這里介紹如何用python來自動完成我們的excel工作。

本文的目的是展示一些常見的Excel任務，以及如何在python pandas中執行類似的任務。例子微不足道，但重要的是通過這個例子來循序漸進的介紹pandas簡單到復雜的功能。展示pandas如何利用Python的完整的模塊系統做一些簡單的文字處理。

自動求和

數據如下:

原始數據截圖

第1步，求出每一行數據的和，并作為一個? 新列附加到數據中。在excel里，可能用公式是sum(A2:E2)。

在這里，這功能就可以用pandas的dataframe來解決。這里簡單說下dataframe，我們簡單認為，dataframe就是對應了excel的數據結構，我們操作的時候，就可以認為dataframe就是對應excel的操作。

第2步，對P1~P5的每一列做一個求和。在excel里是用公式，SUM(G2:G16).python對應解決方案是用 pandas的對應列，然后直接求sum即可。

第3步，對第一列求和，平均值，最小值，最大值。

程序邏輯如下，讀入excel，然后按行求和，把求出所有行的和作為一個新列加到數據里，為防止破壞原始數據，寫入一個新的excel文件，接著在python運行結果里顯示對數據的操作結果。

程序如下:

Python代碼

運行結果：

運行結果

讓我們看看新生成的excel.

圖片發自簡書App

只需要這么幾行代碼，就完成了讀取excel，然后對P1,P2,P3,P4,P5求和，平均值，最小值，最大值，并寫入新文件的功能。

第17,18行代碼，把求各行和的結果寫入一個新的excel文件，名字為newxls.xls，并指定寫入第一個名為0的工作表中。

其中14行代碼中df.head()使用head()函數查看列表前幾行數據(默認是前5行)，如果我在括號里寫3，結果只會顯示前3行，如下：

圖片發自簡書App

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python对excel数据求和_96、python操作excel求和的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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