下面介绍四个不同类型的Python处理Excel的经典应用案例，以帮助读者更好地掌握Python处理Excel的技能。

一、读取Excel数据

Python通过pandas库可以轻松地读取Excel数据。pandas库是一个专门用于数据分析和处理的库，它可以将Excel中的数据读取为DataFrame格式，便于进行后续的数据分析和操作。

下面有一个测试表格，结构如下：

我们使用以下代码将表格中的数据读取出来，数据为DataFrame对象实例。

import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')print(data)

当然，后续我们可以对读取到的数据进行一些处理。DataFrame这种类型看似复杂，实则在处理数据时非常灵活。

二、处理Excel数据

使用pandas库，可以很容易地处理Excel数据。例如对数据进行筛选、排序、过滤、修改、删除等操作。

import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')res = data[data['score'] > 60].sort_values(by='score', ascending=False)print(res)

同样是上面的测试表格，我们将分值大于60的人员筛选出来，然后按照分值降序排列。

没错，简单的一行代码搞定了这么多事，毫无违和感！这种数据结构的好处在于不用遍历，直接对列进行筛选和操作。

三、写入Excel数据

使用pandas库，可以将处理好的数据快速写入Excel文件中，方便数据的保存和分享。

我们将刚才筛选的数据存入到一个Excel表格中。如下演示：

import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')res = data[data['score'] > 60].sort_values(by='score', ascending=False)res.to_excel('test_res.xlsx', index=False)

其实，基于其方便处理数据的优点，我们可以将任意DataFrame对象实例数据写入xlsx中。

四、生成Excel报表

同样，我们可以使用Python的xlwings库，轻松地生成Excel报表，以便更好地展示数据和结果。示例如下：

主要代码如下：

import xlwings as xwwb = xw.Book('test.xlsx')sht = wb.sheets['Sheet1']chart = sht.charts.add()chart.set_source_data(sht.range('B1').expand('down').expand('right'))chart.chart_type = 'column_clustered'chart.name = '成绩统计图'wb.save('report.xlsx')wb.close()

小伙伴们可以试试看，xlwings 模块的这个图表功能很有意思。