用 Python 批量处理 Excel:三行代码搞定重复工作(收藏级)

1. 环境准备（一次配置，长期受益）

• 安装依赖：

  在控制台输入以下命令

pip install pandas openpyxl xlsxwriter -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2. 三行代码打开 → 修改 → 保存

• 万事开头难：笔者自己也是一个懒惰的p人，所以读者朋友们，开始写第一句代码才是搞定excel的第一步，让我们准备一个有A列，B列的excel，放在我们要写的代码的同一级目录下。

• 编写代码：

• 结果：

核心思路：把 Excel当“DataFrame 表”操作——选列/选行、修改值、保存文件，一气呵成。

3. 常见清洗：筛选、选择列、计算新列

• 是不是大家都碰到过这种糟心事：文件夹堆着十几份日报表格，表头看上去差别不大，可汇总的时候问题一大堆。时间格式乱七八糟，有 2025/4/1、2025-04-01，还有直接写 4 月 1 日的；数值栏里本该填数字，却掺杂着 —、NA 这类占位符号。

• 手动复制粘贴、逐个修正格式，折腾半天特别耗精力。

  为此写了一段简易脚本，三步搞定全部工作：

• 👉 批量自动整合全部 Excel 文件，省去手动复制粘贴

• 👉 标准化日期与数字格式，同步计算数据偏差

• 👉 自动生成汇总表、透视表格，一键整体导出

  

• 原始合并：所有 Excel 纵向堆叠 + 偏差列

• 按日聚合：每天每厂的计划/实际/偏差合计

• 透视表：行=电厂，列=日期，值=实际合计

运行后，你就会在 output/结果总表.xlsx 看到完整分析工作簿。

这段把“业务规则”写成函数，是最可维护的方式。

4. 总结

今天你用 pandas 打通了 Excel 自动化的核心路径：

• 自动合并多文件

• 自动清洗并计算偏差

• 自动输出汇总、透视报表

今日为大家呈上的这本《Excel Python：飞速搞定数据分析与处理》，乃是专为 Excel 用户量身打造的 Python 入门指南。

此书堪称每一位高级 Excel 用户的必读佳作，在此强烈推荐！

本书共分为4个部分：（完整电子书籍文末获取）

• 第一部分：Python 基础入门讲解 Python 核心基础概念、开发环境搭建与全套基础语法知识。

  第二部分：Pandas 数据分析入门手把手教大家用 Pandas 做数据分析，覆盖 Series 与 DataFrame 结构、数据增删改查、表拼接合并、统计聚合运算等实操内容。

  第三部分：脱离 Excel 软件读写表格演示依靠 Pandas 搭配专用读写库，直接读取、写入 Excel 文件，无需打开 Excel 本体。

  第四部分：xlwings 操控 Excel 程序利用 xlwings 实现对 Excel 软件本身的编程控制，实现表格自动化批量处理，打造 Python 驱动的 Excel 高效工具。

部分内容截图：

话不多说小编已经打包好了完整电子版，如果需要这份Python电子书资料

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