如何使用Python处理Excel文件？
「问题说明」这次要处理的excel有两个sheet，要根据其中一个sheet的数据来计算另外一个sheet的值。造成问题的点在于，要计算值的sheet里不仅仅有数值，还有公式。我们来看一下：如上图所示，这个excel一共有两个sheet:CP和DS，我们要按照一定的业务规则，根据CP中的数据计算DS对应单元格的数据。图中蓝色方框框出来的是带公式的，而其他区域是数值。我们来看看，如果我们按照之前说的处理逻辑，把excel一次性批量读取到dataframe处理，然后再一次性批量写回去有啥问题。这部分代码如下：
「问题说明」
这次要处理的excel有两个sheet，要根据其中一个sheet的数据来计算另外一个sheet的值。造成问题的点在于，要计算值的sheet里不仅仅有数值，还有公式。我们来看一下：
如上图所示，这个excel一共有两个sheet:CP和DS，我们要按照一定的业务规则，根据CP中的数据计算DS对应单元格的数据。图中蓝色方框框出来的是带公式的，而其他区域是数值。
我们来看看，如果我们按照之前说的处理逻辑，把excel一次性批量读取到dataframe处理，然后再一次性批量写回去有啥问题。这部分代码如下：
import pandas as pd
import xlwings as xw
#要处理的文件路径
fpath = "data/DS_format.xlsm"
#把CP和DS两个sheet的数据分别读入pandas的dataframe
cp_df = pd.read_excel(fpath,sheet_name="CP",header=[0])
ds_df = pd.read_excel(fpath,sheet_name="DS",header=[0,1])
#计算过程省略......
#保存结果到excel
app = xw.App(visible=False,add_book=False)
ds_format_workbook = app.books.open(fpath)
ds_worksheet = ds_format_workbook.sheets["DS"]
ds_worksheet.range("A1").expand().options(index=False).value = ds_df
ds_format_workbook.save()
ds_format_workbook.close()
app.quit()如上代码存在的问题在于，pd.read_excel()方法从excel里读取数据到dataframe的时候，对于有公式的单元格，会直接读取公式计算的结果（如果没有结果则返回Nan），而我们写入excel的时候是直接把dataframe一次性批量写回的，这样之前带公式的单元格，被写回的就是计算出来的值或Nan，而丢掉了公式。
好了，问题出现了，我们该如何解决呢？这里会想到两个思路：
dataframe写回excel的时候，不要一次性批量写回，而是通过行和列的迭代，只写回计算的数据，有公式的单元格不动；
读取excel的时候，有没有办法做到对于有公式的单元格，读取公式，而不是读取公式计算的结果；
我确实按照上面两个思路分别尝试了一下，我们一起来看一下。
「方案1」
如下代码尝试遍历dataframe然后按单元格写入对应的值，有公式的单元格不动
#根据ds_df来写excel，只写该写的单元格
for row_idx,row in ds_df.iterrows():
total_capabity_val = row[('Total','Capabity')].strip()
total_capabity1_val = row[('Total','Capabity.1')].strip()
#Total和1Gb Eqv.所在的行不写
if total_capabity_val!= 'Total' and total_capabity_val != '1Gb Eqv.':
#给Delta和LOI赋值
if total_capabity1_val == 'LOI' or total_capabity1_val == 'Delta':
ds_worksheet.range((row_idx + 3 ,3)).value = row[('Current week','BOH')]
print(f"ds_sheet的第{row_idx + 3}行第3列被设置为{row[('Current week','BOH')]}")
#给Demand和Supply赋值
if total_capabity1_val == 'Demand' or total_capabity1_val == 'Supply':
cp_datetime_columns = cp_df.columns[53:]
for col_idx in range(4,len(ds_df.columns)):
ds_datetime = ds_df.columns.get_level_values(1)[col_idx]
ds_month = ds_df.columns.get_level_values(0)[col_idx]
if type(ds_datetime) == str and ds_datetime != 'TTL' and ds_datetime != 'Total' and (ds_datetime in cp_datetime_columns):
ds_worksheet.range((row_idx + 3,col_idx + 1)).value = row[(f'{ds_month}',f'{ds_datetime}')]
print(f"ds_sheet的第{row_idx + 3}行第{col_idx + 1}列被设置为{row[(f'{ds_month}',f'{ds_datetime}')]}")
elif type(ds_datetime) == datetime.datetime and (ds_datetime in cp_datetime_columns):
ds_worksheet.range((row_idx + 3,col_idx + 1)).value = row[(f'{ds_month}',ds_datetime)]
print(f"ds_sheet的第{row_idx + 3}行第{col_idx + 1}列被设置为{row[(f'{ds_month}',ds_datetime)]}")如上的代码确实解决了问题，也即有公式的单元格的公式被保留了。但是，根据我们文章开头提到的Python处理excel的忠告，这个代码是有严重性能问题的，因为它通过api频繁操作excel的单元格，导致写入非常慢，在我的老迈Mac本上一共跑了40分钟，简直不可接受，故该方案只能放弃。
「方案2」
这个方案是希望做到读取excel有公式值的单元格的时候，能保留公式值。这只能从各个Python的excel库的API来寻找有无对应的方法了。Pandas的read_excel()方法我仔细看了一下没有对应的参数可以支持。Openpyxl我倒是找到了一个API可以支持，如下：
import openpyxl ds_format_workbook = openpyxl.load_workbook(fpath,data_only=False) ds_wooksheet = ds_format_workbook['DS'] ds_df = pd.DataFrame(ds_wooksheet.values)
关键是这里的data_only参数，为True则返回数据，为False的情况下可以保留公式值
本以为找到了对应解决方案正一顿窃喜，但当我看到通过openpyxl读取到dataframe中的数据结构的时候，才被破了一盆冷水。因为我的excel表的表头是比较复杂的两级的表头，表头中还存在合并和拆分单元格的情况，这样的表头被openpyxl读取到dataframe后，没有按照pandas的多级索引进行处理，而是简单的被处理成数字索引0123...
但我对dataframe的计算会依赖多级索引，因此openpyxl的这种处理方式导致我后面的计算无法处理。
openpyxl不行，再看看xlwings呢？通过对xlwings API文档的一通寻找，还真给我找到了，如下所示：
Range类提供了一个Property叫formula，可以获取和设置formula。
看到这个我简直如获至宝，赶紧代码操练起来。也许出于惯性，又或许是被之前按行列单元格操作excel的效率搞怕了，我直接先想到的方案还是一次性批量搞定，也即一次性读取excel所有的公式，然后再一次性写回去，所以我一开始的代码是这样的：
#使用xlwings来读取formula app = xw.App(visible=False,add_book=False) ds_format_workbook = app.books.open(fpath) ds_worksheet = ds_format_workbook.sheets["DS"] #先把所有公式一次性读取并保存下来 formulas = ds_worksheet.used_range.formula #中间计算过程省略... #一次性把所有公式写回去 ds_worksheet.used_range.formula = formulas
可是我想错了，ds_worksheet.used_range.formula让我误解只会返回excel中的有公式的单元格的公式，但其实它返回的是所有的单元格，只是对有公式的单元格保留了公式。所以，当我重新写回公式的时候，会覆盖掉我通过dataframe计算完并写入excel的其他的值。
既然这样的话，那我只能对有公式的单元格分别处理而不是一次性处理了，所以代码得这样写：
#使用xlwings来读取formula
app = xw.App(visible=False,add_book=False)
ds_format_workbook = app.books.open(fpath)
ds_worksheet = ds_format_workbook.sheets["DS"]
#保留excel中的formula
#找到DS中Total所在的行，Total之后的行都是formula
row = ds_df.loc[ds_df[('Total','Capabity')]=='Total ']
total_row_index = row.index.values[0]
#获取对应excel的行号(dataframe把两层表头当做索引，从数据行开始计数，而且从0开始计数。excel从表头就开始计数，而且从1开始计数)
excel_total_row_idx = int(total_row_index+2)
#获取excel最后一行的索引
excel_last_row_idx = ds_worksheet.used_range.rows.count
#保留按日期计算的各列的formula
I_col_formula = ds_worksheet.range(f'I3:I{excel_total_row_idx}').formula
N_col_formula = ds_worksheet.range(f'N3:N{excel_total_row_idx}').formula
T_col_formula = ds_worksheet.range(f'T3:T{excel_total_row_idx}').formula
U_col_formula = ds_worksheet.range(f'U3:U{excel_total_row_idx}').formula
Z_col_formula = ds_worksheet.range(f'Z3:Z{excel_total_row_idx}').formula
AE_col_formula = ds_worksheet.range(f'AE3:AE{excel_total_row_idx}').formula
AK_col_formula = ds_worksheet.range(f'AK3:AK{excel_total_row_idx}').formula
AL_col_formula = ds_worksheet.range(f'AL3:AL{excel_total_row_idx}').formula
#保留Total行开始一直到末尾所有行的formula
total_to_last_formula = ds_worksheet.range(f'A{excel_total_row_idx+1}:AL{excel_last_row_idx}').formula
#中间计算过程省略...
#保存结果到excel
#直接把ds_df完整赋值给excel，会导致excel原有的公式被值覆盖
ds_worksheet.range("A1").expand().options(index=False).value = ds_df
#用之前保留的formulas，重置公式
ds_worksheet.range(f'I3:I{excel_total_row_idx}').formula = I_col_formula
ds_worksheet.range(f'N3:N{excel_total_row_idx}').formula = N_col_formula
ds_worksheet.range(f'T3:T{excel_total_row_idx}').formula = T_col_formula
ds_worksheet.range(f'U3:U{excel_total_row_idx}').formula = U_col_formula
ds_worksheet.range(f'Z3:Z{excel_total_row_idx}').formula = Z_col_formula
ds_worksheet.range(f'AE3:AE{excel_total_row_idx}').formula = AE_col_formula
ds_worksheet.range(f'AK3:AK{excel_total_row_idx}').formula = AK_col_formula
ds_worksheet.range(f'AL3:AL{excel_total_row_idx}').formula = AL_col_formula
ds_worksheet.range(f'A{excel_total_row_idx+1}:AL{excel_last_row_idx}').formula = total_to_last_formula
ds_format_workbook.save()
ds_format_workbook.close()
app.quit()经测试，如上代码完美地解决我的需求，而且性能上也完全没问题。
刚在Windows安装好Python却不知道如何启动？本文详细演示如何通过开始菜单找到并打开IDLE集成开发环境，以及如何在PowerShell或命令提示符中使用python和py命令启动交互式解释器、运行.py脚本文件。包含退出解释器的方法及常见启动问题排查，帮助初学者快速验证安装成功并开始编写代码。
针对Windows初学者的Python安装实战指南。详细讲解如何从Python官网下载匹配架构的安装包，重点演示安装首屏勾选“Add python.exe to PATH”的关键操作，并提供使用python --version和py命令验证环境变量的具体步骤，帮助新手快速搭建开发环境并排查路径问题。
本教程演示如何在Excel中筛选大于指定数值的数据。核心步骤包括：确保数据连续、选中表头、通过“开始→排序和筛选”开启筛选，并在“数字筛选”中选择“大于”输入阈值。筛选仅隐藏不符合条件的行，不删除数据。完成后需逐行验证可见数据是否均大于阈值，并可通过取消筛选恢复全部数据。
本文通过“活动报名与费用汇报”真实案例，演示如何高效协同使用Word、Excel和PPT。从建立规范的项目文件夹开始，分别完成Word内容撰写、Excel数据统计与PPT结论展示，并强调多软件间数据一致性与交付检查的重要性，帮助新手建立完整的办公任务处理逻辑。
本文提供Word、Excel和PPT的零基础自学路线，强调以“可交付成果”为导向而非功能堆砌。通过分阶段练习文档排版、数据表格处理及演示文稿制作，帮助新手建立规范的文件管理、公式核对及放映检查习惯，快速掌握日常办公核心技能。
在日常工作中，台账的建立与统计几乎是绕不开的活儿——无论是考勤记录、项目跟踪，还是财务核算，一套清晰的台账就是效率的基石。而Excel，说它是实现这一目标的“利器”恐怕没人会反对。它既能帮你快速搭建表格，又能通过公式和透视表让数据自己“说话”。今天就来聊聊，怎么用Excel把台账这件事做到既省力又精
大家有没有遇到过PDF里的表格无法直接编辑的情况？这时候，将其转换为Excel再进行数据整理就会方便很多。下面，我给大家详细介绍3种完整的操作方法，每一步都配有对应的操作截图，同时还会说明普通PDF和扫描版表格在处理上的区别。 方法一：用极轻PDF转换Excel极轻PDF(pdf.cn)的PDF转E
要想确认麒麟OS中Python程序的运行状态以及资源占用情况，我们可以这样做：用ps -ef | grep python来筛选进程；通过top命令，按P键排序查看实时负载；使用pgrep -f "script.py"精准获取PID；借助lsof -p PID验证文件打开状态。另外，还可以结合syst
在Mac系统中，Safari和Chrome浏览器均不支持直接将书签导出为Excel的.xlsx格式，若想实现这一操作，需借助第三方工具或手动中转。具体而言，可先利用Safari浏览器将书签导出为Bookmarks.html文件，随后再通过Excel、Numbers等软件打开并进行格式转换；或者运行P
Word表格转Excel时，建议先转为PDF固定排版，再使用PDF转Excel工具提取数据。常用在线工具包括极轻PDF、PDFCandy和CleverPDF。转换后需重点检查合并单元格、数字格式、跨页表格及空白行，确保数据准确。此外，注意保护隐私，避免上传敏感文件。
Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统，拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起，适合需要持续观察和微调设备状态的场景。
极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件，支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明，避免使用，享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时，它能把识别后的处理步骤接得更顺，资料录入这类场景会省下不少时间。
