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0. 前言
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基於NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標准的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具，能使我們快速便捷地處理數據。本文介紹如何用pandas讀寫excel。
1. 讀取excel
讀取excel主要通過read_excel函數實現，除了pandas還需要安裝第三方庫xlrd。
pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)
'''
該函數主要的參數為io、sheetname、header、names、encoding。
io:excel文件，可以是文件路徑、文件網址、file-like對象、xlrd workbook;
sheetname:返回指定的sheet，參數可以是字符串（sheet名）、整型（sheet索引）、list（元素為字符串和整型，返回字典{'key':'sheet'}）、none（返回字典，全部sheet）;
header:指定數據表的表頭，參數可以是int、list of ints，即為索引行數為表頭;
names:返回指定name的列，參數為array-like對象。
encoding:關鍵字參數，指定以何種編碼讀取。
該函數返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame對象，利用DataFrame的相關操作即可讀取相應的數據。
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#代碼示例:
import pandas as pd
excel_path = 'example.xlsx'
d = pd.read_excel(excel_path, sheetname=None)
print(d['sheet1'].example_column_name)
2. 寫入excel
寫入excel主要通過pandas構造DataFrame，調用to_excel方法實現。
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)
'''
該函數主要參數為:excel_writer。
excel_writer:寫入的目標excel文件，可以是文件路徑、ExcelWriter對象;
sheet_name:被寫入的sheet名稱，string類型，默認為'sheet1';
na_rep:缺失值表示，string類型;
header:是否寫表頭信息，布爾或list of string類型，默認為True;
index:是否寫行號，布爾類型，默認為True;
encoding:指定寫入編碼，string類型。
'''
import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df1 = pd.DataFrame(data={'col1':[1,1], 'col2':[2,2]})
df1.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()