# pip install pandas
# pip 安装工具 install 安装 pandas 模块
import pandas as pd
# 读入文件
data = pd.read_excel('shuju.xlsx')
data['year'] = data['type'].apply(lambda x:x.split('/')[0].strip())
data['c'] = data['type'].apply(lambda x:x.split('/')[1].strip())
data['t'] = data['type'].apply(lambda x:x.split('/')[2].strip())
writer = pd.ExcelWriter('temp.xlsx')
# data.to_excel(writer,sheet_name='原始数据')
# 根据年限分割
# for i in data['year'].unique():
# data[data['year'] == i].to_excel(writer,sheet_name=i)
# 根据类型分割
type_list = set(z for i in data['t'] for z in i.split(' '))
type_list.remove('1978(中国大陆)')
for ty in type_list:
data[data['t'].str.contains(ty)].to_excel(writer,sheet_name=ty)
writer.close()
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Python是一种强大的编程语言,可以用于各种自动化任务,包括操作Excel表格。在Excel自动化开发中,Python可以帮助我们快速处理大量数据、生成报表、进行数据分析等。 Python中有许多库可以帮助我们操作Excel表格,其中最常用的是openpyxl和pandas。openpyxl是一个专门用于读写Excel文件的库,可以方便地创建、修改和保存Excel文件。pandas是一个数据处理库,可以将Excel文件读取为数据框,方便进行数据分析和处理。在Excel自动化开发中,我们可以使用Python来实现以下功能: 1. 读取Excel文件:使用openpyxl或pandas库可以轻松地读取Excel文件中的数据,包括单元格内容、表格结构等。 2. 写入Excel文件:可以使用openpyxl或pandas库将数据写入Excel文件,生成报表或保存处理后的数据。 3. 修改Excel文件:可以使用Python来修改Excel文件中的数据,包括修改单元格内容、插入行列、合并单元格等操作。 4. 数据分析:使用pandas库可以对Excel文件中的数据进行各种分析,包括统计等。
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Python操作Excel自动化开发
代码
excel_test.py 788B
shuju.xlsx 31KB
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