Python批量处理工作簿和工作表的实现示例

下面我会详细讲解一下“Python批量处理工作簿和工作表的实现示例”的完整实例教程。

1. 环境设置

首先，需要安装openpyxl库和pandas库。可以使用pip命令进行安装。

!pip install openpyxl
!pip install pandas

2. 批量处理工作表

我们可以使用openpyxl库中的load_workbook()方法来读取工作簿中的工作表，并使用pandas库中的read_excel()方法来处理工作表中的数据，示例如下：

import openpyxl
import pandas as pd

# 读取工作簿
workbook = openpyxl.load_workbook('workbook.xlsx')

# 遍历工作表
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    # 读取工作表数据
    data = pd.read_excel('workbook.xlsx', sheet_name=sheet_name)

    # 处理数据
    # ...

    # 保存数据
    # ...

在示例中，我们首先使用openpyxl库中的load_workbook()方法读取了名为"workbook.xlsx"的工作簿，然后使用workbook.sheetnames属性遍历工作簿中的所有工作表。接着，使用pandas库中的read_excel()方法读取工作表中的数据，并进行数据处理后，最后再保存数据。

3. 批量处理工作簿

要批量处理工作簿，我们可以使用os模块获取文件夹下所有的工作簿文件名，并结合openpyxl库中的load_workbook()方法和pandas库中的read_excel()方法，对每个工作簿进行处理，示例如下：

import os
import openpyxl
import pandas as pd

# 获取文件夹下所有工作簿文件名
workbook_files = [os.path.join('workbooks', f) for f in os.listdir('workbooks') if f.endswith('.xlsx')]

# 遍历工作簿
for workbook_file in workbook_files:
    # 读取工作簿
    workbook = openpyxl.load_workbook(workbook_file)

    # 遍历工作表
    for sheet_name in workbook.sheetnames:
        # 读取工作表数据
        data = pd.read_excel(workbook_file, sheet_name=sheet_name)

        # 处理数据
        # ...

        # 保存数据
        # ...

在示例中，我们首先使用os模块的listdir()方法获取了名为"workbooks"的文件夹下所有以".xlsx"扩展名结尾的工作簿文件名，并使用openpyxl库中的load_workbook()方法读取每个工作簿。然后，遍历每个工作簿中的工作表，并使用pandas库中的read_excel()方法读取工作表中的数据进行处理，最后再保存数据。