用python批量处理excel

用Python可以使用多个模块来批量处理Excel文件，如XlsxWriter、xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl和xlwings等。其中，xlwings模块功能最为齐全，它可以读、写和修改两种格式的Excel文件（xls和xlsx），并且可以批量处理多个Excel文件。

使用xlwings模块进行批量处理Excel文件的步骤如下：
1. 安装xlwings模块。
2. 导入xlwings模块。
3. 创建一个Excel应用程序对象。
4. 打开指定的Excel文件。
5. 遍历需要处理的所有Excel文件，可以使用循环来实现。
6. 对每个Excel文件进行读取、写入或修改操作。
7. 关闭Excel文件。
8. 关闭Excel应用程序对象。

相关问题

怎么用python批量处理excel中的数据

可以使用 Python 中的第三方库来实现对 Excel 文件的批量处理。例如，可以使用 openpyxl 库来读取和修改 Excel 文件。

下面是一个简单的示例代码，它会打开一个 Excel 文件，然后遍历所有的行和列，并将所有的数字加上 1：

import openpyxl

# 打开一个已有的 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择一个工作表
sheet = wb['Sheet1']

# 遍历所有的行和列
for row in sheet.rows:
    for cell in row:
        # 如果单元格中是数字，就将它加上 1
        if cell.value is not None and isinstance(cell.value, (int, float)):
            cell.value += 1

# 保存修改后的 Excel 文件
wb.save('modified.xlsx')

这只是一个简单的示例，在实际应用中，您可以根据自己的需要编写更复杂的代码来处理 Excel 中的数据。

windows 使用python批量处理excel表格平均值代码

在 Windows 上，可以使用 Python 自带的 openpyxl 库来处理 excel 表格。以下是一个示例代码，可以读取指定目录下的所有 excel 文件，计算每个表格的平均值并输出到新的 excel 文件中：

import openpyxl
import os

# 设置要处理的 excel 文件目录
excel_dir = 'path/to/excel/dir'

# 遍历目录下的所有 excel 文件
for file in os.listdir(excel_dir):
    if file.endswith('.xlsx'): # 只处理 .xlsx 文件
        file_path = os.path.join(excel_dir, file)
        
        # 读取 excel 文件
        workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
        sheet = workbook.active
        
        # 计算每列的平均值
        means = []
        for i in range(1, sheet.max_column+1):
            col_values = []
            for j in range(2, sheet.max_row+1):
                col_values.append(sheet.cell(row=j, column=i).value)
            means.append(sum(col_values) / len(col_values))
        
        # 将平均值输出到新的 excel 文件中
        output_file = os.path.join(excel_dir, f'{file.split(".")[0]}_output.xlsx')
        output_workbook = openpyxl.Workbook()
        output_sheet = output_workbook.active
        for i, mean in enumerate(means):
            output_sheet.cell(row=1, column=i+1, value=f'Column {i+1}')
            output_sheet.cell(row=2, column=i+1, value=mean)
        output_workbook.save(output_file)

在上述代码中，我们使用 openpyxl 的 load_workbook 函数读取 excel 文件，然后使用 max_column 和 max_row 属性获取表格的列数和行数，进而计算每列的平均值。最后，我们使用 Workbook 和 save 函数将平均值输出到新的 excel 文件中。注意，输出的文件名需要与原文件名有所区别，否则会被覆盖。