Python在处理Excel文件时，通常会借助第三方库来提高效率和功能。在这个场景中，文章提到了两个重要的库：Pandas和openpyxl。Pandas是Python数据分析领域的一个强大库，它提供了丰富的数据处理和分析功能，适合进行数据清洗、转换和统计分析。而openpyxl则专注于读写Excel的xlsx格式文件，它提供了直接访问和修改Excel单元格、样式和图表的能力，适合进行更细粒度的操作。
openpyxl库的使用首先需要通过`pip install openpyxl`进行安装。创建Excel文件的基本步骤包括：
1. 导入`openpyxl`库，创建`Workbook`对象，这将生成一个空的Excel文件。
2. 使用`wb.active()`获取默认的工作表（Sheet）。
3. 准备数据，例如使用二维列表存储数据。
4. 循环遍历数据列表，使用`append`方法将数据添加到工作表中。
5. 保存Excel文件到指定路径。
修改已有的Excel文件，需要用到`load_workbook`函数来打开文件。之后可以通过工作表对象直接访问和修改单元格内容，例如`ws['C2'] = 'China'`，或者使用行列索引`ws.cell(row=行号, column=列号, value=新值)`。记得在修改后保存文件。
值得注意的是，openpyxl仅支持.xlsx格式的Excel文件，对于.xls格式，需要使用xlrd和xlwt这两个库进行读写。
为了使得Python脚本能在没有Python环境的机器上运行，可以使用PyInstaller将Python代码打包成可执行文件（EXE）。安装PyInstaller后，通过命令行执行相应指令，如不设置图标：
```
pyinstaller -F -w <文件名>.py
```
或者设置图标：
```
pyinstaller -F -i <ico图像文件名>.ico <文件名>.py
```
打包完成后，会在dist目录下生成一个与脚本同名的EXE文件，可以直接在目标机器上运行。
总结来说，本文介绍了如何使用Python的openpyxl库处理Excel文件，包括创建、修改内容以及如何通过PyInstaller将代码打包成独立的可执行文件，便于在没有Python环境的机器上运行。这种方法对于自动化处理Excel数据和实现跨平台的部署非常有用。
