Python处理Excel的便利性确实比stata更胜一筹，导入Excel时，stata需先指定工作目录并输入冗长代码。相比之下，Python的上手门槛较低。在处理Excel时，通常会涉及pandas和xlrd两个工具包。pandas应用更为广泛，是多数人的首选。在conda环境中搭建Python环境后，使用jupyter notebook进行编程操作会更为流畅。使用...
【初学自用】Python与excel交互的两种方法
Python处理Excel的便利性确实比stata更胜一筹，导入Excel时，stata需先指定工作目录并输入冗长代码。相比之下，Python的上手门槛较低。
在处理Excel时，通常会涉及pandas和xlrd两个工具包。pandas应用更为广泛，是多数人的首选。
在conda环境中搭建Python环境后，使用jupyter notebook进行编程操作会更为流畅。使用anaconda开发时，通过在终端输入pip install命令来安装所需工具包，体验堪称福音。
借助pandas工具包，可以实现对文件的灵活操作。例如，若需精确检索姓名列中名为小红帽的行，则可以通过编写特定代码实现目标行的提取。
此外，使用pandas将Python中的列表转化为Excel表格亦十分便捷。
而xlrd包则提供了Excel文件的读取功能，尽管其未生成dataframe格式的对象，但在处理时间和后续操作方面，仍有一定的差异。
值得一提的是，try...except语句的使用确实强大，未来在编程过程中应多加应用，以提高代码的健壮性和灵活性。2024-09-22
