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Python 有很多庫可以用來處理 Excel 表格數據，比如 pandas、openpyxl、xlrd 等。下面是使用 pandas 庫處理 Excel 表格數據的一個簡單示例：

1. 首先，安裝 pandas 庫。可以使用 pip 命令在命令行中運行以下命令進行安裝：

pip install pandas

2. 然后，導入 pandas 庫：

import pandas as pd

3. 使用 pandas 的 read_excel 函數讀取 Excel 表格數據：

df = pd.read_excel('data.xlsx')

這將把 Excel 表格中的數據讀取到一個名為 df 的 DataFrame 對象中。

4. 處理數據。

可以使用 pandas 提供的各種函數和方法來處理 DataFrame 對象，例如篩選特定行或列、計算統計信息、排序、合并、拆分等等。

以下是一些常用的 DataFrame 操作示例：

• 查看 DataFrame 的前幾行：

print(df.head())

• 獲取 DataFrame 的列名：

print(df.columns)

• 獲取特定列的數據：

column_data = df['Column Name']

• 篩選特定行：

filtered_data = df[df['Column Name'] > 10]

• 計算統計信息：

mean_value = df['Column Name'].mean()

• 排序：

sorted_data = df.sort_values('Column Name')

• 合并 DataFrame：

merged_data = pd.concat([df1, df2])

• 拆分 DataFrame：

splitted_data = pd.split(df, [2])

5. 將處理后的數據保存到 Excel 表格：

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

將 DataFrame 對象保存到名為 output.xlsx 的 Excel 文件中，index=False 表示不將行索引保存到 Excel 中。

這只是一個簡單的示例，pandas 庫還提供了很多其他強大的功能來處理 Excel 表格數據。你可以根據具體的需求查閱 pandas 的官方文檔來了解更多細節。

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