1. 엑셀을 구동하기 위해 흔히 사용하는 파이썬 라이브러리
엑셀을 구동하기 전에 먼저 파이썬과 관련 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 다음 라이브러리를 설치하거나 전문 Python 클라이언트인 pycharm을 사용하여 Python 및 관련 라이브러리를 빠르게 설치할 수 있습니다.
pandas: Excel 파일 및 데이터 처리용
openpyxl: Excel 파일 읽기 및 쓰기용
xlrd: Excel 파일 읽기용
xlwt: Excel 파일 쓰기용
1. 타사 라이브러리 사용 openpyxl
openpyxl은 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 파일을 읽고 쓰기 위한 Python 라이브러리입니다. Excel 파일을 읽고 쓸 수 있으며 여러 워크시트, 차트 등을 지원합니다.
샘플 코드:
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')
2. 타사 라이브러리 사용 xlrd 및 xlwt
xlrd 및 xlwt는 각각 Excel 파일을 읽고 쓰는 데 사용되지만 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/는 지원하지 않습니다. xltm 형식입니다.
샘플 코드:
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')
3. Pandas 라이브러리 사용
pandas는 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리입니다. Excel 파일을 읽고 쓰는 데에도 사용할 수 있지만 Excel 2010 xlsx/xlsm은 지원하지 않습니다. /xltx/xltm 형식입니다.
샘플 코드:
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)
2. Python에서 Excel을 작동하는 10가지 일반적인 방법
1. Excel 파일 읽기
Pandas 라이브러리의 read_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일을 읽습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx')
2. Excel 파일에 쓰기
Pandas 라이브러리의 to_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일에 데이터를 씁니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
import pandas as pd # 将数据写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)
3. 행 또는 열 삽입
행 또는 열을 삽입하려면 pandas 라이브러리의 추가() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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]
4. 행 또는 열 삭제
행 또는 열을 삭제하려면 pandas 라이브러리의 drop() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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)
5. 셀 값 수정
pandas 라이브러리의 at() 함수 또는 .iat() 함수를 사용하여 셀 값을 수정합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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
6. 셀 값 찾기
pandas 라이브러리의 .loc() 함수 또는 .iloc() 함수를 사용하여 셀 값을 찾습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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]
7. 데이터 정렬
데이터를 정렬하려면 pandas 라이브러리의 sort_values() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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')
8. 데이터 병합
데이터를 병합하려면 pandas 라이브러리의 merge() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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')
9. 데이터 그룹화
데이터를 그룹화하려면 pandas 라이브러리의 groupby() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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'])
10. 데이터 통계 계산
데이터 통계를 계산하려면 pandas 라이브러리의 explain() 함수를 사용하세요. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
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()
위 내용은 Python을 사용하여 Excel을 자동화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

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