20 个必学的 Excel 表格操作 Python 脚本

在当今数字化的工作环境中，熟练掌握 Excel 表格操作结合 Python 脚本能够极大地提高工作效率。以下为您介绍 20 个必学的 Excel 表格操作 Python 脚本。

1. 读取 Excel 文件 使用pandas库，可以轻松读取 Excel 文件，获取数据进行后续处理。

2. 写入 Excel 文件 将处理后的数据准确无误地写入新的 Excel 文件或现有文件的特定工作表。

3. 数据筛选 通过 Python 脚本实现复杂条件的数据筛选，快速找到所需信息。

4. 数据排序 按照指定列对数据进行升序或降序排列。

5. 数据求和与平均值计算 快速计算特定列的数据总和与平均值。

6. 数据去重 去除重复的数据行，确保数据的唯一性。

7. 数据合并 将多个 Excel 文件或工作表中的数据合并到一起。

8. 数据格式转换 例如将字符串格式的日期转换为日期格式。

9. 批量修改单元格内容 根据特定规则，对大量单元格的内容进行修改。

10. 新增列与删除列 根据需求添加新的列或删除不再需要的列。

11. 数据分组计算 按照特定列进行分组，并对每组数据进行计算。

12. 数据透视表生成 自动创建数据透视表，进行多维度的数据分析。

13. 图表生成 基于 Excel 数据，使用 Python 生成各种图表，如柱状图、折线图等。

14. 数据清洗 处理缺失值、异常值等，提高数据质量。

15. 条件格式设置 通过脚本设置条件格式，突出显示特定数据。

16. 保护工作表与工作簿 对重要的 Excel 文件进行保护，限制编辑权限。

17. 宏录制与自动化 将重复的操作录制为宏，然后通过 Python 脚本调用。

18. 与数据库交互 实现 Excel 数据与数据库之间的数据传输与同步。

19. 多线程处理 在处理大型 Excel 文件时，使用多线程提高处理速度。

20. 错误处理与日志记录 在脚本运行过程中，处理可能出现的错误，并记录操作日志，方便排查问题。

掌握这 20 个 Excel 表格操作的 Python 脚本，能够让您在数据处理和分析工作中如鱼得水，节省大量时间和精力，提升工作效果和质量。