第二列單元格，並將其賦值給變數 'cell'。
使用 sheet.cell(row, 3) 訪問當前行的第三列單元格，並將其賦值給變數 'salary_bonus_cell'。
使用 int(cell.value) + 500 將 500 加到 'cell' 的值上，並將結果賦值給 'salary_bonus_cell' 的值，使用 salary_bonus_cell.value = int(cell.value) + 500。
使用 wb.save('python-spreadsheet2.xlsx') 儲存修改後的工作簿，並使用新檔名 'python-spreadsheet2.xlsx'。
步驟 1 - 匯入必要的模組
import openpyxl as xl from openpyxl.chart import BarChart, Reference
步驟 2 - 載入工作簿並選擇工作表
wb = xl.load_workbook('python_worksheet.xlsx')
sheet = wb['Sheet1']
步驟 3 - 從第二行開始迴圈遍歷每一行，並根據需要執行計算。
for row in range(2, sheet.max_row + 1): cell = sheet.cell(row, 2) salary_bonus_cell = sheet.cell(row, 3) salary_bonus_cell.value = int(cell.value) + 500
步驟 4 - 使用新檔名儲存修改後的工作簿
wb.save('python-spreadsheet2.xlsx')
示例
# Importing the necessary modules
import openpyxl as xl
# Loading the workbook and selecting the sheet
wb = xl.load_workbook('python_worksheet.xlsx')
sheet = wb['Sheet1']
# Looping through each row of the sheet starting from row 2
for row in range(2, sheet.max_row + 1):
# Accessing the cell in the second column of the current row
cell = sheet.cell(row, 2)
# Accessing the cell in the third column of the current row
salary_bonus_cell = sheet.cell(row, 3)
# Adding 500 to the value in the cell from column 2 and updating the value in column 3
salary_bonus_cell.value = int(cell.value) + 500
# Saving the modified workbook with a new filename
wb.save('python-spreadsheet2.xlsx')
openpyxl 方法涉及使用 openpyxl 模組直接從 Excel 檔案讀取資料並寫入 Excel 檔案。我們瞭解瞭如何開啟 Excel 檔案、編輯其資料並建立新的列值。雖然此方法可用於處理單個單元格以及單元格範圍，但由於此庫的一些限制，對於比第二種方法更大的資料集，程式碼可能過於冗長且效率較低。
輸出
方法 2：使用 pandas 庫
Pandas 是一個主要用於資料分析的 Python 包。但是，它也提供了讀取和寫入 Excel 檔案的功能。下面給出了一個使用 pandas 自動化 Excel 表格的示例。
我們可以使用以下命令在 python 中安裝 pandas：
pip install pandas
假設有一個 Excel 檔案，其內容如下：
現在，我們想執行與上一個示例中描述的相同的操作，我們將遵循以下演算法：
演算法
將 pandas 庫匯入為 pd。
使用 pd.read_excel() 方法從 Excel 檔案讀取資料。
指定工作表名稱“Sheet1”以從 Excel 檔案讀取資料。
使用 pandas 中提供的各種方法根據需要操作資料。
在 DataFrame 中建立一個名為“Bonus”的新列，該列將 1000 加到“Salary”列。
使用 to_excel() 方法將更新後的資料寫回新的 Excel 檔案，並指定 index=False 以防止 pandas 將 DataFrame 的索引寫入輸出檔案。
步驟 1 - 使用語句“import pandas as pd”匯入 pandas 庫。
import pandas as pd
步驟 2 - 使用 pd.read_excel() 方法讀取輸入 Excel 檔案“python_worksheet.xlsx”，並將其儲存在名為“data”的變數中。
data = pd.read_excel('python_worksheet.xlsx')
步驟 3 - 在 pd.read_excel() 方法中將工作表名稱指定為“Sheet1”，以從輸入 Excel 檔案的 Sheet1 工作表讀取資料。
data = pd.read_excel('python_worksheet.xlsx', sheet_name='Sheet1')
步驟 4 - 透過將 1000 加到現有的“Salary”列，在“data”DataFrame 中建立一個名為“Bonus”的新列。可以使用“+”運算子執行此操作，並將結果儲存到新列中。
data['Bonus'] = data['Salary'] + 1000
步驟 5 - 使用 to_excel() 方法將更新後的資料寫回名為“python-spreadsheet2.xlsx”的新 Excel 檔案。將 DataFrame“data”作為第一個引數傳遞，並指定 index=False 以防止 DataFrame 的索引被寫入輸出檔案。
data.to_excel('python-spreadsheet2.xlsx', index=False)
步驟 6 - 執行程式碼並檢查輸出 Excel 檔案“python-spreadsheet2.xlsx”，以驗證“Bonus”列是否已新增到原始資料中。
示例
# Import the pandas library
import pandas as pd
# Read the input Excel file "python_worksheet.xlsx" into a DataFrame called "data"
# and specify the sheet name as "Sheet1"
data = pd.read_excel('python_worksheet.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# Create a new column in the "data" DataFrame called "Bonus" by adding 1000 to the existing "Salary" column
data['Bonus'] = data['Salary'] + 1000
# Write the updated data back to a new Excel file called "python-spreadsheet2.xlsx"
# Pass the DataFrame "data" as the first argument and specify index=False to prevent the DataFrame's index from being written to the output file
data.to_excel('python-spreadsheet2.xlsx', index=False)
pandas 方法涉及使用 DataFrame 讀取和寫入 Excel 檔案中的資料。在我們的示例中，我們展示瞭如何從 Excel 檔案中獲取資料，自動化新增新列，然後將所有新資料放入另一個 Excel 檔案中。由於 pandas 提供了大量用於操作、清理和分析資料的功能，因此即使處理大型資料集，此方法也很有用。
輸出
在此示例中，我們使用 python 自動化了 Excel 表格以填充“Bonus”列。
方法 3：使用 xlwings 庫
Xlwings 是一個 python 庫，它為使用者提供了一種從 Python 與 Microsoft Excel 通訊和自動化流程的方法。它使使用者能夠使用 Python 自動化 Excel 活動，例如建立和編輯 Excel 圖表和表格，以及編寫 Excel 公式和函式。
此外，我們可以使用 Python 函式和庫對 Excel 資料進行計算和分析，然後將結果寫回 Excel。
我們可以使用以下命令在 python 中安裝 **xlwings**：
pip install xlwings
假設有一個 Excel 檔案，其內容如下：
現在，我們想執行與上一個示例中描述的相同的操作，我們將遵循以下演算法：
演算法
匯入 **xlwings** 模組。
將 Excel 檔案載入到 **xlwings** Workbook 物件中。
選擇工作表並確定“Salary”列的最後一行。
將 500 加到“Salary”列中的每個值以建立一個新的“Bonus”列。
將結果寫入相應的“Bonus”單元格。
使用新檔名儲存修改後的工作簿。
關閉工作簿
步驟 1 - 匯入 **xlwings** 模組。
import xlwings as xw
步驟 2 - 將 Excel 檔案載入到 xlwings Workbook 物件中
wb = xw.Book('python_worksheet.xlsx')
步驟 3 - 選擇工作表並將 500 加到“Salary”列以建立一個新的“Bonus”列
sheet = wb.sheets['Sheet1']
last_row = sheet.range('B' + str(sheet.cells.last_cell.row)).end('up').row
sheet.range('C2:C' + str(last_row)).value = [[cell.value + 500] for cell in sheet.range('B2:B' + str(last_row))]
步驟 4 - 使用新檔名儲存修改後的工作簿
wb.save('python-spreadsheet2.xlsx')
步驟 5 - 關閉工作簿
wb.close()
示例
# Import the xlwings module
import xlwings as xw
# Load the Excel file into an xlwings Workbook object
wb = xw.Book('python_worksheet.xlsx')
# Select the Worksheet and add 500 to the 'Salary' column to create a new 'Bonus' column
sheet = wb.sheets['Sheet1']
last_row = sheet.range('B' + str(sheet.cells.last_cell.row)).end('up').row
sheet.range('C2:C' + str(last_row)).value = [[cell.value + 500] for cell in sheet.range('B2:B' + str(last_row))]
# Save the modified workbook with a new filename
wb.save('python-spreadsheet2.xlsx')
# Close the workbook
wb.close()
此方法涉及使用 **xlwings** 庫，該庫允許您透過 Python 程式碼自動化和操作 Excel。由於此庫專門用於處理 Excel 檔案，因此我們可以輕鬆地使用此方法來自動化我們的大型 Excel 任務。
輸出
我們已成功在 Excel 表格中添加了“Salary+Bonus”列。
結論
使用 Python 自動化 Excel 表格可以成為處理大型資料集、簡化冗餘和重複性任務以及生成更大報告的有用工具。在本文中，我們介紹了三種流行的 Python 自動化 Excel 表格的方法。最終，您選擇的方法將取決於任務的要求以及資料的數量和複雜性。如果您使用正確的策略和工具，使用 Python 自動化 Excel 表格可以幫助您節省時間、減少人為錯誤並提高生產力。
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