使用python代码写出选择 Excel 文件和原始透视表的名称。或者选择在 Excel 中指明，以打开文件并指定透视表中的单元格。或者，也可以选择自定义输入以手动输入透视表名称，或选择在高级编辑器中打开以输入 VB 表达式。 再从菜单中选择 Excel 文件，然后选择指定范围或表格作为透视表的来源，或选择在 Excel 中指明以直接从文件中指定范围。如果要选择整个工作表，请选择在 Excel 中指明，然后选择所需的所有列（例如：A:F）。或者，也可以选择自定义输入以手动输入范围，或选择在高级编辑器中打开以输入 VB 表达式。

以下是使用Python代码选择Excel文件和透视表名称的示例：

import pandas as pd

# 选择Excel文件
file_path = input("请输入Excel文件路径：")
df = pd.read_excel(file_path)

# 选择透视表
pivot_table_name = input("请输入透视表名称：")
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='索引列', columns='列名', values='数值列', aggfunc='sum')

其中，`file_path` 是 Excel 文件的路径，`df` 是 Pandas 数据框对象，`pivot_table_name` 是透视表的名称，`pivot_table` 是透视表的结果。可以根据实际情况修改参数，例如 `index`、`columns`、`values` 和 `aggfunc`。

相关问题

使用python代码写出选择 Excel 文件和原始透视表的名称，选择在 Excel 中指明，以打开文件并指定透视表中的单元格，或者，也可以选择自定义输入以手动输入透视表名称，或选择在高级编辑器中打开以输入 VB 表达式， 再从菜单中选择 Excel 文件，然后选择指定范围或表格作为透视表的来源，或选择在 Excel 中指明以直接从文件中指定范围，如果要选择整个工作表，请选择在 Excel 中指明，然后选择所需的所有列（例如：A:F），或者，也可以选择自定义输入以手动输入范围，或选择在高级编辑器中打开以输入 VB 表达式。

以下是使用Python代码选择Excel文件和透视表的示例，包括在Excel中指定透视表范围和手动输入透视表名称的选项：

import win32com.client as win32

# 创建Excel应用程序
excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
excel.Visible = True

# 选择Excel文件
file_path = input("请输入Excel文件路径：")
workbook = excel.Workbooks.Open(file_path)

# 选择透视表
pivot_table_name = input("请输入透视表名称：(输入'Excel'使用Excel范围)")
range_address = input("请输入透视表范围：(输入'Excel'使用Excel范围)")
sheet = workbook.ActiveSheet
if pivot_table_name.lower() == 'excel' and range_address.lower() == 'excel':
    pivot_table_range = sheet.UsedRange
    pivot_table_name = input("请输入透视表名称：")
else:
    pivot_table_range = sheet.Range(range_address)
pivot_table_cache = workbook.PivotCaches().Create(SourceType=win32.constants.xlDatabase, SourceData=pivot_table_range)
pivot_table = pivot_table_cache.CreatePivotTable(TableDestination=sheet.Range("A1"), TableName=pivot_table_name)

# 关闭Excel文件
workbook.Close(SaveChanges=False)
excel.Quit()

在这个示例中，我们增加了一些选项，使用户能够手动输入透视表的名称和范围，或选择在 Excel 中指定。我们使用了与上一个示例相同的代码来创建 Excel 应用程序并打开指定的 Excel 文件。然后，我们增加了一个名为 `pivot_table_name` 的变量，允许用户手动输入透视表的名称。接下来，我们增加了名为 `range_address` 的变量，允许用户手动输入透视表的范围，或者选择在 Excel 中指定。如果用户输入 'Excel'，我们将使用 `UsedRange` 属性获取工作表中使用的范围，这相当于在 Excel 中指定范围为整个工作表。如果用户选择手动输入透视表名称和范围，我们将使用 `Range()` 方法选定范围。最后，我们使用与上一个示例相同的代码创建透视表。

python 读取 excel 文件 透视表 代码

### 回答1：
通过 Python 使用透视表，你可以使用 Pandas 库。

首先，你需要使用 `pandas.read_excel()` 函数读取 Excel 文件，然后使用 `pivot_table()` 方法创建透视表。

例如，假设你有一个名为 "data.xlsx" 的 Excel 文件，其中包含两个工作表 "Sheet1" 和 "Sheet2"，你可以使用以下代码创建一个透视表：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

# 创建透视表
pivot_table = df.pivot_table(index='列名', columns='行名', values='数据值')

# 显示透视表
print(pivot_table)

在这个例子中，你需要指定要在透视表中使用的列名、行名和数据值。其他可用的选项包括聚合函数、自定义聚合函数、填充空值等。有关更多信息，请参阅 Pandas 文档。

### 回答2：
Python中可以使用Pandas库来读取Excel文件和创建透视表。首先，确保已经安装了Pandas库。可以使用以下代码来读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 查看读取的数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用`read_excel`函数来读取Excel文件，并将读取的数据存储在一个DataFrame对象中。可以将文件名替换为具体的Excel文件路径。

接下来，我们可以使用Pandas的`pivot_table`函数来创建透视表。透视表可以通过汇总和统计数据来提供洞察力。以下是创建透视表的一个示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Index', columns='Column', aggfunc='mean')

# 查看透视表
print(pivot_table)

在上面的代码中，我们使用`pivot_table`函数来创建透视表。在函数参数中，`df`是包含原始数据的DataFrame对象，`values` 参数表示要聚合的数值列名，`index` 参数表示行索引列名，`columns` 参数表示列索引列名，最后的`aggfunc` 参数表示汇总计算的方法，例如'mean'表示计算均值。

以上的代码只是一个简单的示例，根据实际需要，可以根据数据的具体情况和要求来定义更复杂的透视表。

### 回答3：
下面是使用Python读取Excel文件并生成透视表的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

# 创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='数值列名', index='行索引列名', columns='列索引列名', aggfunc='聚合函数')

# 打印透视表
print(pivot_table)

在代码中，需要将`文件路径/文件名.xlsx`替换为实际的Excel文件路径和文件名。`数值列名`是需要进行聚合的列名，`行索引列名`和`列索引列名`是用来划分透视表的行和列的列名，`聚合函数`是对数值列进行聚合的方法，例如`sum`表示求和，`mean`表示求平均值。

运行代码后，会打印出生成的透视表结果。

这段代码使用了`pandas`库中的`read_excel()`函数来读取Excel文件，并使用`pivot_table()`函数创建透视表。最后使用`print()`函数打印出透视表的结果。

希望上述代码对您有所帮助。