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如何用python批量处理excel数据

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使用Python批量处理Excel文件可以通过以下步骤进行：

安装必要的库

`pandas`：用于读取和写入Excel文件。

`openpyxl`：用于读取Excel文件。

`xlrd`：用于读取旧版Excel文件（.xls）。

`xlwt`：用于写入旧版Excel文件（.xls）。

使用`pip`命令安装这些库：

```bash

pip install pandas openpyxl xlrd xlwt

读取Excel文件
使用`pandas`读取Excel文件：```python
import pandas as pd
 读取Excel文件
path = "D:\\text.xlsx" 文件路径
data = pd.read_excel（path, sheet_name=0） 读取第一个工作表

或者使用`openpyxl`读取Excel文件：

```python

from openpyxl import load_workbook

加载Excel文件

workbook = load_workbook（'example.xlsx'） 文件路径

sheet = workbook.active 获取活动工作表

遍历行和列

for row in sheet.iter_rows（）:

for cell in row:

print（cell.value）

处理数据
使用`pandas`进行数据操作，例如筛选、排序、添加新列等：```python
 筛选数据
filtered_data = data[data['column_name'] > 100]
 添加新列
data['new_column'] = 'new_value'
 保存修改后的数据到新的Excel文件
data.to_excel（'new_file.xlsx', index=False）

写入Excel文件

使用`openpyxl`将数据写入Excel文件：

```python

from openpyxl import Workbook

创建一个新的工作簿

wb = Workbook（）

ws = wb.active

写入数据

ws['A1'] = 'Hello'

ws['B1'] = 'World'

保存工作簿

wb.save（'new_file.xlsx'）

批量处理多个文件
使用`os`模块遍历文件夹中的所有Excel文件，并对每个文件进行处理：```python
import os
 获取文件夹下所有文件名
path = "D:/Data-Science/share/data/test" 文件夹路径
files = os.listdir（path）
for file in files:
 if file.endswith（'.xlsx'）: 检查是否为Excel文件
 file_path = os.path.join（path, file）
 读取Excel文件
 data = pd.read_excel（file_path）
 对数据进行处理
 ...
 保存修改后的数据到新的Excel文件
 data.to_excel（'new_' + file, index=False）

以上步骤展示了如何使用Python批量处理Excel文件的基本流程。根据具体需求，你可能需要进一步定制数据处理逻辑。希望这能帮助你开始使用Python进行Excel文件的批量处理!

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