### 使用 `openpyxl` 或 `pandas` 复制 Excel 文件中的 Sheet 并保存修改到原文件 在 Python 中，可以使用 `openpyxl` 或 `pandas` 来处理 Excel 文件。以下是两种方法的具体实现方式。 #### 方法一：使用 `openpyxl` `openpyxl` 是一个强大的库，可以直接操作 Excel 文件的结构。通过加载现有的工作簿，复制 Sheet，并将修改保存回原文件。 ```python from openpyxl import load_workbook # 加载现有工作簿 wb = load_workbook('example.xlsx') # 创建新 Sheet，并从现有 Sheet 中复制数据 source_sheet = wb['Sheet1'] new_sheet_name = 'Sheet1_Copy' if new_sheet_name not in wb.sheetnames: wb.create_sheet(new_sheet_name) target_sheet = wb[new_sheet_name] # 复制单元格数据 for row in source_sheet.iter_rows(values_only=True): target_sheet.append(row) # 保存修改到原文件 wb.save('example.xlsx') ``` 上述代码中，加载了名为 `example.xlsx` 的文件，并复制了 `Sheet1` 的内容到新的 Sheet `Sheet1_Copy` 中[^1]。 #### 方法二：使用 `pandas` `pandas` 主要用于数据分析和处理，但也可以通过 `ExcelWriter` 和指定引擎来操作多个 Sheet。需要注意的是，`pandas` 默认不会直接修改原文件，而是需要重新写入。 ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 xlsx = pd.ExcelFile('example.xlsx') # 将所有 Sheet 加载为 DataFrame sheets = {sheet_name: xlsx.parse(sheet_name) for sheet_name in xlsx.sheet_names} # 复制特定 Sheet sheets['Sheet1_Copy'] = sheets['Sheet1'] # 使用 pandas 写回原文件 with pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer: for sheet_name, df in sheets.items(): df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False) ``` 在上述代码中，`pandas` 被用来读取 Excel 文件的所有 Sheet，并将 `Sheet1` 的内容复制到新的 Sheet `Sheet1_Copy` 中。最后，使用 `ExcelWriter` 将修改写回到原文件中[^1]。 #### 注意事项 - 如果使用 `pandas`，需要确保安装了 `openpyxl` 引擎以支持 `.xlsx` 文件。 - 在某些情况下，`pandas` 的 `mode='a'` 参数可能不完全适用于所有版本的 `openpyxl`，因此需要根据实际情况调整。 --- ###