推薦Pandas庫，因為無論是用Python做資料分析還是用Python做機器學習，Pandas都是用得比較多的，個人感覺是也最方便。

以下從5個方面回答：

安裝Pandas

資料來源

利用Python讀取Excel檔案

利用Python做資料透視

將資料儲存到Excel檔案

安裝Pandas

在cmd視窗中，輸入命令：pip install pandas

資料來源

例如，Excel檔案Bank_Data.xlsx中有以下資料：

利用Python讀取Excel檔案

首先，需要讀取Excel檔案中的資料，有兩種方式：

1、讀取Excel檔案的第一種方式

bankdata=pd.read_excel("../data/Bank_Data.xlsx",sheet_name="bankdata",index_col="銀行編號")bankdata.head()

執行結果：

2、讀取Excel檔案的第二種方式

#pip install xlrd

#pip install openpyxl

xls_file=pd.ExcelFile("../data/Bank_Data.xlsx")

bankdata=xls_file.parse("bankdata")

bankdata.head()

執行結果：

說明：ExcelFile用到了xlrd和openpyxl包，需要提前安裝。

利用Python做資料透視

接下來還可以利用Python做資料透視：

例如，想統計每個地區的不良貸款總額，則

import numpy as npbank_res1=bankdata.pivot_table(index=["所屬地區"],values=["不良貸款（億元）"],aggfunc=np.sum)bank_res1

說明：以上用到numpy，所以進行了匯入，需要先安裝。

想統計每個地區的不良貸款總額，及銀行數量，則

bank_res2=bankdata.pivot_table(index=["所屬地區"],values=["不良貸款（億元）","銀行編號"],aggfunc={"不良貸款（億元）":np.sum,"銀行編號":np.count_nonzero})

bank_res2

將資料儲存到Excel檔案

最後，將透視結果儲存到Excel，一行程式碼搞定。

bank_res2.to_excel("bank_res2.xlsx")

在當前目錄下，可以看到一個新的Excel檔案

bank_res2.xlsx

，開啟後可以看到如下結果：

回答完畢！

Python對Excel的操作我主要用xlwt、xlrd、xlutils這三個庫。xlwt主要用來建立並寫入資料到Excel。已經存在的表不可以寫入。

以下使用Python寫九九乘法表到Excel

執行之後，程式碼檔案所在的資料夾會多出一個”九九乘法表“的Excel，內容如下圖：

xlrd主要用來讀取Excel的資料。以下使用Python讀取剛剛寫入的九九乘法表。

列印結果如下圖：

使用xlutils的copy函式來變相更改Excel的資料

配合xlrd庫來更改

執行之後，資料夾又多出一個”九九乘法表改版“的Excel表格。內容如下：

python的pandas操作excel很方便，pandas是python中最流行的資料處理資料分析庫，pandas中的read_excel函式可以直接讀取excel表格資料，並使用pandas的函式和語法進行資料分析。

pandas的read_excel函式將Excel檔案讀取到pandas DataFrame中。支援從本地檔案系統或URL讀取的xls，xlsx，xlsm，xlsb和odf副檔名。支援讀取一張sheet或多個sheet。

1、說pandas的都是殺雞用牛刀了，pandas側重不在這方面

2、xlrd、xlwt只能分別讀和寫，而且只能處理xls，不能應對2007之後的xlsx格式

3、推薦openpyxl，但是隻支援xlsx，不支援xls

4、強烈推薦xlwings，功能強大，操作邏輯與excel vba很相似，接觸過excel vba的很容易上手。缺點也很明顯，對excel檔案的操作是透過啟動本機安裝的excel軟體（wps表格竟然也行）來實現的，即使資料量很小也會閃現一下excel介面，很難實現在後臺靜默操作。