课程: Excel 中的 Python

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处理Excel表格数据

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在上一个视频中，我们学习了 如何处理数据区域， 接下来我们来看看如何处理数据表。 在这里，我们有一个 Excel 表格， 当我们选中这个表格中的单元格时， 在“菜单”的选项卡上， 会出现“表设计”这样的选项。 接下来， 我们也使用 Python 单元格 来引用这个表格中的数据。 点击 A8 单元格， 输入公式“=py(”， 我们进入 Python 单元格的编辑模式。 接下来，我们来选择表格中的数据区域。 在这儿呢，我们直接手动地使用 xl 函数来引用 Excel 数据， “xl(〞”。 你会看到，它自动地显示了 当前 Excel 工作簿中定义好的名称。 在这里，我们有一个 User 表， 它对应的就是当前的 这个 Excel 表格。 我们来选中它， 我可以使用 Tab 键直接选中它， 然后，我们用 Ctrl+Enter 来提交代码。 你会看到，我们同样会得到一个 DataFrame。 所以，我们可以通过 Excel 中 定义的名称区域来引用数据， 这和我们在 Excel 中 直接引用数据的方式是一样的。 这就非常方便， 因为它是一个更加友好的数据引用方式。 我们打开显示卡。 这个时候你会看到， 我们得到的这个 DataFrame 它没有标题行， 如果我们想要引用整个表格的数据， 包括标题行的数据， 那么我们就需要使用结构化方式来引用它。 我们双击 A8 单元格，进入编辑模式。 接下来，我们可以使用鼠标选中整个表格， 包括标题行。 你会看到，当我们使用结构化引用的方式 来引用 Excel 表格的时候， 这个时候才会选中标题行的数据。 在这种情况下，Excel 会自动检测到 表格中的标题行， 它会把代码中的 header 设置为 True， 我们使用 Ctrl+Enter 提交代码。 然后，打开这个 DataFrame 的显示卡片。 这个时候，你就会看到， 我们现在得到的 DataFrame 包含了标题行。 所以，我们既可以使用 Excel 中的单元格范围， 也可以引用 Excel 中定义好的名称， 来引用区域数据。 只要超过了一个单元格， 我们就会得到一个 DataFrame。 当我们引用的是一个表格的时候， 你需要使用结构化引用的方式， 来获取这个表格中的所有数据， 包括标题行。 在得到了 DataFrame 之后， 我们可以使用 pandas 的库 或者是…

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