❶ 用python操作excel数据之避坑秘技
用python操作excel表里的数据非常方便，可以把不同报表，不同类型的数据各种干坤大挪移，汇集到一起进行展示。但初学者可能会遇到一些大坑，百思不得其解，而不得不放弃这个神器。现把我在自学过程中遇到的一些坑与大家分享，给初学者参考，欢迎批评指正！
坑一：用pandas的to_excel写入EXCEL时，会把原数据清空。
解决方案：先用openpyxl的load_workbook打开工作薄，再用pandas的ExcelWriter新建写入器，把之前打开的工作薄赋值给写入器的工作薄。
坑二：把带有公式的sheet1数据导入再写入sheet2时，会发现带公式的数据全部为空。
解决方案：可用win32com.client中的Dispatch把EXCEL表打开再保存。
坑三：当把复制文件，新建文件，打开保存文件，数据写入都写在一个程序时，往往由于EXCEL打开保存时间较长而与后续程序冲突报错。
解决方案：每个环节建模块顺序执行，各环节间用time.sleep隔开。
❷ python对excel操作
Python对于Excel的操作是多种多样的，掌握了相关用法就可以随心所欲的操作数据了！
操作xls文件
xlrd（读操作）：
import xlrd
1、引入xlrd模块
workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")
2、打开[36.xls]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象
names=workbook.sheet_names()
3、获取所有sheet的名字
worksheet=workbook.sheet_by_index(0)
4、通过sheet索引获得sheet对象
worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象
worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")
5、通过sheet名获得sheet对象
worksheet为excel表sheet名为【各省市】的实例化对象
nrows=worksheet.nrows
6、获取该表的总行数
ncols=worksheet.ncols
7、获取该表的总列数
row_data=worksheet.row_values(n)
8、获取该表第n行的内容
col_data=worksheet.col_values(n)
9、获取该表第n列的内容
cell_value=worksheet.cell_value(i,j)
10、获取该表第i行第j列的单元格内容
xlwt（写操作）：
import xlwt
1、引入xlwt模块
book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
2、创建一个Workbook对象，相当于创建了一个Excel文件
sheet = book.add_sheet('test')
3、创建一个sheet对象，一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。
sheet.write(i, j, '各省市')
4、向sheet表的第i行第j列，写入'各省市'
book.save('Data\\36.xls')
5、保存为Data目录下【36.xls】文件
操作xlsx文件
openpyxl（读操作）：
import openpyxl
1、引入openpyxl模块
workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")
2、打开[36.xlsx]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象
names=workbook.sheetnames
worksheet=workbook.worksheets[0]
worksheet=workbook["各省市"]
ws = workbook.active
6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
nrows=worksheet.max_row
7、获取该表的总行数
ncols=worksheet.max_column
8、获取该表的总列数
content_A1= worksheet['A1'].value
9、获取该表A1单元格的内容
content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value
10、获取该表第1列第1列的内容
openpyxl（写操作）：
workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active
3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
worksheet.title="test"
4、worksheet的名称设置为"test"
worksheet = workbook.create_sheet()
5、创建一个新的sheet表，默认插在工作簿末尾
worksheet.cell(i,j,'空')
6、第i行第j列的值改成'空'
worksheet["B2"]="空"
7、将B2的值改成'空'
worksheet.insert_cols(1)
8、在第一列之前插入一列
worksheet.append(["新增","台湾省"])
9、添加行
workbook.save("Data\\36.xlsx")
10、保存为Data目录下【36.xlsx】文件
pandas处理excel文件
pandas操作：
import pandas as pd
1、引入pandas模块
data = pd.read_excel('36.xls')
2、读取[36.xls]或者[36.xlsx]文件
data = pd.read_csv('36.csv')
3、读取[36.csv]文件
data=data.dropna(subset=['店铺'])
4、过滤掉data店铺列有缺失的数据
data.sort_values("客户网名", inplace=True)
5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序
data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)
6、读取[36.csv]文件，前三行和后四行的数据略过
data = data.fillna('空')
7、将data中的空白处填充成'空'
data.drop_plicates('订单','first',inplace=True)
8、data中的数据，按照【订单】列做去重处理，保留第一条数据
data=pd.DataFrame(data,columns=['订单','仓库'])
9、只保留data中【订单】【仓库】列的数据
data = data[(data[u'展现量'] > 0)]
10、只保留【展现量】列中大于0的数据
data= data[data["订单"].str.contains('000')]
11、只保留【订单】列中包含'000'的数据
data= data[data["仓库"]=='正品仓']
12、只保留【仓库】列是'正品仓'的数据
xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']
13、获取店铺是南极人的销售额数据
data['订单'] = data['订单'].str[3:7]
14、【订单】列的值只保留4-8个字节的值
data["邮资"] = np.where((data['店铺'].str.contains('T|t')) & -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])
15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话，将邮资的值改成8，否则值不变
data = np.array(data).tolist()
16、将data从DataFrame转换成列表
data=pd.DataFrame(data)
17、将列表转换成DataFrame格式
zhan = data[u'展现'].sum().round(2)
18、将data中所有展现列数据求和，并取两位小数
sum=data.groupby(['店铺'])['刷单'].sum()
19、将data中按照店铺对刷单进行求和
counts=data['店铺'].value_counts()
20、将data按照店铺进行计算
avg=data.groupby(['店铺'])['刷单'].mean()
21、将data按照店铺对刷单进行求平均数
count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)
22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合
count=count.rename(index=str, columns={0: "订单", 1: "成本"})
23、将新生成的DataFrame列名进行修改
data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店铺', right_on='店铺')
24、将列表转换成DataFrame格式
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()
ws1=wb.active
data.to_excel('36.xlsx')
wb.close()
25、data完整的写入到关闭过程，执行此操作的时候【36.xlsx】不能是打开状态
excel格式操作
样式处理：
1、打开【36.xlsx】
sheet=workbook.worksheets[0]
2、将第一个sheet对象赋值给sheet
sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0
3、将A列的宽度设置为20
sheet.row_dismensions[1].height = 20.0
4、将第一行的行高设置为20
sheet.merge_cells('A1:A2')
5、将sheet表A1和A2单元格合并
sheet.unmerge_cells('A1:A2')
6、将sheet表A1和A2单元格取消合并
sheet.insert_rows(2,2)
7、将sheet表从第2行插入2行
sheet.insert_cols(3,2)
8、将sheet表从第3列插入2列
sheet.delete_rows(2)
9、删除第2行
sheet.delete_cols(3, 2)
10、将sheet表从第3列开始删除2列
from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment
11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式
sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)
12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体
sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式
left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)
14、引入边框样式并调用
fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill
15、引入填充样式，并调用
import xlrd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')
sheet=workbook.active
sheet.insert_cols(idx=1)
sheet.merge_cells(A1:A3)
sheet['A1']=['上海','山东','浙江']
❸ Python操作Excel
因为工作上的需要，最近经常用Python对报表做Excel导入导出，特此做个笔记，方便日后查看。
首先我选择了Python-Excel下的xlrd和xlwt。需要注意的是，xlwt只支持生成xls，暂时还不支持xlsx。
读取主要是用到这两个方法，我想到就继续补充，更多用法请查阅官方文档
表格样式设置有XFStyle和easyxf两种方式
列宽在Excel里面用字符宽带来表示。xlwt以字符'0'的1/256宽为一个单位，默认表格宽度为2962，大致相当于11个字符宽度。设置Excel的列宽就大致等于，字符宽度 * 256 + 182 (有待继续考证，精度目前还行)
行高再Excel里面一般用磅来表示，磅 * 20 即是xlwt的数值。字体的大小也是用磅来设置。
设置页面方向
使用num_format_str来设置单元格类型。
特别是遇到时间的时候，Excel会自动转为May-2017这种格式，这时候就要设置为文本类型，防止自动转换
❹ python excel操作 python操作excel方法
1、配置好python环境变量,这里使用的是python3。
2、环境变量中配置好pip工具，安装python调用excel所需要的驱动都是通过pip进行安装的。
3、安装xlrd模块
命令：pip install xlrd。
4、安装xlwt模块
命令：pip install xlwt。
5、验证xlrd模块，用import导入如果没报错就表明安装正常。
6、验证xlwt模块，用import导入如果没报错就表明安装正常。
❺ python 怎么操作excel
相关知识如下：
Python操作excel要使用的库是：xlrd，xlwt；
操作步骤是：引用库文件，打开文件，获取表单，进行读写；
示例如下：
#-*-coding:utf-8-*-
importxdrlib,sys
importxlrd
defopen_excel(file='file.xls'):
try:
data=xlrd.open_workbook(file)
returndata
exceptException,e:
printstr(e)
#根据索引获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_index：表的索引
defexcel_table_byindex(file='file.xls',colnameindex=0,by_index=0):
data=open_excel(file)
table=data.sheets()[by_index]
nrows=table.nrows#行数
ncols=table.ncols#列数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
#根据名称获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_name：Sheet1名称
defexcel_table_byname(file='file.xls',colnameindex=0,by_name=u'Sheet1'):
data=open_excel(file)
table=data.sheet_by_name(by_name)
nrows=table.nrows#行数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
defmain():
tables=excel_table_byindex()
forrowintables:
printrow
tables=excel_table_byname()
forrowintables:
printrow
if__name__=="__main__":
main()
❻ 如何用python读取excel文件
1.首先说明我是使用的python3.5，我的office版本是2010，首先打开dos命令窗，安装必须的两个库，命令是：
pip3 install xlrd
Pip3 install xlwt
2.准备好excel，例如我的一个工作文件，我放在D盘/网络经验/11.xlsx，只有一个页签A，内容是一些销售数据
3.打开pycharm，新建一个excel.py的文件，首先导入支持库
import xlrdimport xlwt
4.针对刚入门的新手，先介绍三个知识，第一个:获取excel的sheet名称，第二：获取excel行数与列数，第三：获取第几行第几列的具体值，这是最常用的三个知识点
5.贴出代码，具体分析：
(1)要操作excel，首先得打开excel，使用open_workbook(‘路径’)
(2)要获取行与列，使用nrows(行)，ncols(列)
(3)获取具体的值，使用cell(row,col).value
workbook=xlrd.open_workbook(r'E:11.xlsx')print (workbook.sheet_names()) sheet2=workbook.sheet_by_name('A') nrows=sheet2.nrows ncols=sheet2.ncols print(nrows,ncols) cell_A=sheet2.cell(1,1).value print(cell_A)
6.要在excel里写入值，就要使用write属性,重点说明写入是用到xlwt这个支援库，思路是先新建excel，然后新建页签B，然后将一组数据写入到B，最后保存为excel.xls，这里建议保存为2003的格式，大部分电脑都能打开，特别注意保存的excel的路径是在python工作文件的目录下面，贴出代码：
stus = [['年', '月'], ['2018', '10'], ['2017', '9'], ['2016', '8']]Excel = xlwt.Workbook() # 新建excelsheet = Excel.add_sheet('B') #新建页签Brow = 0for stu in stus: col = 0 for s in stu: sheet.write(row, col, s) #开始写入 col = col + 1 row = row + 1Excel.save('Excel.xls') #保存
关于如何用python读取excel文件，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
❼ 如何用python操作excel
指定选取三列然后挑选出同时满足>=1或者同时<=-1的 将其所有数据存入新的csv表格中
程序如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2014-04-10 21:47:56
# @Function: 指定选取三列然后挑选出同时满足>=1或者同时<=-1的 将其所有数据存入新的csv表格中
# @Author : BeginMan
import os
import string
import xlrd
import xlwt
def get_data():
"""获取excel数据源"""
file = r'C:\Users\Administrator\Desktop\pytool\xlrd\initial_log_data.xls' # 改成自己的路径
filepath = raw_input(u'请将xls文件路径粘贴进去，如果程序里已经指定了文件则按Enter键继续：')
is_valid = False # 验证文件
try:
filepath = [file, filepath][filepath != '']
print filepath
# 判断给出的路径是不是xls格式
if os.path.isfile(filepath):
filename = os.path.basename(filepath)
if filename.split('.')[1] == 'xls':
is_valid = True
data = None
if is_valid:
data = xlrd.open_workbook(filepath)
except Exception, e:
print u'你操作错误：%s' %e
return None
return data
def handle_data():
"""处理数据"""
data = get_data()
if data:
col_format = ['B', 'C', 'D'] # 指定的列
inp = raw_input(u'请选择指定的三列，用逗号分隔，默认的是B,C,D(英文逗号,不区分大小写)，如果选择默认则按Enter键继续:\n')
try:
inp = inp.split(',')
col_format = [col_format,inp][len([i for i in inp if i in string.letters]) == 3]
col_format = [i.upper() for i in col_format] # 转换成大写
table = data.sheet_by_index(0) # 选取第一个工作区
nrows = table.nrows # 行数
ncols = table.ncols # 列数
str_upcase = [i for i in string.uppercase] # 所有大写字母
i_upcase = range(len(str_upcase)) # 对应的数字
ncols_dir = dict(zip(str_upcase,i_upcase)) # 格式成字典
col_index = [ncols_dir.get(i) for i in col_format] # 获取指定列所对应的索引
# 选取的三列是否同时满足 >=1或者同时<=-1
print u'正在检索中……'
count = 0
result = []
for i in xrange(nrows):
cell_0 = table.cell(i,col_index[0]).value
cell_1 = table.cell(i,col_index[1]).value
cell_2 = table.cell(i,col_index[2]).value
if (cell_0>=1 and cell_1>=1 and cell_2>=1) or (cell_0<=-1 and cell_1<=-1 and cell_2<=-1):
result.append(table.row_values(i)) # 将符合要求的一行添加进去
count += 1
print u'该文件中共%s行，%s列,其中满足条件的共有%s条数据' %(nrows, ncols, count)
print u'正在写入数据……'
col_name = col_format[0]+col_format[1]+col_format[2]
if write_data(result, col_name):
print u'写入成功！'
except Exception, e:
print u'你操作错误：%s' %e
return None
else:
print u'操作失败'
return None
def write_data(data, name):
"""写入数据,data为符合条件的数据列表，name表示指定的哪三个列，以此命名"""
file = xlwt.Workbook()
table = file.add_sheet(name,cell_overwrite_ok=True)
l = 0 # 表示行
for line in data:
c = 0 # 表示一行下的列数
for col in line:
table.write(l,c,line[c])
c += 1
l += 1
defatul_f = r'C:\Users\Administrator\Desktop\pytool\xlrd' # 默认路径
f = raw_input(u'请选择保存文件的路径：按回车跳过：')
f_name = r'\%s.xls' % name
filepath = [defatul_f+f_name, f+f_name][f != '']
file.save(filepath)
return True
def main():
handle_data()
if __name__ == '__main__':
main()
❽ python处理excel教程是什么
python处理excel教程：首先打开pycharm工具，创建python项目；然后新建python文件，依次导入openpyxl、xlrd和xlwt，并定义函数；接着向excel插入数据；最后调用函数加载数据即可。
python处理excel教程：
1、打开pycharm工具，创建一个python项目，并打开项目
2、在指定文件夹下，新建python文件，依次导入openpyxl、xlrd和xlwt
3、定义函数write_data，创建excel的sheet页，然后向excel插入数据
4、再定义设置excel文档格式样式函数setExcelStyle，传入几个参数
5、判断__name__是否等于__main__，调用函数write_data()
6、保存代码并运行python文件，查看是否生成sales.xlsx文件
7、使用openpyxl模块中的load_workbook()方法，加载sales.xlsx文件
8、获取对应sheet页，然后获取对应单元格的值
以上就是小编分享的关于python处理excel教程是什么的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
❾ Python操作Excel实现自动化报表
Python操作Excel实现自动化报表
安装
python -m pip install xlrd xlwt xlutils。
基本用法
1.从指定文件路径读取excel表格，进行一定操作，然后保存到另一个excel文件：result.xlsx
import xlwt
import xlrd
from xlutils. import
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import os
os.chdir('./')
# 从指定文件路径读取excel表格
df = pd.read_excel('D:/mypaper/data/data.xlsx')
# 查看df内容
# 根据age算出出生年份，增加一列
import datetime
import os
year = datetime.datetime.now().year#获取当前系统时间对应的年份
df['birth'] = year-df['age']
df.to_excel('result.xlsx')#保存到当前工作目录，可以用os.getcwd()查看
#查看下此时df的内容，可以看到已经生成了birth这一列。
2.单元格操作
# 定义方法：读取指定目录下Excel文件某个sheet单元格的值
def excel_read(file_path,table,x,y):
data = xlrd.open_workbook(file_path)
table = data.sheet_by_name(table)
return table.cell(y,x).value
# 定义方法：单元格值及样式
write_obj_list = []
def concat_obj(cols,rows,value):
write_obj_list.append({'cols':cols,'rows':rows,'value':value,
'style':xlwt.easyxf('font: name 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})
# 定义方法：合并单元格
def merge_unit(srows,erows,scols,ecols,value):
write_obj_list.append({'id':'merge','srows':srows,'erows':erows,'scols':scols,
'ecols':ecols,'value':value,'style':xlwt.easyxf('font: name 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})
# 定义方法：更新excel
excel_update(file_path,write_obj_list,new_path):
old_excel = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True)
#管道作用
new_excel = (old_excel)
'''
通过get_sheet()获取的sheet有write()方法
'''
sheet1 = new_excel.get_sheet(0)
'''
1代表是修改第几个工作表里，从0开始算是第一个。此处修改第一个工作表
'''
for item in write_obj_list:
if 'id' not in item.keys():
if 'style' in item.keys():
sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'],item['style'])
else:
sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'])
else:
if 'style' in item.keys():
sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'],item['style'])
else:
sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'])
'''
如果报错 dict_items has no attributes sort
把syle源码中--alist.sort() 修改为----> sorted(alist)
一共修改2次
'''
new_excel.save(file_path)
#参数详解
# srows:合并的起始行数
# erows:合并的结束行数
# scols:合并的起始列数
# ecols:合并的结束列数
# value:合并单元格后的填充值
# style:合并后填充风格：
# font: name 宋体
# height 280;
# alignment: horiz centre
# ... 与excel操作基本保持一致
(注意:该方法仅仅是将需要直行的动作保存到一个list中，真正的动作还未执行,执行动作是发生在excel_update方法中)
最终调用excel_update方法，传入每个单元格需要进行的操作和填充值的write_obj_list以及文件保存路径file_path,就可以在当前工作目录下生成想要的Excel结果文件。
注意：
1.write_obj_list支持用户自定义
2.write_obj_list也可以是根据excel_read方法读取现有待修改的excel文件（可以维持原有表格的格式）而生成
End
❿ Python处理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬干货，再也不用加班啦
《用Python处理Excel表格》下篇来啦！
身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！
上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。
第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：
·不写第9行，默认创建sheet
·写了第9行，创建指定名字的sheet表
第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值
第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件
插入有效数据
使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据
·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入
·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入
·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)
·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)
move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上
举个例子：
openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)
其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示
再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法
Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)
水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’， ‘centerContinuous’，'right，‘general’
垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’
当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作
设置行列的宽高：
·row_dimensions[行编号].height = 行高
·column_dimensions[列编号].width = 列宽
合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。
merge_cells(待合并的格子编号)
merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
拆分单元格的方法同上
unmerge_cells(待合并的格子编号)
unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表
第11行，使用title修改sheet表的名字
remove(“sheet名”)：删除某个sheet表
要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表
背景知识
numpy与pandas
NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并
1.下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表
（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）
（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）
2.添加表头
使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是
xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，
xlsxwriter：负责写入数据，
xlrd：负责读取数据。
1.创建一个工作簿
2.创建sheet表
3.写入数据