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目录
一、Python处理Excel
- Python处理Excel的好处
1.批量操作：当要处理众多Excel文件时，例如出现重复性的手工劳动，那么使用Python就可以实现批量扫描文件、自动化进行处理，利用代码代替手工重复劳动，实现自动化，是Python第一个比Excel强大的地方
2.大型文件，当Excel文件超过几十兆、甚至上百兆时，打开文件很慢、处理文件更加慢，这时候若使用Python，会发现处理几十兆、几百兆甚至几GB都是没有问题的
3.当使用Excel进行复杂的计算时，会使用VBA，但是VBA本身是过时并且复杂的语言，Python是当前最简单且容易实现的一门语言，用Python能够处理比VBA难度更高的业务逻辑
4.Python是通用语言，不仅可以处理Excel，使用Python就可以得到很多额外的功能，例如：爬虫、发布网页的Web服务、与数据库进行连接、同时结合word和PPT进行处理、加入定时任务处理、人工智能分析等，各种额外的功能，这是Excel和VBA所不具备的
- Python处理Excel主要有三大类库
1.pandas：是Python领域非常重要的，用于数据分析和可视化的类库，在处理Excel中，90%可以利用pandas类库就可以搞掂，利用pandas就可以读取Excel、处理Excel和输出Excel，但是pandas也有缺点，就是无法做到格式类，例如Excel中合并单元、大量复杂的样式（看起来很精美）的时候，用pandas无法搞掂，此时，依然是使用pandas结合openyxl、xlwings来搞掂需求
2.openpyxl：若电脑上未安装office时，也可以使用openpyxl，这个类型可以运行在linux上，并且也可以实现操作大部分Excel格式和样式的功能，使用它配合pandas，也可以完成大部分场景的需求
3.xlwings：比openyxl更加强大，只能运行在Windows或者Mac系统，并且该系统中必须安装了office才能运行，xlwings的原理，就是基于当前系统已经安装好的office软件，来进行功能的拓展来操作Excel
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使用pandas的时候，经常会结合其他类库，来完成更加复杂的功能
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requests, bs4：可以完成爬虫的功能
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flask：可以做网页，把表格展示在网页上
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Matplotlib：读取表格后，进行可视化
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sklearn：进行复杂的数据分析时，也可以结合机器学习Sklearn把读取的Excel数据，进行数据分析和机器学习
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Python-docx：也可以结合Python-docx类库，实现Excel和word的互通
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smtplib：也可以使用smtplib，讲Excel数据发送邮件出去
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- 开发环境
操作系统：使用windows, mac都可以
Python版本：系统中需要安装Python3.6以上的版本，Python2已经过期不建议使用，Python3.6以前的版本功能相对弱，最好就是采用Python3.6以上的版本
开发工具：有两个可以选择，jupyter notebook，是个网页编辑器，可以运行Python，常常用于交互性、探索性的开发；pycharm，用于成熟脚本，或者web服务的一些开发；这两个工具可以随意选择。
二、在Excel中按条件筛选数据并存入新的表
技术工具：
Python版本:3.9
代码编辑器：jupyter notebook
去年共有278天领用了物料，记录在278张Excel表中。现在，老板想将所有物料按领用量从高到低排序，以便查看前10种领用最多的物料的情况。如果手工操作，需要把每张工作表的内容合并在一起，再用数据透视表来做。而对于这种重复操作，Phthon最擅长。但Python还有个功能强大的`pandas`(Python Data Analysis Library)库，专门用于做数据分析。它包含很多数据处理的函数和方法，可帮助我们快捷高效地处理数据。现在，我们就来演示如何用`pandas`统计一个Excel工作簿中278张表的数据并汇总，排序。我们先导入`pandas`库，为方便后续简化书写，大家都习惯于给它起个小名叫`pd`。
python
import pandas as pd然后我们先用`pd.read_excel()`打开第一张工作表，试试水，打开后存入变量`df`。传入要打开的工作簿，即`'日领料单.xlsx'`。数据的字段名在第三行，指定`header=2`。因为header是用0表示第一行，所以第三行对应的索引为2。第一张表的名称叫`01-03`，所以指定参数`sheet_name = '01-03'`。打开后，用`df.head()`看一下效果，这个函数值看头几行数据，括号内不填具体数量，则默认头五行。相对应的，`df.tail()`则是看末尾5行。
python
df = pd.read_excel('日领料单.xlsx' ,header=2, sheet_name = '01-03')
df.head()
数据显示与Excel表中完全一致，那就可以开始下一步了，即按照"物料编号"和"物料描述"字段将"批号批数量"加总。这里将使用到`groupby()`，它的作用是分组聚合，有点类似数据透视表中的"行"。此处我们按"物料编号"和"物料描述"分组聚合数据，并按"批号批数量"加总`['批号批数量'].sum()`。因为汇总数据后，行会减少(从191行减少到163行)，所以需要重设行编号`reset_index()`，按0~162重新编号。
python
#按物料编号加总领料数量
df_sum = df.groupby(['物料编号','物料描述'])['批号批数量'].sum().reset_index()
df_sum.tail() #看尾部5行的数据
然后我们用`sort_values()`排序，排序规则是从大到小`ascending = False`，并看前10项的数据`head(10)`。这个跟Excel中的数据透视表得到的结果完全一致。
python
df_sum.sort_values('批号批数量',ascending = False).head(10)
以上，是对单个工作表的处理，下面我们用同样的方式遍历全部278张工作表，然后汇总数据。先新建一个空的数据框`result`，用于存储汇总所有工作表的结果。然后通过传入参数`sheet_name = None`（即不指定工作表，则全部读取），读取整个Excel文件中的所有工作表。然后按工作表名遍历所有工作表，分组聚合，加总"批号批数量"，将汇总后的数据框`df_sum`通过连接函数`concat`增加到`result`中。在此处，`concat`有点类似于列表中的`append`增加元素的功能，这里增加的是DataFrame。其作用的示意图如下。
python
#新建一个DataFrame用于存储汇总所有工作表的结果
result = pd.DataFrame()
#读取整个Excel文件中的所有表
df = pd.read_excel('日领料单.xlsx', header=2, sheet_name = None)
#按表名遍历，处理数据
for sheet_name in df.keys():
#按物料编号加总领料数量
df_sum = df[sheet_name].groupby(['物料编号','物料描述'])['批号批数量'].sum().reset_index()
result = pd.concat([result,df_sum])
result.head()
以上，`df.keys()`存有所有工作表名，共278个。通过`for`循环逐个从其中取出名字，然后通过名字读取数据及汇总。
python
df.keys()
数据汇总在一起后，需要再最后分类汇总一下（因为每天领取的物料是有重复的，需要将相同物料编号对应的数量加总），并降序排序。最终得到领用量最多的10个物料。
python
final = result.groupby(['物料编号','物料描述'])['批号批数量'].sum().reset_index().sort_values('批号批数量',ascending = False)
final.head(10)
我们还可以将最终结果保存为Excel文件，以便在Excel中操作。
python
final.to_excel("汇总.xlsx")三、往期推荐
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