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Python 有很多库可以用来处理 Excel 表格数据，比如 pandas、openpyxl、xlrd 等。下面是使用 pandas 库处理 Excel 表格数据的一个简单示例：
- 首先，安装 pandas 库。可以使用 pip 命令在命令行中运行以下命令进行安装：
pip install pandas
- 然后，导入 pandas 库：
import pandas as pd
- 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 表格数据：
df = pd.read_excel('data.xlsx')
这将把 Excel 表格中的数据读取到一个名为 df 的 DataFrame 对象中。
- 处理数据。
可以使用 pandas 提供的各种函数和方法来处理 DataFrame 对象，例如筛选特定行或列、计算统计信息、排序、合并、拆分等等。
以下是一些常用的 DataFrame 操作示例：
- 查看 DataFrame 的前几行：
print(df.head())
- 获取 DataFrame 的列名：
print(df.columns)
- 获取特定列的数据：
column_data = df['Column Name']
- 筛选特定行：
filtered_data = df[df['Column Name'] > 10]
- 计算统计信息：
mean_value = df['Column Name'].mean()
- 排序：
sorted_data = df.sort_values('Column Name')
- 合并 DataFrame：
merged_data = pd.concat([df1, df2])
- 拆分 DataFrame：
splitted_data = pd.split(df, [2])
- 将处理后的数据保存到 Excel 表格：
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
将 DataFrame 对象保存到名为 output.xlsx 的 Excel 文件中，index=False 表示不将行索引保存到 Excel 中。
这只是一个简单的示例，pandas 库还提供了很多其他强大的功能来处理 Excel 表格数据。你可以根据具体的需求查阅 pandas 的官方文档来了解更多细节。
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