Py学习  »  Python

5 分钟掌握 openpyxl 操作:Python 轻松处理 Excel

Python爱好者社区 • 2 年前 • 271 次点击  

来源:python中文社区


各种数据需要导入Excel?多个Excel要合并?目前,Python处理Excel文件有很多库,openpyxl算是其中功能和性能做的比较好的一个。接下来我将为大家介绍各种Excel操作。

打开Excel文件

新建一个Excel文件

    >>> from openpyxl import Workbook
    >>> wb = Workbook()

打开现有Excel文件

    >>> from openpyxl import load_workbook
    >>> wb2 = load_workbook('test.xlsx')

打开大文件时,根据需求使用只读或只写模式减少内存消耗。

wb = load_workbook(filename='large_file.xlsx', read_only=True)

wb = Workbook(write_only=True)

获取、创建工作表

获取当前活动工作表:

    >>> ws = wb.active

创建新的工作表:

    >>> ws1 = wb.create_sheet("Mysheet"# insert at the end (default)
    # or
    >>> ws2 = wb.create_sheet("Mysheet"0# insert at first position
    # or
    >>> ws3 = wb.create_sheet("Mysheet"-1# insert at the penultimate position

使用工作表名字获取工作表:

    >>> ws3 = wb["New Title"]

获取所有的工作表名称:

    >>> print(wb.sheetnames)
    ['Sheet2''New Title' 'Sheet1']
使用for循环遍历所有的工作表:

    >>> for sheet in wb:
    ...     print(sheet.title)

保存

保存到流中在网络中使用:

    >>> from tempfile import NamedTemporaryFile
    >>> from openpyxl import Workbook
    >>> wb = Workbook()
    >>> with NamedTemporaryFile() as tmp:
            wb.save(tmp.name)
            tmp.seek(0)
            stream = tmp.read()
保存到文件:

    >>> wb = Workbook()
    >>> wb.save('balances.xlsx')
保存为模板:

    >>> wb = load_workbook('document.xlsx')
    >>> wb.template = True
    >>> wb.save('document_template.xltx')

单元格

单元格位置作为工作表的键直接读取:

    >>> c = ws['A4']

为单元格赋值:

    >>> ws['A4'] = 4
    >>> c.value = 'hello, world'

多个单元格可以使用切片访问单元格区域:

    >>> cell_range = ws['A1':'C2']

使用数值格式:

    >>> # set date using a Python datetime
    >>> ws['A1'] = datetime.datetime(2010721)
    >>>
    >>> ws['A1'].number_format
    'yyyy-mm-dd h:mm:ss'

使用公式:

    >>> # add a simple formula
    >>> ws["A1"] = "=SUM(1, 1)"

合并单元格时,除左上角单元格外,所有单元格都将从工作表中删除:

    >>> ws.merge_cells('A2:D2')
    >>> ws.unmerge_cells('A2:D2')
    >>>
    >>> # or equivalently
    >>> ws.merge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column=4)
    >>> ws.unmerge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column= 4

行、列

可以单独指定行、列、或者行列的范围:

    >>> colC = ws['C']
    >>> col_range = ws['C:D']
    >>> row10 = ws[10]
    >>> row_range = ws[5:10]

可以使用Worksheet.iter_rows()方法遍历行:

    >>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    ...    for cell in row:
    ...        print(cell)
    
    
    
    
    
    

同样的Worksheet.iter_cols()方法将遍历列:

    >>> for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    ...     for cell in col:
    ...         print(cell)
    
    
    
    
    
    

遍历文件的所有行或列,可以使用Worksheet.rows属性:

    >>> ws = wb.active
    >>> ws['C9'] = 'hello world'
    >>> tuple(ws.rows)
    ((),
    (),
    (),
    (),
    (),
    (),
    (),
    (),
    ())

Worksheet.columns属性:

    >>> tuple(ws.columns)
    ((,
    ,
    ,
    ,
    ,
    ,
    ...
    ,
    ,
    ),
    (,
    ,
    ,
    ,
    ,
    ,
    ,
    ,
    ))

使用Worksheet.append()或者迭代使用Worksheet.cell()新增一行数据:

    >>> for row in range(140):
    ...     ws1.append(range(600))

    >>> for row in range(1020):
    ...     for col in range(2754):
    ...         _ = ws3.cell(column=col, row=row, value="{0}" .format(get_column_letter(col)))

插入操作比较麻烦。可以使用Worksheet.insert_rows()插入一行或几行:

     >>> from openpyxl.utils import get_column_letter
     >>> ws.insert_rows(7
     >>> row7 = ws[7]
     >>> for col in range(2754):
    ...         _ = ws3.cell(column=col, row=7, value="{0}".format(get_column_letter(col)))

Worksheet.insert_cols()操作类似。Worksheet.delete_rows()Worksheet.delete_cols()用来批量删除行和列。

只读取值

使用Worksheet.values属性遍历工作表中的所有行,但只返回单元格值:

    for row in ws.values:
       for value in row:
         print(value)

Worksheet.iter_rows()Worksheet.iter_cols()可以设置values_only参数来仅返回单元格的值:

    >>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2, values_only=True):
    ...   print(row)
    (NoneNoneNone)
    (NoneNoneNone)


作者:Sinchard,主攻Python库文档翻译,开发代码片段,源码分析

Blog:zhihu.com/people/aiApple

重磅!Python交流已成立


公众号运营至今,离不开小伙伴们的支持。
为了给小伙伴们提供一个互相交流的技术平台,特地开通了Python交流群。
群里有不少技术大神,不时会分享一些技术要点,更有一些资源收藏爱好者不时分享一些优质的学习资料。(免费,不卖课!)
需要进群的朋友,可长按扫描下方二维码。


▲长按扫码

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/119413
 
271 次点击