使用 Pandas 读取和复制 Excel 文件
在数据分析和处理的过程中，Excel 文件格式（.xlsx）是一个常见的数据存储格式。Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，能够轻松地读取、处理和写入 Excel 文件。本文将详细介绍如何使用 Pandas 读取 .xlsx 文件，并将其内容复制到另一个文件中。
一、安装必要的库
在开始之前，确保安装了必要的 Python 库。除了 Pandas，还需要安装 openpyxl 库来处理 .xlsx 文件。
pip install pandas openpyxl
二、读取 Excel 文件
Pandas 提供了 read_excel 方法来读取 Excel 文件。这个方法非常灵活，支持读取单个或多个工作表。
import pandas as pd
# 读取单个工作表
df = pd.read_excel('source_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 读取所有工作表
all_sheets = pd.read_excel('source_file.xlsx', sheet_name=None)
sheet_name 参数可以是一个字符串（表示单个工作表名），整数（表示工作表索引），或者列表（表示多个工作表），None 表示读取所有工作表。
三、处理数据
在读取数据后，可以使用 Pandas 提供的各种方法进行数据处理，如筛选、排序、聚合等。
# 筛选数据
filtered_df = df[df['Column1'] > 10]
# 排序数据
sorted_df = df.sort_values(by='Column2')
# 聚合数据
aggregated_df = df.groupby('Column3').sum()
四、写入 Excel 文件
处理完数据后，可以使用 Pandas 的 to_excel 方法将数据写入新的 Excel 文件。需要注意的是，如果要写入多个工作表，需要使用 ExcelWriter。
# 将单个 DataFrame 写入 Excel 文件
filtered_df.to_excel('output_file.xlsx', index=False)
# 将多个 DataFrame 写入一个 Excel 文件的不同工作表
with pd.ExcelWriter('output_file.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
filtered_df.to_excel(writer, sheet_name='FilteredData')
sorted_df.to_excel(writer, sheet_name='SortedData')
五、完整示例：读取并复制 Excel 文件
下面是一个完整的示例，演示如何读取一个 Excel 文件并将其内容复制到另一个文件中。
import pandas as pd
# 读取源 Excel 文件的所有工作表
source_file = 'source_file.xlsx'
all_sheets = pd.read_excel(source_file, sheet_name=None)
# 创建目标 Excel 文件并写入数据
destination_file = 'destination_file.xlsx'
with pd.ExcelWriter(destination_file, engine='openpyxl') as writer:
for sheet_name, data in all_sheets.items():
data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
在这个示例中，我们首先读取了源 Excel 文件的所有工作表，然后将每个工作表的数据写入到目标文件中。这样就实现了 Excel 文件的完整复制。
六、总结
Pandas 提供了强大的功能来读取和处理 Excel 文件，通过结合使用 read_excel 和 to_excel 方法，可以轻松地对 Excel 文件进行读取、处理和复制。无论是处理单个工作表还是多个工作表，Pandas 都能高效地完成任务。
