用Python处理100个表格的实例分析

这期内容当中小编将会给大家带来有关用Python处理100个表格的实例分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

一个故事给动力

学Python没动力?让一个故事给你学习的动力!外卖小哥10分钟处理100个表格。为什么需要10分钟处理100个表格?故事是这样开始的，遇到一个紧急客户需要，需要汇总100个表格。老板让你10分钟搞定，但你用传统的办法，自然10分钟只是刚开始。

老板让你10分钟搞定

部门领导着急了，亲自到旁边催促。已经不淡定了!

部门领导着急了

这时候，来送单的外卖小哥上阵，用Python搞定了这一切。

外卖小哥上阵

故事结束，引出了这次的学习内容。Excel无处不在。无论是好是坏，它基本上都是工作场所中数据分析的默认应用程序。您可能需要在日常工作中执行许多无聊的任务，这使您思考："必须有更好的方法"。Python就是这个能快速处理数据表格的神器!不要说是一百份，短时间处理上千份数据都没问题!

短时间处理上千份数据

编程思路

可以使用openpyxl库轻松地将Excel工作簿与Python结合在一起。

安装Python的库

可以使用pip或conda安装openpyxl：

pip install openpyxl conda install openpyxl

不到10行代码统计100个文件

假设在每个Excel工作簿中，各行中都有总计，但没有销售总计。同样，可以打开每个工作簿并添加一个公式，或者可以使用Python完成此工作!将使用openpyxl。如果需要安装，请查看上面的说明。上面也提供了下载文件的链接。

import openpyxl  files = ["/tmp/1.xlxs","/tmp/2.xlxs"] # 要统计的excel路径  for file in files:     wb = openpyxl.load_workbook(file)     sheet = wb['Sheet1']     sheet['F9'] = '=SUM(F5:F8)'     sheet['F9'].style = 'Currency'     wb.save(file)

在这段代码中，填写文件列表。for循环打开每个文件，并将" Sheet1"分配给变量表。然后，将字符串'= SUM(F5：F8)'分配给单元格F9，并使用.style属性将货币样式直接分配给该单元格。更多的单元格样式可以在官方文档中找到。

结论：使用Python办公自动化已成趋势

Python使处理Excel文件非常容易

Python使处理Excel文件非常容易!在本文中，外卖小哥用实际处理程序让我们学习了如何组合各种Excel文件，获取特定值以及在工作簿之间添加公式。尽管您可能全天都在使用Excel工作簿，但学会Python可以针对大量excel文件自动执行完成人工根本无法在短时间内完成的任务。在这个故事里，外卖小哥用他学会的Python完成了本该是办公室白领完成的任务!无论工种，大家都有一个美丽的理想，为了理想，奋起学习Python 吧!

当然还有至少5种办法搞定这个任务，厉害的你也在后评论区发下吧。

上述就是小编为大家分享的用Python处理100个表格的实例分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道。