python處理excel效率

1. python處理excel的優勢有什麼

① 相比Excel，Python能夠處理更大的數據集;能夠更容易的實現自動化分析;能夠比較容易的建立復雜的機器學習模型;

② 相比spss，spss是個統計軟體，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，並不適合做偏向實際應用場景的數據的分析;而Python能夠處理復雜的數據邏輯，適合這些場景;

③ 相比R語言，Python的機器學習庫只有一個—sklearn，所有的機器學習方法都集中在這一個庫中，而R語言，我們並不清楚它到底有多少個用來做機器學習的庫，R語言中的機器學習方法是如此的分散，以至於很難掌握。而且Python的使用人數在不斷上升，有一些曾經只使用R的人在轉向Python，投入到一個呈現上升趨勢的技術中，未來才會更加寬廣。

④ 相比上述的幾個工具，Python在做機器學習，網路爬蟲，大數據分析時更加的得心應手。

因為Python擁有像海一樣豐富的第三方庫，所以Python在數據分析方面能夠處理的問題非常之廣，從Excel比較擅長的公式計算，數據透視分析，到MATLAB比較擅長的科學計算，再到R語言中那些零散的機器學習庫所能做的事情，Python都能優雅從容的面對。而這些工具不擅長的網路爬蟲，大數據分析(結合spark)，Python更是能夠出色的完成。

2. python哪個庫讀取加密excel快

pythonpandas庫讀取加密excel快。鄭銷
Python處理Excel常用的系列庫有：xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、pandas，但是畝灶pandas是用時最短喊耐游的，因此pandas庫讀取加密excel快。
excel，是一款免費的辦公軟體。MicrosoftExcel是Microsoft為使用Windows和AppleMacintosh操作系統的電腦編寫的一款電子表格軟體。

3. python處理excel的優勢是什麼

在我們工作中往往需要處理大量的數據，因此Excel在我們工作中是一個必不可少的工具，不過，近期很多人開始用Python處理數據，那
么，大家為什麼開始用Python了呢？Python輔助處理excel的有什麼優點呢？
首先，我們先說說Excel 主要優點：
1)數據透視功能，一個數據透視表演變出10幾種報表，只需吹灰之力。易用性，一個新手，只要認真使用向導1-2小時就可以馬馬虎虎上路。
2)統計分析，其實包含在數據透視功能之中，但是非常獨特，常用的檢驗方式一鍵搞定。
3)圖表功能，這幾乎是Excel的獨門技能，其他程序只能望其項背而自殺。
4)高級篩選，這是Excel提供的高級查詢功能，而操作之簡單。
5)自動匯總功能，這個功能其他程序都有，但是Excel簡便靈活。
6)高級數學計算，卻只要一兩個函數輕松搞定。
其實，上面的內容有些廢話，但是為了文章的完整性還是寫上了，不過要想真正精通Excel，最高端就是用VBA語言自己寫宏，但是VBA
作為一種編程語言也是十分難學，如果不寫VBA就需要一個一個的把數據錄入，然後一行行公式計算，最後再繪制圖表。不僅如此，由於
Excel都是手動錄入，所以要反復檢查有沒有錯誤，往往會耗費不少的時間。因此，Python就派上了用場。
批量出圖
除了整理數據，Python的批量出圖功能也很強大。
用Excel出圖需要不停的用滑鼠操作，而且非常容易出錯。
而用Python，只需要幾行代碼輕松解決，特別是當工作重復度很高的時候，只要略微改動代碼即可，大大的節省了時間，提高了完成效率。
數據可視化
Python還可以自動生成數據可視圖。
利用Python強大的繪圖功能，數據導入-分析-出結果
繪圖這個過程可以一次性完成，數據結果非常清晰直觀。
更多技術請關注Python視頻教程。

4. python處理EXCEL數據

能提供一個樣例文件或截個圖看下具體是怎樣的格式

5. Python處理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬幹貨，再也不用加班啦

《用Python處理Excel表格》下篇來啦！

身為工作黨或學生黨的你，平日里肯定少不了與Excel表格打交道的機會。當你用Excel處理較多數據時，還在使用最原始的人工操作嗎？現在教你如何用Python處理Excel，從此處理表格再也不加班，時間縮短數十倍！

上篇我們進行了一些事前准備，目的是用Python提取Excel表中的數據。而這一篇便是在獲取數據的基礎上，對Excel表格的實操處理。

第9行代碼用來指定創建的excel的活動表的名字：
·不寫第9行，默認創建sheet
·寫了第9行，創建指定名字的sheet表

第9行代碼，通過給單元格重新賦值，來修改單元格的值
第9行代碼的另一種寫法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代碼，保存時如果使用原來的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了別的名字，就會另存為一個新文件

插入有效數據
使用append()方法，在原來數據的後面，按行插入數據

·insert_rows(idx=數字編號, amount=要插入的行數)，插入的行數是在idx行數的下方插入
·insert_cols(idx=數字編號, amount=要插入的列數)，插入的位置是在idx列數的左側插入

·delete_rows(idx=數字編號, amount=要刪除的行數)
·delete_cols(idx=數字編號, amount=要刪除的列數)

move_range(「數據區域」,rows=,cols=)：正整數為向下或向右、負整數為向左或向上

舉個例子：

openpyxl.styles.Font(name=字體名稱,size=字體大小,bold=是否加粗,italic=是否斜體,color=字體顏色)
其中，字體顏色中的color是RGB的16進製表示

再者，可以使用for循環，修改多行多列的數據，在這里介紹了獲取的方法

Alignment(horizontal=水平對齊模式,vertical=垂直對齊模式,text_rotation=旋轉角度,wrap_text=是否自動換行)
水平對齊：『distributed』，『justify』，『center』，『left』， 『centerContinuous』，'right，『general』
垂直對齊：『bottom』，『distributed』，『justify』，『center』，『top』

當然，你仍舊可以調用for循環來實現對多行多列的操作

設置行列的寬高：
·row_dimensions[行編號].height = 行高
·column_dimensions[列編號].width = 列寬

合並單元格有下面兩種方法，需要注意的是，如果要合並的格子中有數據，即便python沒有報錯，Excel打開的時候也會報錯。
merge_cells(待合並的格子編號)
merge_cells(start_row=起始行號，start_column=起始列號，end_row=結束行號，end_column=結束列號)

拆分單元格的方法同上
unmerge_cells(待合並的格子編號)
unmerge_cells(start_row=起始行號，start_column=起始列號，end_row=結束行號，end_column=結束列號)

create_sheet(「新的sheet名」)：創建一個新的sheet表

第11行，使用title修改sheet表的名字

remove(「sheet名」)：刪除某個sheet表
要刪除某sheet表，需要激活這個sheet表，即：將其作為活動表（關於活動表的定義請看前面文章開頭寫的有）下面8~11行代碼展示了原始活動表與手動更換活動表，第13行代碼刪掉活動表

背景知識
numpy與pandas
NumPy是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫；pandas 是基於NumPy 的一種工具，該工具是為解決數據分析任務而創建的，我們需要利用Pandas進行Excel的合並

1.下面的代碼生成了一個5行3列的包含15個字元的嵌套列表
（注意，第4行代碼：15是等於35的，如果是15對應43，或者16對應5*3都會報錯）
（注意，第5行代碼，雖然5行3列是15個數據，但是可以指定數據從1開頭，到16結束）

2.添加表頭
使用pandas庫的DataFrame來添加表頭。關於列印的結果，把最左側的一列去掉之後會發現結果很和諧，這是因為最左側的一列代錶行號。此時xx變數的類型是

xlsxwriter模塊一般是和xlrd模塊搭配使用的，
xlsxwriter：負責寫入數據，
xlrd：負責讀取數據。

1.創建一個工作簿

2.創建sheet表

3.寫入數據