摘要：Python是一种计算生态语言，本文介绍了基于Python的第三方数据库，创建修改Excel数据，能在工作中方便调用Excel的信息，提高工作效率。

关键词：Python；Excel

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，继承了传统编译语言的强大性和通用性，同时也借鉴了简单脚本和解释语言的易用性。应用在很多领域，处理能力非常的强。Excel是很实用的软件，它的功能和方便性在不断地增强，功能越来越强大，但处理繁杂且数量众多的电子表格数据是一项既麻烦，又费时的问题，随着Python的第三方库与Excel表格进行结合应用以后，这个问题便被完美的解决，笔者针对日常工作中需要处理的繁琐的EXCEL数据如何使用python来协助完成，做了详细阐述。

一、创建Excel

在Python中可以直接创建Excel文件，如果要创建文件，就需要用到xlwt模块。该模块 是 Python 用来在 Excel 写入数据和格式化数据的工具包，可以实现创建表单、写入指定单元格、指定单元格样式等人工实现的功能，完全支持 Unicode，不需要任何的 Excel 或者 COM 服务器就能在任意的平台生成 电子表格。唯一的要求就是要 Python 2.3 到 2.7。

代码如下：

xls = xlwt.Workbook（）  #新建工作簿

sht1 = xls.add_sheet（“Sheet1”） #新建工作表

再用代码xls.save#完成创建

以上代码实现了在E盘创建数据表文件。

在Python中也可以用到OpenPyXL，该程序包是一个强大的Python库，用于处理Excel文件，允许读取、编辑和创建工作簿和工作表。无论是需要自动化处理大量数据，还是创建报告，该程序包都是一个强大的工具。

部份代码如下：

from openpyxl import book1

wb = book1（） # 创建一个新的工作簿

ws = wb.active# 选择默认的工作表

ws.append（[4， 5， 6]）# append方法插入一行数据

最后用wb.save 保存工作簿到文件

二、读写Excel

1、使用Pandas显示excel里的内容

在Python中如果要显示Excel文件里面的内容，可以用Pandas。该程序库是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。该程序库是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。是一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。该程序包可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL等等导入数据。并且可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

代码如下：

import pandas as fe

rd1=fe.read_excel（'t1.xlsx'）

print（rd1）

以上代码会显示出t1里的所有数据，并显示出该表格有几行几列。如果表格里数据只需显示前5行，print（rd1.head（5））。如果只需显示后5行，print（rd1.tail（5））。

该程序库读取数据表文件的方式还有：指定索引列读取，这种读取方式，适合数据表里的数据，本身有一列表示序号的情况；指定工作表读取；取消header读取；指定读取格式。

2、使用xlrd读取Excel文件

在Python语言中用于读取excel表格内容的库是xlrd。该模块是纯Python编写的数据表格处理接口模块。在完成数据文件打开后，可以通过sheet_by_index函数获取对应的工作表，再通过cell_value（ ）函数获取对应单元格的值。当然也可以通过col_values（ ）获取整列数据，返回的数据是列表型，使用nrows或.ncols获取行数和列数。因此，该程序库提供了快捷的数据表读取方式。

具体步骤是：首先打开工作簿，打开指定路径对应的数据表文件，返回数据表文件对应的工作簿对象。再选择工作表，一个工作簿中可能包含多个工作表，数据表文件是一个工作簿，如果里面包含了两个工作表，那么获取该文件内容的时候需要先确定，需要获取的数据来源于哪个工作表。

3、使用PyExcelerator写入excel文件

使用该程序库的优点是，不需要WinCOM支持，没装Office也 可以生成数据表。表格读取方法是：sheets=parse_xls（ ），返回一个列表，每一项是一张工作表的数据，每一项本身是一个二元组的数据结构（表名，单元格数据），单元格数据是一个字典结构，key是单元格的索引，value是单元格的数据。如果要获取数据表文件的第N张工作表的第i行第j列的单元格数据，代码是：sheets[n][1][（i，j）]。也可以使用该程序库将数据写入数据表文件。

三、对Excel里的数据进行计算

1、统计Excel里的数据

Xlrd可以统计数据表里的数据， 使用SheetList读取电子表到列表，并获取所有的工作表名称。

用该程序库读 取数据表文 件，不会设计过多的数据结构和字典，无需进行多余的判断操作，并且读取 过程和代码结构清晰，便于代码的阅读，降低代码维护难度。

2、筛选Excel里的数据

筛选可以使用pandas，读取数据，计算，最后汇总成一张新表。代码如下：

Iimort pandas as td

Fe=td.read.excel（“fe1.xlsx）

最后再用Fe_sum进行统计。

四、对Excel文件的合并和拆分

日常生活中，需要将相同列结构的数据表合并到一个文件中，方便进行下一步分析。在合并文件之前需要做以下工作：将需要合并的数据表放入同个文件夹，方便python 对需要合并的数据表的读取；用Python 的 pandas 包新建一个空白的数据框，用于放入需要合并的数据表的数据；使用循环语句依次读取文件夹中数据表的数据；将合并后的数据框输出成为工作表。

报表拆分是报表合并工作的逆操作，选择文档中信息相同的数列，以筛选功能，将其选出，并且将筛选获取的相同数据完整保存于新文档中。先获取源文件，文件名，拆分条件，最后按拆分条件分别保存数据到列表，再用循环将数据分布保存成文。

五、对Excel文件的美化

可以使用xlwings库，该程序库是 Python 操作数据表的库之一，主要作为两门语言的交互工具。该程序库可以实现通过宏调用Python脚本，以此来完成大规模复杂数据分析的工作，并支持对xls和xlsx文件的读写，相对于其他第三方库xlrd，xlwd等等效率高，可扩展性强。可以pandas无缝连接，也可以调用Excel文件中VBA写好的程序，以及让VBA调用用Python写的程序。

1、修改行高列宽

使用sheet.range（ ）.row_height修改行高，使用sheet.range

（ ）.column_width 修改列宽。

2、获取、设置及清除颜色格式

使用print（sheet.range（ ' ' ）.color）#设置颜色，清除颜色sheet.range（ '  ' ）.color = None

综上所述，通过利用Python可以将EXCEL大量的数据进行迅速有效的自动化处理，减轻日常的工作量，提高工作效率。