Date: 2025.01.02 20:33:30 author: lijianzhan

简述：pandas 是处理 Excel 文件的强大工具，它提供了简单易用的接口来读取、操作和写入 Excel 数据。以下是使用 pandas 处理 Excel 文件的详细指南，包括常见操作和示例代码。

1. 安装依赖,pandas 默认使用 openpyxl 或 xlrd 作为引擎来处理 Excel 文件。确保安装以下库：

pip install pandas openpyxl

2. 安装成功后返回提示
   

3. 导入pandas模块，并使用内置的函数DataFrame，to_excel将数据导入excel，代码示例如下：

import pandas as pd

# 表格数据
data = {
    '标题' : '',
    '尺寸' : '',
    '价格' : ''
}

column_01 = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
column_02 = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
column_03 = [10, 20, 11.12, 30.98]

data['标题'] = column_01
data['尺寸'] = column_02
data['价格'] = column_03

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel(r'D:\excel_import\output.xlsx', index=False)

print("导入成功")

4. 导入xlsx文件成功返回提示
   
5. 总结：pandas库适用场景有数据清洗与预处理，数据分析与统计，机器学习数据准备，时间序列分析，数据可视化。pandas 是数据科学和数据分析领域的必备工具，几乎每个 Python 数据分析项目都会用到它。