我在12w+的Python库中，发现了让Excel快到起飞的秘密......-轻识

Amber | 作者

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在这篇文章里，小编向大家介绍了Excel在数据分析中的妙用。不知大家在看完后，有没有亲自动手去体验下呢？有没有遇到什么问题呢？

虽说Excel在处理小批量数据时的优势显而易见，但软件终究不是万能的，完全倚靠这单单一个软件，总会有翻车的那天......

心情不好+软件无响应，简直是成年人的崩溃瞬间了...

同样，你肯定还遇到过这两种情况：

软件没问题，自己有问题，日报操作太多，常常因为粗心犯错
总是有些避不开的重复工作，直接化身“工具人”，效率大大降低

人无完人，更何况是个工具软件呢？但办法总比困难多，在发现了同学们的困扰后，Amber立刻向爱数据学院的主讲教师张老师进行咨询，张老师指出：

单一Excel软件的运用，早就不能满足互联网时代的数据量了，想要更好的让机器代替人工做事，快些实现Excel自动化才是重中之重。

那么如何才能实现Excel的自动化，让Excel飞起来呢？

答案就是Python+Excel的组合使用，从而发挥Excel的最大效用！

为什么Python能实现Excel的自动化？

你一定看过这些广告...

如今的Python广告可谓是满天飞，简单整合下市面上常见的Python广告，你会发现，学会Python，你可以...

轻松绘制高颜值图表，柱状图、折线图、桑基图信手拈来
掌握数据分析技能，全面提升工作效率
爬取网站数据，拥有更多免费资源
......

相信大家看到这些广告时都会有些疑问：这些说的都是真的吗？Python真有这么神奇？

这里Amber可以准确的告诉你：这些都是真的。

Python语言有超过12万个第三方库，覆盖信息技术几乎所有领域。这些优秀的第三方库极大的丰富了Python的功能，使许多功能不必从0编写，直接使用现成的即可。

这里Amber向大家介绍几个经常使用的第三方库。

Numpy—数据处理

NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。

Matplotlib—数据可视化

看到这个名字有没有似曾相识的感觉？没错它就是受matlab启发创建的。它拥有着和matlab一样强大的面对过程的绘图功能，是高效的数据可视化工具。

Pandas—数据分析

做数据分析，如果你不认识Pandas，那你一定是个假分析师！

Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

前面这三个库作为数据科学基础库的三剑客，是大家在做数据分析工作中涉及最多的库。

而今天Amber还要给大家推荐一个第三方库Openpyxl—Excel文件处理库，这也是实现Excel自动化的最大秘诀！

Openpyxl—Excel文件处理库

Openpyxl是一个用于读取/编写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它是由于缺乏从Python中读取/编写Office Open XML格式的现有库而诞生的。

并且，Openpyxl还是一个比较综合的工具，能够同时读取和修改Excel文档。其他很多的与Excel相关的项目基本只支持读或者写Excel一种功能。

我们为什么选择openpyxl库？

为了更好的展现数据，你还在用鼠标疯狂点点点吗？

使用openpyxl几行代码，也可轻松绘制柱状图、折线图、区域图等

想要修改单元格样式，你还在一个个手动修改吗？

那样太慢了！openpyxl可以按照列或行整体设置样式，还可以将样式进行打包，循环使用。

（部分代码一览）

# 将样式打包命名
sty1 = NamedStyle(name='sty1', font=font1, fill=fill,
                  border=border1, alignment=alignment)
sty2 = NamedStyle(name='sty2', font=font2, border=border2, alignment=alignment)

for r in range(2, rows+1):
    for c in range(1, cols):
        if r == 2:
            ws.cell(r, c).style = sty1
        else:
            ws.cell(r, c).style = sty2

wb.save('./5a.xlsx')

表单太多，想要合并到一起，今天又要加班了......

别急，用openpyxl库只需下面这五步，即可轻松解决问题，解放你的双手，告别加班烦恼！

将excel表都放在一个文件中，遍历文件夹中的所有文件
将第一步遍历的excel表中的内容读取，然后保存
新建一个excel表
在新建的excel表中写入表头，合并单元格和字体加粗、居中
将第二步中读取的内容写入新建的excel表中，然后保存

看到这里，相信你已经了解了openpyxl库的强大之处。

其实，openpyxl库的功能远多于这些，Python操作Excel的用法更是多种多样。

可以这样说，Python就是提升工作效率的宝藏语言，让你在职场体验「爽」的感觉！