1、首先，确保你的Python环境已安装了pandas和openpyxl这两个关键库。这两个库分别用于数据处理和Excel文件操作。
2、方法一：使用openpyxl库 openpyxl是一个功能强大的库，用于读写Excel文件。
3、首先，使用`xlrd.open_workbook（）`读取Excel文件，获取到`***.book`类型的对象是只读的。而通过`***.workbook（）`获取的`***.workbook`类型则支持save操作。要对已存在的文件进行修改，可以借助`***.copy.copy（）`方法。
4、首先，我们有xlsxwriter，它适合逐行写入数据，例如，如果你想输入第一行的格式为[1， A， 10]。这个库的优势在于对已有xlsx文件的追加功能，不会覆盖原有数据。接着是pandas ，它更倾向于按列操作，数据格式需调整为[[1， 2， 3]， [A， B， C]， ...]。
1、数据获取Python具有灵活易用，便利读写的特点，其能够非常便利地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选东西。Scrapy爬虫，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，能够用于数据挖掘、监测和自动化测验。
2、Python语法基础 Python数据分析扩展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等 Python爬虫基础（非必须，但可以提升兴趣）Python数据探索及预处理 Python机器学习 Python语法基础 Python作为一门编程语言，当然需要先学习其语法基础，如果学习过其他编程语言，上手Python会比较快。
3、首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。
4、Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。数据处理与清洗：数据分析的第一步是数据处理与清洗，因此需要学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。
5、首先，了解Python的数据结构和基本函数是入门的基石，例如向量、列表、数组、字典等，以及Python的各种函数和模块。推荐学习教程，通过观看全集547集的视频，从第110集开始，逐步掌握Python的基础知识，完成文件基础操作、构建面向对象编程思想，并通过实战案例如飞机大战，提高编程实践能力。
Python语法基础 Python数据分析扩展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等 Python爬虫基础（非必须，但可以提升兴趣）Python数据探索及预处理 Python机器学习 Python语法基础 Python作为一门编程语言，当然需要先学习其语法基础，如果学习过其他编程语言，上手Python会比较快。
首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。
数据获取 在进行Python数据分析工作时，第一步便是数据获取。获取数据的渠道大致有两种：通过爬虫从互联网上抓取公开数据，或者由企业内部提供。学习Python数据分析，掌握爬虫程序编写能力成为必需。数据存储 获取数据后，如何存储则显得至关重要。
数据获取Python具有灵活易用，便利读写的特点，其能够非常便利地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选东西。Scrapy爬虫，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，能够用于数据挖掘、监测和自动化测验。
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。数据处理与清洗：数据分析的第一步是数据处理与清洗，因此需要学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。
