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Python for Excel 簡介
Python 是一種功能強大且用途廣泛的程式語言，適用於資料科學、網路開發、自動化等多種應用。當結合 Excel 使用時，Python 可以大幅提升資料處理和自動化的效率。在這篇教學中，我們將介紹如何使用 Python 操作 Excel 檔案，並分享一些實用的範例。
所需套件安裝
在開始操作之前，我們需要安裝一些必要的 Python 套件來處理 Excel 檔案，其中最常用的包括 openpyxl、pandas 與 xlrd。
安裝 openpyxl
openpyxl 是一個能夠讀寫 Excel 2007 的 xlsx/xlsm/xltx/xltm 檔案的套件。可以使用以下命令進行安裝：
pip install openpyxl安裝 pandas
pandas 是一個強大的資料處理套件，能夠有效地處理 Excel 檔案。可以使用以下命令進行安裝：
pip install pandas安裝 xlrd
xlrd 是另一個用於讀取 Excel 檔案的套件，主要用於處理舊版的 xls 檔案。可以使用以下命令進行安裝：
pip install xlrd讀取 Excel 檔案
讀取 Excel 檔案是 Python for Excel 最常見的操作之一。我們可以使用 pandas 來輕鬆地讀取資料。
使用 pandas 讀取 Excel 文件
以下是一個簡單的範例，展示如何使用 pandas 讀取 Excel 文件：
import pandas as pd
# 讀取 Excel 檔案
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 顯示資料表
print(df.head())以上程式碼將讀取名為 example.xlsx 的 Excel 檔案，並顯示前五行資料。
寫入 Excel 檔案
除了讀取 Excel 檔案，我們也可以使用 Python 將資料寫入 Excel 檔案。
使用 pandas 寫入 Excel 文件
以下是一個使用 pandas 將資料寫入 Excel 文件的範例：
import pandas as pd
# 建立一些範例資料
data = {
'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
'Age': [28, 24, 35, 32]
}
# 建立 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 將資料寫入 Excel 檔案
df.to_excel('output.xlsx', index=False)以上程式碼將範例資料寫入名為 output.xlsx 的 Excel 檔案，且不包含索引。
進階操作
在了解了基本的讀取和寫入操作後，我們可以進一步探索一些進階功能，如篩選資料、合併工作表等。
使用 pandas 篩選資料
以下範例展示如何使用 pandas 篩選出特定條件的資料：
import pandas as pd
# 讀取 Excel 檔案
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 篩選 Age 大於 30 的資料
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
# 顯示篩選後的資料
print(filtered_df)使用 openpyxl 合併工作表
以下範例展示如何使用 openpyxl 將多個工作表的資料合併：
from openpyxl import load_workbook
# 讀取 Excel 檔案
workbook = load_workbook('example.xlsx')
# 獲取所有工作表名稱
sheet_names = workbook.sheetnames
# 初始化空列表以存儲所有資料
all_data = []
# 迭代每個工作表
for sheet_name in sheet_names:
sheet = workbook[sheet_name]
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
all_data.append(row)
# 顯示合併後的資料
for row in all_data:
print(row)以上程式碼將讀取 example.xlsx 文件中的所有工作表，並將其資料合併至 all_data 列表中。
總結
透過本教學，我們了解了如何使用 Python 操作 Excel 檔案，包括讀取、寫入及進階操作。這些技術可以大幅提升我們處理和分析資料的效率。希望這些範例能夠幫助你更好地利用 Python for Excel 進行資料處理。
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