本文详解如何借助 xlwings 库对 excel 表格进行精准的单元格级遍历、读取与写入操作，以实现如“按行计算税额并回填至相邻列”等典型业务逻辑，兼顾性能与 excel 原生交互能力。
在自动化 Excel 数据处理场景中，有时需跳过整表批量运算（如 Pandas 向量化），转而执行逐单元格控制逻辑——例如根据收入动态计算税额、条件高亮异常值、调用 VBA 函数，或与正在运行的 Excel 实例实时交互。此时，xlwings 是比 openpyxl 或 pandas 更优的选择：它直接桥接 Python 与 Excel 应用进程，支持读写公式、格式、图表及宏，且语法简洁、定位精准。
以下为完整可运行示例，基于您提供的数据结构（Sheet1 中 Name、Age、Income、Tax 四列，Income 在第 C 列，Tax 在第 D 列）：
import xlwings as xw
# 打开现有工作簿（若 Excel 未启动则自动启动）
wb = xw.Book("Database.xlsx")
ws = wb.sheets["Sheet1"]
# 定位 Income 列数据区域：从 C2 开始向下扩展至连续非空单元格
income_range = ws.range("C2").expand("down")
# 遍历每个 Income 单元格
for cell in income_range:
row_num = cell.row # 获取当前行号（如 C2 → row=2）
income = cell.value # 读取数值（自动转换为 float/int，如 50000.0）
# 业务逻辑：计算 10% 税额（可替换为任意复杂函数）
tax = income * 0.1
# 写入 Tax 列对应行（D 列 = 第4列）
ws.range((row_num, 4)).value = round(tax, 2) # 建议四舍五入保留小数
# 保存并关闭（可选：wb.close()）
wb.save()✅ 关键要点说明：
- expand("down") 智能识别连续数据区域，避免硬编码行数，鲁棒性强；
- cell.row 直接获取物理行号，配合 ws.range((row, col)) 实现行列精准定位；
- cell.value 自动处理数字/字符串/日期类型，无需手动类型转换；
- 写入时使用 round(tax, 2) 可防止浮点精度误差（如 5000.000000000001）；
- 若需保留 Excel 原有格式（如货币符号、千分位），建议用 ws.range(...).api.NumberFormat = "$#,##0.00" 调用底层 API。
⚠️ 注意事项：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 确保 Database.xlsx 文件未被其他程序占用，否则 xw.Book() 将报错；
- 首次运行需安装：pip install xlwings，Windows 用户还需安装 Microsoft Excel；
- 如需后台静默运行（不显示 Excel 窗口），添加 app = xw.App(visible=False) 并传入 xw.Book(app=app)；
- 处理超大表格（>10 万行）时，优先考虑 pandas + openpyxl 批量写入，xlwings 单元格循环会略慢。
通过此方法，您已掌握 Excel 单元格级操作的核心范式——定位→读取→计算→写入。它不仅是 VBA 的 Python 替代方案，更是连接数据分析与办公自动化的高效桥梁。
