用python处理excel数据 使用python操作Excel，哪个库比较方便易学？
使用python操作Excel，哪个库比较方便易学？
下面使用Python将99乘法表写入excel
运行后，代码文件所在的文件夹将有一个额外的“99乘法表”excel，内容如下：
打印结果如下：
运行后，文件夹将有一个额外的“99乘法表修订版”excel表格。内容如下：
Python能否依据表格中的某些数据将excel表格本身进行排序？
当然。
首先，python提供了许多可用于操作excel的库。例如，xlrd用于读取excel，xlwt用于编写excel，xlutils用于修改excel。
另外，Python中还有panda库，可以通过read轻松实现这一需求。table方法读取Excel中的表数据，然后使用panda处理表数据，最后将其写回Excel。
会用Excel，真的需要再学Python吗？
虽然这种方法可以快速生成结果，而且效率很高，但因为它使用了设计良好的组件，所以您基本上可以遵循规则。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能更换其他组件或更改组合方法；
并且不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像积木一样，处理万级数据有点困难，就像倒塌一样，所以Excel不能用来建造高层建筑。毕竟，世界上没有高楼是用积木建造的。
从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的
所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香
！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学
从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显
有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子
另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多
从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是为了数据分析
当数据量大、逻辑关系复杂时，Python是最佳的解决方案
]PS:
当然VBA说的不是。其实，我觉得VBA的学习难度和python没有太大区别，但是使用起来太难了。让我们看看个人的具体需求。具体区别在这里不做详细解释
谢谢
！因为Python具有强大的数据爬网分析能力。
例如，使用C语言爬网数据和分析相关算法需要一个月的时间。奇迹来了！用Python只需要半天或几个小时就可以解决。
这并不夸张，因为Python有很多封装库、现成的算法包和爬虫工具。
一个成功的人必须是在巨人的肩膀上工作的人。例如，有人以前使用过算法。在水平项目中，我们不需要实现算法，只需直接调用它。Python的最大优点是我们可以更好、更完美地站在巨人的肩膀上。
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