用pandas操作excel做以下操作

用pandas操作excel做以下操作
1.添加标题行，2.添加时间，单位：万元 ，3.合计标色，4.添加备注，5.修改excel文件名添加后缀时间

以使用模块xlwings

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/751619
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：pandas读取 Excel 文件超长报错
• 除此之外, 这篇博客: pandas实现多个excel合并统计中的 第三步 统计各类型商品销售额，生成excel文件 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 其实从统计学的角度来说，这一步之前应该是数据清洗，处理掉空值和异常值，这里暂时不做说明。
  Pandas对数据的统计处理，主要使用 groupby 函数，熟悉sql的朋友应该不会陌生，也就是分组统计。

  import pandas as pd 
  import matplotlib.pyplot as plt
  data = pd.read_excel('E:/data/myfile/商品销售信息表.xlsx',encoding='windows-1252',
                          sheetname=None,
                          header=1,
                          skip_footer=1
                      )
  df_all = pd.concat([data['商品销售信息表0714'],data['商品销售信息表0715']],axis=0)
  df_type = df_all.groupby(['商品名','价格']).sum()
  df_result = df_type.reset_index()
  

  
  groupby 会把所有的数字列全部汇总，如需过滤，可使用 df_result [{‘商品名’,’价格’,‘数量’,‘总价’}] 进行过滤
  
  按照 商品-价格 分类汇总，这里调用 reset_index() 方法，让结果看起来更直接一些。
  生成excel:

  df_result.to_excel('E:/dat/myfile/分类统计各类型商品销售额.xlsx')