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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
python处理excel 两张表格，对关键字段进行匹配？
首先选中E1单元格，然后点公式—vlookup
请点击输入图片描述
在弹出的函数参数对话框中，Lookup_value栏选定D1（即想要引用出来的项目），Table_array栏选定A1:B10(即要引用的范围)
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选定A1:B10，按F4（绝对引用，使引用范围固定）
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在Col_index_num栏输入2（即引用第二列的数值），Range_lookup栏输入0（即FALSE大致匹配）
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最后下拉E1完成匹配
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Python 数据处理（十八）—— HTML 表格
顶级 read_html() 函数可以接受 HTML 字符串、文件或URL，并将 HTML 表解析为 pandas DataFrames 列表。
注意 ：即使 HTML 内容中仅包含一个表， read_html 也会返回 DataFrame 对象的列表
让我们看几个例子
读入 banklist.html 文件的内容，并将其作为字符串传递给 read_html
如果愿意，您甚至可以传入 StringIO 的实例
读取 URL 并匹配包含特定文本的表
指定一个标题行(默认情况下 th 或 td 位于 thead 中的元素用于形成列索引，如果 thead 中包含多个行，那么创建一个多索引)
指定索引列
指定要跳过的行数：
使用列表指定要跳过的行数（ range 函数也适用）
指定一个 HTML 属性
指定应转换为 NaN 的值
指定是否保持默认的 NaN 值集
可以为列指定转换器。这对于具有前导零的数字文本数据很有用。
默认情况下，将数字列转换为数字类型，并且前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串
组合上面的选项
读取 to_html 的输出（会损失浮点数的精度）
当只提供了一个解析器时，如果解析失败， lxml 解析器会抛出异常，最好的方式是指定一个解析器列表
但是，如果安装了 bs4 和 html5lib 并传入 None 或 ['lxml'，'bs4'] ，则解析很可能会成功。
DataFrame 对象有一个实例方法 to_html ，它将 DataFrame 的内容呈现为 html 表格。
函数参数与上面描述的方法 to_string 相同。
columns 参数将限制显示的列
float_format 参数控制浮点值的精度
bold_rows 默认情况下将使行标签加粗，但你可以关闭它
classes 参数提供了给 HTML 表 设置 CSS 类的能力。
请注意，这些类附加到现有的 dataframe 类之后
render_links 参数提供了向包含 url 的单元格添加超链接的能力
最后， escape 参数允许您控制 HTML 结果中是否转义了 "" 、 "" 和 "" 字符（默认情况下为 True ）。
因此，要获得没有转义字符的 HTML ，请传递 escape=False
转义
不转义
在某些浏览器上这两个 HTML 表可能并不会显示出差异。
在顶级 pandas io 函数 read_html 中，用于解析 HTML 表的库存在一些问题
python怎么处理excel数据
Python对excel数据的处理分为两种，如果是简单的添加、删除、修改表格内容或者基本的运算建议使用第三方库openpyxl，可满足要求；如果是要进行深入的数据分析，建议使用pandas库，将excel数据导入后基本pandas的强大分析功能进行分析，分析及处理结果再存为excel表格即可。