“再复制最后一遍，再改最后一个格式，再核对最后一组数据……” 是不是每天都在跟自己说这句话，结果加班到半夜？
如果你被 Excel 的重复操作逼疯，一定要试试 PythonExcel—— 这个库的设计初衷，就是 “消灭重复劳动”：不管是重复读取文件、重复调整格式，还是重复计算数据，它都能一键自动化，让你的效率直接翻倍。
核心用法：批量读取 + 筛选数据（电商运营必用）
电商运营每天要从几十张订单表里筛选 “高客单价订单”，手动筛选要 2 小时？代码 10 秒搞定：
from pythonexcel import ExcelFile# 读取所有订单文件order_files = ExcelFile.read_all("每日订单/")# 合并所有订单数据all_orders = ExcelFile.merge_sheets(order_files)# 筛选客单价>200的高价值订单high_price_orders = all_orders[all_orders["客单价"] > 200]# 保存筛选结果high_price_orders.save("高客单价订单表.xlsx")print(f"共筛选出{len(high_price_orders)}条高客单价订单！")
不用再逐张表打开、筛选、复制，系统自动搞定，你只需要看结果！
深度案例：电商差评自动提取 + 分析
电商运营要从评价表里提取差评，还要统计差评原因？用 PythonExcel 自动分词 + 统计：
from pythonexcel import ExcelFileimport jieba# 读取评价表comments = ExcelFile.read("商品评价.xlsx")# 筛选差评（评分≤2）bad_comments = comments[comments["评分"] ≤ 2]# 提取差评内容并分词bad_comments["差评关键词"] = bad_comments["评价内容"].apply(lambda x: " ".join(jieba.lcut(x)))# 统计高频关键词（前10）keywords = bad_comments["差评关键词"].str.split(" ", expand=True).stack().value_counts()[:10]# 保存结果bad_comments.save("差评明细.xlsx")keywords.to_excel("差评关键词统计.xlsx")print("差评提取+关键词统计完成！")
应用场景
电商运营（订单筛选、差评分析）、客服（工单数据统计）、销售（客户订单分类）。
总结
重复操作是职场效率的最大杀手，而 PythonExcel 就是 “反重复” 神器 —— 它帮你把机械的工作交给代码，你只需要专注于核心业务。
互动
你每天要重复做多少次 Excel 操作？最想自动化哪一步？评论区留言，我教你用代码搞定！
