怎么治啊弟弟
Excel电子表格是您有时必须处理的事情之一。要么是因为您的老板喜欢它们，要么是因为营销需要它们，您可能必须学习如何使用电子表格，这才对了解openpyxl有用！
电子表格是一种非常直观且用户友好的方式，无需任何技术背景即可操作大型数据集。这就是为什么它们今天仍然如此普遍。
在本文中，您将学习如何使用openpyxl执行以下操作：
自信地处理Excel电子表格
从电子表格中提取信息
创建简单或更复杂的电子表格，包括添加样式，图表等
本文是为那些对Python数据结构（如字典和列表）有相当了解而准备的，当然如果你有编程概念，你就可以学习，很容易上手。
首先你得安装这个工具包
pip install openpyxl安装软件包后，您应该可以使用以下代码创建一个超级简单的电子表格：
from openpyxl import Workbookworkbook = Workbook()sheet =workbook.active
sheet["A1"] = "hello"sheet["B1"] = "world!"workbook.save(filename="hello_world.xlsx")上面的代码应hello_world.xlsx在用于运行代码的文件夹中创建一个名为的文件。如果您使用Excel打开该文件，则应该看到类似以下内容的内容：
恭喜你，你已经成功创建第一个电子表格！那让我们开始阅读一些电子表格！首先，打开示例电子表格：
>>> from openpyxl import load_workbook>>> workbook = load_workbook(filename="sample.xlsx")>>> workbook.sheetnames['Sheet 1']>>> sheet =workbook.active
>>> sheetsheet.title
'Sheet 1'在上面的代码，你第一次打开电子表格sample.xlsx使用load_workbook()，然后你可以使用
workbook.sheetnames
可查看所有其他的工作表。之后，workbook.active选择第一个可用的工作表，在这种情况下，您会看到它自动选择了工作表1。
现在，打开电子表格后，您可以像这样轻松地从其中检索数据：
>>> sheet["A1"].value
"G-Shock Men's Grey Sport Watch"要返回单元格的实际值，您需要执行
.value
。否则，您将获得主要的单元格对象。您也可以使用该方法.cell()使用索引符号检索单元格。请记住添加.value
以获取实际值而不是单元格对象：>>> sheet.cell(row=10, column=6).value
"G-Shock Men's Grey Sport Watch"上面显示了打开电子表格的最快方法。但是您也可以传递其他参数来更改电子表格的加载方式。
经过以上简单的功能叙述，您现在应该知道如何在Python中使用电子表格了！openpyxl是以Python方式从电子表格中提取有价值的信息，无论复杂程度如何，你也可以创建自己的电子表格，向电子表格中添加一些很酷的功能，例如条件格式或图表。
您可以使用openpyxl本指南中未涉及的其他一些方法，但是您始终可以访问该软件包的官方文档网站以了解更多信息，或者甚至可以冒险检查其源代码并进一步改进该软件包。
如果您有任何疑问，或者想了解更多信息，随时在下面留下任何评论。
我是沐叔
所谓的神奇只不过是提供了大量第三方包，类似vba，将许多繁琐的手动操作转换为代码操作，提高了处理速度和工作效率，下面我简单介绍3个常用的python excel处理包，感兴趣的朋友可以尝试一下：
xlrd和xlwt
这是2个非常基础的python excel处理包，在日常excel处理中经常会用到，其中xlrd专门用去读取excel，xlwt专门用于写入excel，常见的单元格读写/合并、样式背景色的设置以及行高/列高的设置等这2个包都可以轻松完成，对于一些繁琐、重复的操作可以使用一下这2个包，简单易学，非常容易入门，而且官方自带有非常详细的教程，非常适合初学者学习和掌握：
openpyxl
这也是桌面端比较常用的一个python excel处理库，和xlrd、xlwt类似，openpyxl融合了excel的读写，因此不需要单独分开编码，常见的样式设置、图片/表格插入、公式/函数使用、单元格合并等基本操作这个模块都可以轻松完成，如果你有一定python基础，熟悉openpyxl来说非常容易，官方有非常详细的教程示例，所有代码都可以直接运行，需要注意的是openpyxl只适用于xlsx/xlsm，xls并不适用：
pandas
这是python针对数据处理专门提供的一个第三方模块，在日常实验、报表等数据处理中经常会用到，内置了大量函数和类型（series/dataframe），可以轻松处理各种常见的文件格式，包括excel、csv、json、txt等，操作灵活、功能强大，只需简单几行代码就可快速加载处理数据，还支持数据可视化，在数据分析方面有着非常广泛的应用，非常值得学习，可以大大减少工作量，提高工作效率：
当然，除了以上3个常见的python excel处理库，xlutils等也都非常不错，基本使用方式和原理都是一样的，官方也有参考代码和示例，只要你熟悉一下很快就能掌握的，至于选择哪个包，简单一些就是xlrd/xlwt、openpyxl，复杂一些就是pandas，神奇倒不至于，就是处理起来更方便而已，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
小小猿爱嘻嘻
我的感受是算不上神奇，毕竟都是工具，只是应用的场合不同而已。
每天几百行，10几列的数据，主要的内容是销售数据
从你的工作内容描述来看，其实Excel就可以高效完成，而且我觉得Excel会比python更高效。Excel的数据透视表我想可以做出很多意想不到的结果出来。以你目前的数据来看，单纯从肉眼上看，利用Excel的计算结果和Python的计算结果是感觉不到两者的差别的。相反Excel却能更加自由便捷的使用，达到心中的期望。
Python是一种语言，被广泛应用在数据行业
Python因为其易上手，跨平台等特性，被认为是一种解释性脚本语言（胶水语言）。很多需要处理的问题通过几行代码就解决掉。所以，你经常会看到利用python写几行代码就实现一个爬虫，相当的快捷。
Python处理Excel有相应的包xlrd,xlsxwriter等其它包，都可以实现对Excel的操作。我在平时的工作中也会利用Python去操作Excel，主要是读和写数据，就是从Excel读取的数据写到数据库中，或者多平台、多系统的数据通过Python计算后，将结果写到Excel发给相应的工作人员。
总的来说，如果单纯地从单个工作来说，能在Excel中工作的，就在Excel中完成，如果想提高工作效率，即通过Python完成自动化，提高工作效率，那Python是不错的选择。
Bean蚕豆
python处理excel一般，不建议使用。如果处理大量数据，可以试试，一般用途的很蹩脚，不要浪费时间了学了puthon操作excel。
河沿卒179234258
是的 速度快 不会错
