Python实现Excel函数与读写操作

该文档是XX大学Python深度学习课程的一份实验报告，旨在通过Python实现对Excel文件的读写操作以及应用10个Excel函数。实验由学生刘x完成，内容包括读取Excel文件中的数据，展示不同工作表的内容，并进行特定列的数据检索。报告中给出了部分代码示例，用于读取和显示Excel文件的数据。 在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件。在实验中，首先导入了pandas库并使用`pd.read_excel()`函数读取名为"excel.xlsx"的文件。默认情况下，`read_excel()`会显示第一个工作表的内容。通过`ExcelFile`对象，可以获取到Excel文件中所有工作表的名称，并遍历每个工作表以展示其内容。此外，可以使用`fillna()`函数处理缺失值，将其替换为"为空"。 对于特定工作表和列的读取，可以通过设置`sheet_name`参数选择工作表，并使用`index_col`参数将某一列设为索引，如将"班级"设为索引，然后使用`.loc[]`方法定位并返回特定班级的数据。 在写入Excel文件时，同样可以使用pandas库。通过创建一个DataFrame对象，填充数据，然后使用`to_excel()`方法将其保存到Excel文件中。未在摘要中提供完整的写入代码，但通常会涉及DataFrame的构造、赋值和保存操作。 实验中提到的10个Excel函数并未在摘要中详述，但在实际操作中可能包括常见的计算、统计和逻辑判断函数，如SUM、AVERAGE、COUNT、IF等。在Python中，这些功能可以通过pandas或numpy库的相关函数实现，例如使用`sum()`, `mean()`, `count()`, 和条件函数如`np.where()`。 Python进行Excel自动化办公的优势在于灵活性和强大的数据处理能力，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。通过熟练掌握pandas和其他相关库的使用，能够极大地提高工作效率，特别是在处理大量结构化数据时。在实际工作中，这可以应用于数据分析、报告生成、数据整合等多种场景。