Python使用openpyxl生成N*N乘法表实战
本文介绍如何利用Python的openpyxl库，通过命令行接收参数N，自动生成N*N乘法表Excel文件。代码演示了创建工作簿、设置字体样式及填充单元格数值的完整流程，适用于Python办公自动化入门学习。
2026-10-12
6
本文介绍如何利用Python的openpyxl库，通过命令行接收参数N，自动生成N*N乘法表Excel文件。代码演示了创建工作簿、设置字体样式及填充单元格数值的完整流程，适用于Python办公自动化入门学习。
本文介绍如何使用Python的pandas库实现Excel中的数据透视表和Vlookup匹配功能。通过读取Excel文件、过滤数据、计算汇总指标，并将结果保存为新的Excel文件，展示了数据处理的基本流程。
本文介绍如何使用Python的python-docx库解析Word文档中的表格数据，并结合pandas将提取的信息自动写入Excel（CSV格式）。文章详细讲解了处理中文编码、识别勾选状态以及定位表头对应单元格值的逻辑，通过遍历文档行与列实现批量自动化填表，适用于WPS及Word的docx格式文件处理。
本文解决Python3中使用xlwt追加写入Excel时原有格式丢失的问题。通过引入xlutils库，利用formatting_info=True参数打开工作簿并拷贝对象，可在保留原Excel样式的前提下追加数据。文章提供了完整的爬虫维护代码示例及关键写入逻辑，帮助开发者避免格式被覆盖的常见坑点。
本文介绍利用Python统计特定时间段内并发数的方法。通过连接MySQL数据库获取进出时间数据，利用datetime模块进行时间窗口切片计算当前并发连接数，最终将统计结果写入Excel文件。适用于需要分析系统并发负载场景，代码包含数据库连接、数据提取及Excel导出完整流程。
本文详细介绍如何使用Python的xlrd库读取Excel文件。通过安装依赖、指定文件路径、遍历行列数据，并将特定列的时间格式转换为datetime对象，最终将结果存储于列表中。文章提供了完整的代码示例与操作步骤，帮助开发者快速实现Excel数据的高效提取与处理。
本文详解利用Python实现自动化办公的核心技术，涵盖CSV文件的读写、Word文档的打开与创建、Excel数据的提取与写入，以及PPT演示文稿的自动生成。通过具体代码示例，展示如何使用csv、win32com及openpyxl等库处理常见办公文件格式，提升数据处理效率。
本文介绍如何使用Python的pymysql库连接MySQL数据库，遍历指定数据库下的所有表并统计数据条数。同时，利用numpy库提供的统计函数（如np.mean、np.sum等）处理提取的数据。最后，通过xlwt库将统计结果导出为Excel文件，实现数据库数据量的自动化统计与报表生成。
本文介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制堆叠柱状图，展示各分类占比及与整体的关系。通过读取Excel文件数据，利用循环和bottom参数实现柱状图的堆叠效果，并自定义颜色与图例。
本文介绍如何使用Python的xlrd模块批量读取Excel文件中的IP数据。通过安装xlrd库并编写脚本，可遍历工作表获取指定列的单元格内容。示例代码展示了文件存在性检查、打开工作簿及逐行打印IP值的完整流程，适用于需要自动化处理Excel数据的场景。
本文介绍如何使用Python的folium库结合pandas处理Excel数据，绘制气象站点地图。通过度分转换、距离计算和自定义标记，展示如何从Excel文件中读取数据并在地图上可视化站点位置。
本文介绍如何使用Python的pandas库将一个Excel文件按指定列（如销售部门）拆分为多个独立的Excel文件。通过读取数据、提取分类并循环处理，将不同类别的数据分别保存为新的Excel文件，实现数据的分类管理。
