使用python批量处理excel

最新推荐文章于 2025-10-22 20:56:45 发布
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Python批量处理大量excel数据（含完整代码）
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如何用python做excel-python如何处理excel
weixin_37988176的博客
10-29 344
Excel是我们日常工作中经常用到的办公软件，在处理数据和表格方面有着优异的性能，那么能不能用python来操作Excel呢？答案是肯定的，openpyxl是一个第三方库，可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。读取Excel文件需要导入相关函数from openpyxl import load_workbook# 默认可读写，若有需要可以指定write...
从零开始学Python之批量处理 Excel
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10-22 892
摘要： Python通过xlrd和xlwt库可高效处理Excel文件，解决手工操作重复、易错的问题。本文演示两种场景：1）批量合并：自动汇总多个Excel文件（需表头一致）；2）批量拆分：将总表按行拆分为独立文件（如员工工资保密）。操作步骤包括安装库（xlrd需1.2.0版本兼容旧格式）、设置文件路径、编写循环读写代码（关键方法：write()和save()），并强调路径格式、表头校验等注意事项。掌握后，可扩展至其他办公文件自动化处理，提升效率。 （150字）
利用python编写程序批量处理excel表格
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背景：在搭建adams空气悬架模型时，所需的空气弹簧数据的形式为： 1 2 3 4 5 6 （数据间用空格隔开） 但是实际实验得到的数据为： 1 4 2 5 3 6 以往做法：在excel中转置数据，利用函数=A1&" "&A2…实现。 为了提高工作效率，批量处理多个excel，编写一下程序： 准备： pip install openpyxl pip install os excel表格，其路径为：F:\test_excel 输入： 程序： import openpyxl as xl i
python批量处理Excel表格
涂宇鸽的博客
04-24 1090
老爸工作中经常使用Excel，今天用python帮他批量合并Excel表格。 import pandas as pd import os #文件路径 file_dir = "your path" #找到文件路径下的所有表格名称，返回列表 file_list = os.listdir(file_dir) #创建一个空dataframe df=pd.DataFrame() for one_fil...
Python——处理Excel的10个常用操作
GLB_0627的博客
07-23 7484
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使用Python批量处理Excel文件：分割、逐行做差与合并3
09-03
通过本文的介绍，读者应该能够熟练使用Python进行Excel文件的批量处理，包括分割、逐行做差与合并等操作。掌握这些技能可以极大提高数据处理的效率，也为数据分析师和工程师提供一个强有力的工具。同时，文章也会...
使用python批量处理excel百度地址的经纬度
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05-08 1744
直接上代码 #这是最终版本 import pandas as pd import json import requests #获取经纬度 def getlnglat(address): #从本地的xlsx文件中获取商圈名称，作为此函数的实参 output = 'json' ak = '你的ak码（自行去百度地图平台申请）' # 百度地图密钥ak,“控制台”-“应用管理”-“我的应用”-“创建应用”-“命名、*”提交后会生成AK url = 'http://api.map.ba
2024年最新如何使用Python批量化处理Excel——零基础入门指南_py计算excel
2401_84692253的博客
05-02 897
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在 Windows 上，可以使用 Python 自带的 openpyxl 库来处理 excel 表格。以下是一个示例代码，可以读取指定目录下的所有 excel 文件，计算每个表格的平均值并输出到新的 excel 文件中： ```python import openpyxl import os # 设置要处理的 excel 文件目录 excel_dir = 'path/to/excel/dir' # 遍历目录下的所有 excel 文件 for file in os.listdir(excel_dir): if file.endswith('.xlsx'): # 只处理 .xlsx 文件 file_path = os.path.join(excel_dir, file) # 读取 excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook(file_path) sheet = workbook.active # 计算每列的平均值 means = [] for i in range(1, sheet.max_column+1): col_values = [] for j in range(2, sheet.max_row+1): col_values.append(sheet.cell(row=j, column=i).value) means.append(sum(col_values) / len(col_values)) # 将平均值输出到新的 excel 文件中 output_file = os.path.join(excel_dir, f'{file.split(".")[0]}_output.xlsx') output_workbook = openpyxl.Workbook() output_sheet = output_workbook.active for i, mean in enumerate(means): output_sheet.cell(row=1, column=i+1, value=f'Column {i+1}') output_sheet.cell(row=2, column=i+1, value=mean) output_workbook.save(output_file) ``` 在上述代码中，我们使用 openpyxl 的 load_workbook 函数读取 excel 文件，然后使用 max_column 和 max_row 属性获取表格的列数和行数，进而计算每列的平均值。最后，我们使用 Workbook 和 save 函数将平均值输出到新的 excel 文件中。注意，输出的文件名需要与原文件名有所区别，否则会被覆盖。
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