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本文简介
作为产品经理，收集和分析数据是必备技能。我们的产品可能会设置埋点监听用户行为、记录页面和某些功能的使用情况。你问研发同事拿埋点数据，研发同事可能会导出一份 Excel 给你。此时如果你想标红使用量少于100的数据，可以在Excel里操作，也可以使用 Python 去处理。本文介绍后者。
在此之前你需要掌握 Python 的基础语法，不了解 Python 的工友可以查阅 《Python 快速入门篇》。
动手操作
用 Python 实现上述需求只需4步：
- 下载并导入
openpyxl - 加载 Excel 文件（本例的统计表叫 “功能使用量统计.xlsx” ）
- 遍历并标红数值小于100的数据
- 保存文件
首先打开 Jupyter Notebook 创建一个 Notebook，不了解 Jupyter Notebook 的工友可以回顾一下 《Python编辑器：Jupyter Notebook》。
openpyxl 是一个强大的 Python 库，用于处理Excel文件。
第一步先安装 openpyxl。
pip install openpyxl
# 如果在 Jupyter Notebook 使用下面这句
!pip install openpyxl
接下来就是使用 openpyxl 处理这份 Excel 文件了，具体说明请看代码注释。
# 引入 openpyxl
from openpyxl import load_workbook # load_workbook 用于加载 Excel 文件
from openpyxl.styles.fonts import Font # 这里的 Font 主要作用是设置文本样式
# 加载Excel文件，获取工作本worksheet
wb = load_workbook('./功能使用量统计.xlsx')
# 获取worksheet
# worksheet 就是 Excel 的工作簿，详情请看下方的“Excel工作区图片解释”
# 因为本例只有1个工作簿，所以用 active 可以获取当前活动的工作簿。
ws = wb.active
# 定义文本颜色（00FF0000表示红色）
font_style = Font(color='00FF0000')
# 遍历每一行，每一列。也就是遍历Excle的每一个单元格。
# min_row=2: 从第2行开始
# min_col=2: 从第2列开始
# 因为第一行是表头，第一列是事件名称。这些数据都不是我们拿来判断是否大于100的。所以使用 min_row=2 和 min_col=2 跳过这些数据。
for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=2):
# 获取每一格
for cell in row:
# cell是单元格对象，要获取值需要访问 value 属性
if cell.value < 100:
# 判断如果 cell 中的值<100，标记为红色
cell.font = font_style
# 保存文件，保存时需要指定文件名以及文件格式，也就是文件的后缀
wb.save('功能使用量统计.xlsx')
# 保存完就关闭这个文件
wb.close()
效果：
Excel工作区图片解释
工作簿：
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