Excel の自動化に Python を使用するにはどうすればよいですか?

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 获取所有工作表名
sheet_names = workbook.sheetnames
print(sheet_names)

# 获取指定工作表
sheet = workbook['Sheet1']

# 获取单元格数据
cell = sheet['A1']
print(cell.value)

# 修改单元格数据
sheet['A1'] = 'Hello World'

# 保存 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')

import xlrd
import xlwt

# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')

# 获取所有工作表名
sheet_names = workbook.sheet_names()
print(sheet_names)

# 获取指定工作表
sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

# 获取单元格数据
cell = sheet.cell(0, 0)
print(cell.value)

# 修改单元格数据
new_workbook = xlwt.Workbook()
new_sheet = new_workbook.add_sheet('Sheet1')
new_sheet.write(0, 0, 'Hello World')
new_workbook.save('example.xls')

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xls', sheet_name='Sheet1')

# 获取单元格数据
value = df.iloc[0, 0]
print(value)

# 修改单元格数据
df.iloc[0, 0] = 'Hello World'
df.to_excel('example.xls', index=False)

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

import pandas as pd

# 将数据写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

import pandas as pd

# 插入行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.append({'A': 4, 'B': 7}, ignore_index=True)

# 插入列
df['C'] = [7, 8, 9, 10]

import pandas as pd

# 删除行
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.drop(1)

# 删除列
df = df.drop('B', axis=1)

import pandas as pd

# 修改单元格值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.at[1, 'B'] = 7

# 使用.iat()函数修改单元格值
df.iat[0, 1] = 8

import pandas as pd

# 查找单元格值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
value = df.loc[1, 'B']

# 使用.iloc()函数查找单元格值
value = df.iloc[1, 1]

import pandas as pd

# 对数据进行排序
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 6, 5]})
df = df.sort_values(by='A')

import pandas as pd

# 合并数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})
df = pd.merge(df1, df2, on='A')

import pandas as pd

# 分组数据
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

import pandas as pd

# 计算数据统计量
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
desc = df.describe()