在本期中，边肖将为您带来一个用Python处理100个表的示例分析。文章内容丰富，从专业角度进行分析和叙述。看完这篇文章，希望你能有所收获。
一个故事给动力
没有学习Python的动力？让一个故事给你学习的动力！外卖小哥10分钟处理100张表格。为什么处理100张表格需要10分钟？故事是这样开始的。当有紧急客户需要时，需要汇总100张表格。老板让你10分钟搞定，你却用传统的方法，自然10分钟只是开始。
老板要你在10分钟内完成。
部门领导很着急，就走到一边督促自己。再也不平静了！
部门领导很着急。
这时，来送订单的外卖小哥参战了，用Python搞定了一切。
外卖小哥上阵。
在故事的最后，介绍了本研究的内容。Excel无处不在。无论好坏，它基本上是工作场所数据分析的默认应用程序。你可能需要在日常工作中执行很多无聊的任务，这让你觉得：“一定有更好的方法”。Python是可以快速处理数据表的神器！不要说100份，短时间内处理几千份数据就可以了！
在短时间内处理数千个数据。
编程思路
您可以使用openpyxl库轻松地将Excel工作簿与Python相结合。
安装Python的库
Openpyxl可以使用pip或conda安装：
不到10行代码统计100个文件
假设在每个Excel工作簿中，每行都有总计，但没有销售总计。同样，您可以打开每个工作簿并添加一个公式，也可以使用Python来做到这一点！将使用Openpyxl。如果需要安装，请查看上面的说明。上面还提供了下载文件的链接。
importpenpyxlfiles=['/tmp/1 . XL xs '，/tmp/2.xlxs']#要为fileinfiles计数的excel路径：wb=openpyxl。load _ workbook(file)sheet=WB[' sheet 1 ']sheet[' F9 ']='=sum(f 53360 F8)' sheet[' F9 ']。for循环打开每个文件，并将“Sheet1”分配给变量表。然后，将字符串“=sum (F5: F8)”分配给单元格F9，并使用。样式属性直接将货币样式分配给该单元格。更多的单元格样式可以在官方文档中找到。
结论：使用Python办公自动化已成趋势
Python使处理Excel文件变得非常容易。
Python让处理Excel文件变得非常容易！在这篇文章中，外卖小哥用实际的处理程序让我们学习了如何组合各种Excel文件，获取具体值，以及在工作簿之间添加公式。虽然你可能整天都在使用excel工作簿，但是学习Python可以自动为大量的Excel文件执行短时间内无法手动完成的任务。这个故事里，外卖小哥用自己学的Python完成了本该由办公室白领完成的任务！不管是什么类型的工作，每个人都有一个美好的理想。为了理想，学Python！
当然，完成这项任务至少有五种方法。请在评论区贴上牛逼的。
这是对上述边肖共享的Python中处理100个表的示例的分析。如有类似疑问，不妨参考以上分析了解。想了解更多，请关注行业信息渠道。
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