【Python】Python 编程实战：如何批量处理 Excel 数据？

Excel 是一款非常流行的办公软件，用于管理和处理数据非常方便。然而，当面对大量数据时，手动处理 Excel 文件会变得非常耗时和繁琐。因此，我们需要一个能够自动化处理 Excel 数据的工具。在本文中，我将介绍如何使用 Python 批量处理 Excel 数据。

1. 安装依赖库

我们需要使用一个 Python 库来处理 Excel 数据，即 openpyxl。使用 pip 命令安装 openpyxl：

```
pip install openpyxl
```

2. 打开 Excel 文件

使用 openpyxl 库打开 Excel 文件：

```python
import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook("example.xlsx")

# 选择表格
sheet = wb["Sheet1"]

# 获取单元格
cell = sheet["A1"]
print(cell.value)
```

3. 遍历 Excel 文件

遍历 Excel 文件的方法有很多种，下面我介绍两种方法。

第一种方法是使用 rows 属性遍历每一行：

```python
# 遍历每一行
for row in sheet.rows:
    for cell in row:
        print(cell.value)
```

第二种方法是使用 iter_rows() 方法遍历每一行：

```python
# 遍历每一行
for row in sheet.iter_rows():
    for cell in row:
        print(cell.value)
```

4. 写入 Excel 文件

使用 openpyxl 库写入 Excel 文件：

```python
# 创建一个新的 Excel 文件
wb = openpyxl.Workbook()

# 选择表格
sheet = wb.active

# 写入单元格
sheet["A1"] = "Hello, World!"

# 保存 Excel 文件
wb.save("example.xlsx")
```

5. 批量处理 Excel 文件

下面我将介绍如何批量处理 Excel 文件，假设我们的 Excel 文件都保存在一个文件夹中。首先，我们需要安装 os 库来处理文件夹：

```python
import os

# 文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 遍历文件夹中的 Excel 文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".xlsx"):
        # 打开 Excel 文件
        wb = openpyxl.load_workbook(os.path.join(folder_path, filename))
        
        # 选择表格
        sheet = wb["Sheet1"]
        
        # 遍历每一行
        for row in sheet.rows:
            for cell in row:
                print(cell.value)
        
        # 保存 Excel 文件
        wb.save(os.path.join(folder_path, filename))
```

到此为止，我们已经学会了如何使用 Python 批量处理 Excel 数据。希望本文对大家有所帮助。