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1、在同一个文件夹下调用函数：A.py文件：B.py文件：
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2、或调用类：A.py文件:B.py文件：
3、或在不同文件夹下A.py文件的文件路径：E:\PythonProject\winycgB.py文件：
在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。
Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能！
先来看看openpyxl库的官方说明：openpyxl is a Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm files.这个库是针对2010 及以上Excel文档的，笔者测试过2007是会报错的。
Python使用openpyxl库在实际的应用中可以提高效率。本文分享测试两个案例。
1、修改统计文档数据
读取表中数据，计算平均分和总分，并且保存到最后两列，最后再写入到文件中。
2、多文档合并
这个在实际的生活中可是大有用处。试想一下现在有很多报名表，需要将报名表集中在一起，那么只能一个个打开文档复制粘贴，太低效率了。Python使用openpyxl库就可以很快的完成将目录下的.xlsx文件合并在一起。
get_all_xlsx_files函数的作用是找到目录下的xlsx文件，并按照文件名进行排序；
merge_xlsx_files函数的作用是通过获取表中数据，然后调用ws.append函数添加到汇总表的后面。
main主函数执行合并操作，并写入汇总文件中。
合并效果如下：
