python处理excel效率

1. python处理excel的优势有什么

① 相比Excel，Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型;

② 相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑，适合这些场景;

③ 相比R语言，Python的机器学习库只有一个—sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言，我们并不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。

④ 相比上述的几个工具，Python在做机器学习，网络爬虫，大数据分析时更加的得心应手。

因为Python拥有像海一样丰富的第三方库，所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广，从Excel比较擅长的公式计算，数据透视分析，到MATLAB比较擅长的科学计算，再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情，Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫，大数据分析(结合spark)，Python更是能够出色的完成。

2. python哪个库读取加密excel快

pythonpandas库读取加密excel快。郑销
Python处理Excel常用的系列库有：xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、pandas，但是亩灶pandas是用时最短喊耐游的，因此pandas库读取加密excel快。
excel，是一款免费的办公软件。MicrosoftExcel是Microsoft为使用Windows和AppleMacintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。

3. python处理excel的优势是什么

在我们工作中往往需要处理大量的数据，因此Excel在我们工作中是一个必不可少的工具，不过，近期很多人开始用Python处理数据，那
么，大家为什么开始用Python了呢？Python辅助处理excel的有什么优点呢？
首先，我们先说说Excel 主要优点：
1)数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。易用性，一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。
2)统计分析，其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。
3)图表功能，这几乎是Excel的独门技能，其他程序只能望其项背而自杀。
4)高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。
5)自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。
6)高级数学计算，却只要一两个函数轻松搞定。
其实，上面的内容有些废话，但是为了文章的完整性还是写上了，不过要想真正精通Excel，最高端就是用VBA语言自己写宏，但是VBA
作为一种编程语言也是十分难学，如果不写VBA就需要一个一个的把数据录入，然后一行行公式计算，最后再绘制图表。不仅如此，由于
Excel都是手动录入，所以要反复检查有没有错误，往往会耗费不少的时间。因此，Python就派上了用场。
批量出图
除了整理数据，Python的批量出图功能也很强大。
用Excel出图需要不停的用鼠标操作，而且非常容易出错。
而用Python，只需要几行代码轻松解决，特别是当工作重复度很高的时候，只要略微改动代码即可，大大的节省了时间，提高了完成效率。
数据可视化
Python还可以自动生成数据可视图。
利用Python强大的绘图功能，数据导入-分析-出结果
绘图这个过程可以一次性完成，数据结果非常清晰直观。
更多技术请关注Python视频教程。

4. python处理EXCEL数据

能提供一个样例文件或截个图看下具体是怎样的格式

5. 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