Python 处理 Excel 的 14 个常见操作

在数据处理和分析领域，Python 凭借其强大的库和简洁的语法，成为了处理 Excel 文件的得力工具。以下将为您详细介绍 14 个常见的操作。

1. 读取 Excel 文件 使用 pandas 库的 read_excel 函数，可以轻松读取 Excel 文件，并将数据转换为 DataFrame 格式，方便后续处理。

2. 写入 Excel 文件 通过 pandas 的 to_excel 方法，能将处理好的数据保存为新的 Excel 文件或覆盖原有文件。

3. 选择特定的工作表 指定要处理的工作表，避免对整个 Excel 文件进行不必要的操作。

4. 提取特定的列数据 根据列名或索引，获取所需的列数据进行单独处理。

5. 数据筛选 按照特定条件筛选出符合要求的数据行。

6. 数据排序 对数据按照某一列或多列进行升序或降序排列。

7. 数据聚合计算 例如求和、平均值、计数等常见的聚合操作。

8. 数据合并 将多个 Excel 文件或多个工作表的数据进行合并。

9. 处理缺失值 识别并处理数据中的缺失值，可选择删除或填充。

10. 数据类型转换 将数据的类型转换为合适的格式，如字符串转数值。

11. 新增列 根据现有数据计算或添加新的列。

12. 数据分组操作 按照指定的列对数据进行分组，并对每组进行相应的处理。

13. 数据格式化 设置数据的显示格式，如数值的小数位数、日期格式等。

14. 数据预览 在处理大规模数据时，先预览部分数据，了解数据概况。

掌握这 14 个常见操作，能够让您在使用 Python 处理 Excel 数据时更加得心应手，提高工作效率和数据分析的准确性。无论是处理简单的数据整理任务，还是进行复杂的数据分析项目，Python 都能为您提供强大的支持。