外卖小哥都会！用Python只花10分钟处理100个表格

一个故事给动力

学Python没动力?让一个故事给你学习的动力!外卖小哥10分钟处理100个表格。为什么需要10分钟处理100个表格?故事是这样开始的，遇到一个紧急客户需要，需要汇总100个表格。老板让你10分钟搞定，但你用传统的办法，自然10分钟只是刚开始。

老板让你10分钟搞定

部门领导着急了，亲自到旁边催促。已经不淡定了!

部门领导着急了

这时候，来送单的外卖小哥上阵，用Python搞定了这一切。

外卖小哥上阵

故事结束，引出了这次的学习内容。Excel无处不在。无论是好是坏，它基本上都是工作场所中数据分析的默认应用程序。您可能需要在日常工作中执行许多无聊的任务，这使您思考：“必须有更好的方法”。Python就是这个能快速处理数据表格的神器!不要说是一百份，短时间处理上千份数据都没问题!

短时间处理上千份数据

编程思路

可以使用openpyxl库轻松地将Excel工作簿与Python结合在一起。

安装Python的库

可以使用pip或conda安装openpyxl：

pip install openpyxl 
conda install openpyxl 

不到10行代码统计100个文件

假设在每个Excel工作簿中，各行中都有总计，但没有销售总计。同样，可以打开每个工作簿并添加一个公式，或者可以使用Python完成此工作!将使用openpyxl。如果需要安装，请查看上面的说明。上面也提供了下载文件的链接。

import openpyxl 
 
files = ["/tmp/1.xlxs","/tmp/2.xlxs"] # 要统计的excel路径 
 
for file in files: 
    wb = openpyxl.load_workbook(file) 
    sheet = wb['Sheet1'] 
    sheet['F9'] = '=SUM(F5:F8)' 
    sheet['F9'].style = 'Currency' 
    wb.save(file) 

在这段代码中，填写文件列表。for循环打开每个文件，并将“ Sheet1”分配给变量表。然后，将字符串'= SUM(F5：F8)'分配给单元格F9，并使用.style属性将货币样式直接分配给该单元格。更多的单元格样式可以在官方文档中找到。

结论：使用Python办公自动化已成趋势

Python使处理Excel文件非常容易