放荡的人生|超能力加持！用Python增强Excel的3大集成方法及用途( 二 )
使用流行的pandas库可以快速地将数据从电子表格加载到pandas DataFrames或SQL数据库中 。 这两种解决方法都可以让数据分析和探索变得快速和轻松 。
其他可以考虑的库
下面再介绍一些可用的、流行的针对于Excel的Python库 。 上述提到的库将能够满足大多数情况下的使用需求 ， 但如果你正在寻找Excel特有的功能(如格式化 ， 过滤器等) ， 可能需要尝试探索以下库：
· openpyxl：可以读写Excel 2010文件 ， 可以在Excel中编写新的工作表 ， 编辑现有的工作表 ， 并使用鼠标完成几乎所有可以完成的操作 ， 它支持Excel几乎所有的扩展 。
· xlrd：用于读取Excel文件中的数据和格式信息的库 。
· xlsxwriter：可能最全的Excel Python库 。 格式化、条件格式、图表、合并单元格、过滤器、注释、与pandas的集成 ， 这些还只是它提供的部分功能 。 如果希望通过Python脚本使用Excel的全部功能 ， 可以从这个库开始!
图源：unsplash
【放荡的人生|超能力加持！用Python增强Excel的3大集成方法及用途】Excel是一个功能极强、用处极广的工具 ， 如果你对它不熟 ， 最好赶紧学起来！Excel的主要局限是大数据 ， 估计用不了多久微软就会出手拯救它 。 在此之前 ， 我们可以使用Python来解决可能遇到的一些问题 。
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