python中pandas，openpyxl介绍

Pandas是一个基于NumPy的数据处理工具，提供了一种高效的DataFrame数据结构，用于数据的清洗、分析和处理。Pandas可以读取各种格式的数据，如CSV、Excel、JSON等，并提供了强大的数据操作和分析功能，如数据过滤、排序、聚合、透视等。Pandas的应用非常广泛，包括金融、科学、工程、社交媒体等领域。

Openpyxl是一个基于Python的Excel文件操作工具，可以读取和写入Excel文件。Openpyxl提供了丰富的API，可以创建、编辑和保存Excel文件，包括单元格、行、列、工作表等元素的操作。Openpyxl支持Excel 2010及以上版本，并提供了一些高级功能，如图表、数据透视表等。Openpyxl的应用场景包括数据导入、数据处理、数据分析等。

相关问题

pandas openpyxl

`pandas` 和 `openpyxl` 都是 Python 中非常有用的库，但它们主要用于处理不同类型的数据。

`pandas` 是一个强大的数据操作库，它提供了一种灵活的方式来处理表格型数据（DataFrame），支持数据清洗、整理、分析等操作。它是基于 Numpy 库构建的，非常适合进行数据分析和数据预处理。你可以用 pandas 来读取各种文件格式的数据，包括 CSV、Excel、SQL 数据库等。

`openpyxl` 是专门用来读写 Excel XLSX 文件的库。它使得 Python 能够直接操作 Excel 文件中的工作表，添加、删除、修改单元格的内容，以及处理公式和样式。如果你需要对 Excel 文件进行数据提取或编辑，openpyxl 就非常有用。

结合使用，例如：

import pandas as pd

# 使用pandas读取Excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 进行数据处理
...

# 再使用openpyxl写回Excel文件
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

在这里，首先用 `pd.read_excel()` 读取 Excel 文件到 pandas DataFrame，然后根据需求进行数据处理，最后用 `pd.ExcelWriter()` 和 `to_excel()` 函数将 DataFrame 写回到新的 Excel 文件中。

python3.6下载哪个版本的pandas openpyxl

您可以下载最新版本的pandas和openpyxl，适用于Python 3.6。您可以在Python包管理器pip中使用以下命令进行安装：

pip install pandas
pip install openpyxl

这将安装最新版本的pandas和openpyxl。如果您想要安装特定版本的这些包，您可以使用以下命令：

pip install pandas==<version_number>
pip install openpyxl==<version_number>

将`<version_number>`替换为您想要安装的版本号。