本教程旨在帮助零编程基础，但是又有“批量化处理Excel表”这种需求的大家。

在进入教程时，请确保你具有以下资质：

1、 并非工作压到头上了，急需解决一批表所以想过来速成，而是愿意耐心花上几个小时学习来获得一项长久性的技能。

2、 能熟练使用搜索引擎，明白绝大部分你产生的问题和出现的错误都可以在百度上找得到。

对于“用Python批量化处理Excel表”这件事，你应当具有如下认识：

Excel本身也是可编程的，当你点击一个单元格，写下一个函数，定义它是SUM，然后依次点击几个单元格，Excel自动给你求和时，你就完成了一次编程。这个过程对于不会使用计算机的人来说可能匪夷所思，但是对于常年和office打交道的我们来说其实很简单易懂。完成一次这样的简单编程，我们并不用去了解Excel到底时怎么实现这个函数的，我们只用选择一个函数，比如SUM，然后选择几个我们要计算的单元格即可得到我们想要的结果。Python也是这样的，它已经有了非常强大和完备的函数库，我们只需要调用函数，然后修改参数，就可以用Python来处理我们自己的表格，它与Excel的区别无非就是没有可视化图形界面而已，你选不中单元格，没有各种菜单选项给你点，你只能手动敲击文本，但当你学习明白函数、参数、返回值、变量等概念，你就能像使用excel那样使用命令行来进行python编程，并惊叹于其强大。

对于这个教程本身，你当有这样的觉悟：

教程并非介绍完了预备知识才开始实践，而是一鼓作气的实践到最后，这个过程中，你将会因为欠缺预备知识而感到不适，但也会因此快速的具备对python处理excel这件事的直观印象和理解，你将在配置好开发环境并且动手实践过后，再来补充学习自己所需的基础知识。所以本教程鼓励你对不了解的名词和概念都百度一下（比如先了解一下到底什么是python），但不要受限于此。

而学完本教程将使你做到：

1、 安装好Python

2、 安装好Python下用于处理Excel表的相关工具

3、 进行一次“Python批量化处理Excel表”实践

4、 自行练习和实践后，拥有“遇到特定问题后百度相关函数即可自行写出相应程序”的能力

Here we go！

安装Python

首先百度python，进入官网

在Download下点最新版的python

在下载页面拉到最后，可以选取下载哪个安装包。

X86-64是AMD的CPU，x86是inter的CPU，因为AMD是兼容inter的，所以大家下X86-64即可。而executable installer的意思指下载下来的安装包是个exe文件。

于是就得到了python的安装包

双击打开进行安装，这里记得勾选把python添加进环境变量，这是个很重要的选项，如果这里不勾选，安装结束后我们还要手段添加环境变量。之后我们Install Now自动安装即可。

安装结束，我们搜索python，能看到刚才安装好的python的idle。

Idle的意思是集成开发环境。也就是说这个东西把编程过程中的编辑、编译、运行等过程全部集中起来了。我们只要打开这个像是文本编辑器一样的东西，输入命令，然后点击运行，就能完成整个编程过程。

点击idle打开是这个样子的。

我们试一试：输入 print(‘HellowWorld’)，敲下回车，屏幕上会打印出HelloWorld。

安装Python下处理Excel表的库

现在我们拥有了python，相当于拥有了锤子、扳手、斧头等等所有的基础生产工具了，理论上我们可以创造万事万物了！但是，想用这些东西去修房子也太乏力了，而python的强大之处在于，别人基于这些基础的生产工具二次开发出来的高级生产工具，我们也可以直接拿来用。意思是，我们可以用python导入别人写好的库/包，来进行更为方便的生产开发，这意味着只要你想，你就可以获得推土机、起重机、脚手架等工具来修房子。

而python下导入库（别人写好的工具包），需两个步骤，一个是安装，一个是编程时导入。接下来我们就安装python下一个很好用的excel处理包，叫pandas。现在高版本的Python都自带了pip（python自动化安装工具），所以安装包将会变得非常简单。

我们需要徽标键（就是Ctrl和Alt中间那个）+R，然后输入cmd，点击回车，打开命令行程序。

在cmd里，输入pip install pandas，意思就是用pip（python自带的安装包的工具）来安装（install）名字叫做pandas的包。敲击回车后，就可以在命令行界面看到安装开始了。

当你看到successful，意味着pandas包就已经装好了。

这个时候我们打开idle试试当我们import（导入）一个未安装的包时，会报错，但是当我们import刚才已经安装好的包时，没有提示信息，说明导入成功了。

当然，为了使用pandas包，我们还需要pip安装一些别的包，不过这里按下不表，在下一节遇到错误时，我们再回头安装。

动手写一个处理Excel的python脚本！

至此，开发环境我们就已经配置好了。为了能使python脚本可以不添加路径就读取到表格文件，我们配置一个理想的实验环境，新建一个文件夹，把Excel表和Python脚本放在一起。

创建python文件，可以在idle下Ctrl+N新建一个文件，然后在file菜单下面选择save as另存为进你想要的文件夹。而对于一个py脚本，双击是直接运行，你想要编辑它的话，需要右键然后点击Edit with IDLE。

接着打开表和py脚本。我们通过编辑脚本并运行，来将这个表筛选一下，把居住地不是贵州的人员给删掉。

这样写：

并敲击F5运行

报错了，说要装xlrd，那我们接着用cmd上pip install xlrd

成功后再回来运行脚本

又说要openpyxl包，接着装呗~

成功后再去运行脚本

没报错，说明成功了（这是因为pandas包相当于是基于诸如openpyxl这些包再二次开发出来的工具，所以我们用到相关函数时，需要先装好这些基础包。正是因为这些工具包的不断迭代，python才变得异常强大）。

打开文件夹多出了个新表，打开

的确是我们想要的数据（把居住地不是贵州的人员给删掉了）。

下面解释一下代码

现在，你改改参数。

比如这样

你会发现文件夹多了我们想要的表


这里你可以思考一下，你改了什么参数，达到了什么目的呢？

接下来我们再试一试批量化操作。

此时的文件夹

改出一个新的脚本：

运行后发现所有表里的姓名为毛豆的行都被删掉了。

解释一下代码

（你试试修改参数复刻一下这个操作？）

接下来你如何拥有自己解决问题的能力？

如果你没有编程基础但还是跟着操作了一遍到这里，我相信这过程中你肯定会遇到许多未知错误和困难，但如果你运用搜索引擎或者自己相关的储备知识搞定了，我认为你足以证明自己接下来将会通过短暂又迅速的学习，快速上手一些简单的批量化表格处理工作。

为此，你需要补充的知识是：

学习python，起码知道什么是变量、什么是参数、什么是返回值、什么叫字符串等等基础知识。这个过程不会花费很多时间，但是足以让你能够成功抄到代码。不然就算你搜到了实现某个功能用什么函数，你也无法正确的修改参数得以应用。

熟练使用搜索引擎，把自己想要完成的某个任务划分为更为具体的目标，对于每个目标，都去百度搜如何使用python使用pandas实现，把别人的代码copy下来，修改参数应用在自己的脚本里面，依次完成这些小目标，从而攻克自己要完成的大任务。

比如你这样搜：

就会有大把简单易行的方案：

练习和实践，找一个实际问题，自己尝试去解决它，在这个过程中，把任务分而治之，克服困难，耐心去学习自己欠缺的知识。只要完成两个简单的小项目，你的能力就已经迭代起来了，并会从这个过程中感到爽快和满足，接下来就真正拥有了“遇到特定问题后百度相关函数即可自行写出相应程序”的能力。

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