Python 可以实现自动化处理Excel

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📌 简介

在数据分析和日常办公中，Excel 是最常用的表格工具之一。使用 Python 可以实现自动化处理，包括读取、更新和删除指定 Sheet 中的数据。本文将介绍如何使用 pandas 和 openpyxl 库高效操作 Excel 文件。

🔧 常用 Python 库一览

📝 如何读取 Excel 指定 Sheet 中的数据

使用 pandas 的 read_excel() 函数可以快速读取 Excel 文件，指定 sheet 名称读取数据。

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的指定 sheet
file_path = "data.xlsx"
sheet_name = "Sales"

# 读取数据
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

# 显示前 5 行数据
print(df.head())
💡 提示：
<p style="color:red;">确保 Excel 文件存在，并且 sheet 名称拼写正确，否则会引发错误。</p>

🔄 更新 Excel 指定 Sheet 中的数据
更新数据同样使用 pandas 进行操作，修改 DataFrame 后重新写入文件即可。

# 修改某一列的值
df.loc[df["Product"] == "Apple", "Sales"] = 2000

# 保存更新
with pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
🔥 <p style="color:red;">重点：使用 mode='a' 和 if_sheet_exists='replace' 可以避免覆盖整个 Excel 文件。</p>

❌ 删除指定 Sheet 中的行

如果需要根据条件删除指定行，例如删除销售量为 0 的产品：

# 删除销售为 0 的行
df = df[df["Sales"] != 0]

# 保存删除后的数据
with pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

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以下是 Excel 表格示例：

✅ 总结

使用 pandas.read_excel() 可以读取指定 sheet 的数据
使用 DataFrame 的赋值语法进行更新
通过条件筛选删除特定行
保存修改时，避免覆盖原有数据
🚀 开始用 Python 高效管理你的 Excel 文件吧！