今天给大家 分享一篇 Python 自动化办公 干货 , 内容很干 ,Excel操作大全, 可 以 码住细品~ 0. Python Excel库对比 我们先来看一下python中能操作Excel的库对比(一共九个库): 1. Python xlrd 读取 操作Excel 1.1 xlrd模块介绍 xlrd模块可以用于读取Excel的数据,速度非常快,推荐使用! 官方文档: https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/ 1.2 安装xlrd模块 我这里是anaconda自带有xlrd,所以提示已经安装: 1.3 使用介绍 data = xlrd.open_workbook(filename) #文件名以及路径 ,如果路径或者文件名有中文给前面加一个 rtable = data.sheets()[ 0 ] #通过索引顺序获取 table = data.sheet_by_index(sheet_indx) #通过索引顺序获取 table = data.sheet_by_name(sheet_name)
#通过名称获取 # 以上三个函数都会返回一个xlrd.sheet.Sheet()对象 names = data.sheet_names() #返回book中所有工作表的名字 data.sheet_loaded(sheet_name or indx) # 检查某个sheet是否导入完毕 nrows = table.nrows # 获取该sheet中的行数,注,这里table.nrows后面不带(). table.row(rowx) # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表,这与tabel.raw()方法并没有区别。 table.row_slice(rowx) # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表 table.row_types(rowx, start_colx= 0 , end_colx= None ) # 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表; # 返回值为逻辑值列表,若类型为empy则为0,否则为1 table.row_values(rowx, start_colx= 0 , end_colx= None ) # 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表 table.row_len(rowx) # 返回该行的有效单元格长度,即这一行有多少个数据 ncols = table.ncols # 获取列表的有效列数 table.col(colx, start_rowx= 0 , end_rowx= None ) # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表 table.col_slice(colx, start_rowx= 0 , end_rowx= None ) # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表 table.col_types(colx, start_rowx= 0 , end_rowx= None ) # 返回由该列中所有单元格的数据类型组成的列表 table.col_values(colx, start_rowx= 0 , end_rowx= None ) # 返回由该列中所有单元格的数据组成的列表 table.cell(rowx,colx) # 返回单元格对象 table.cell_type(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据类型 table.cell_value(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据 1.4 实战训练 import xlrd xlsx = xlrd.open_workbook( './3_1 xlrd 读取 操作练习.xlsx' ) # 通过sheet名查找:xlsx.sheet_by_name(sheet1) # 通过索引查找:xlsx.sheet_by_index(3) table = xlsx.sheet_by_index( 0 ) # 获取单个表格值 (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value( 2 , 1 ) print( 第3行2列值为 ,value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows print( 表格一共有 ,nrows, 行 ) # 获取第4列所有值(列表生成式) name_list = [str(table.cell_value(i, 3 )) for i in range( 1 , nrows)] print( 第4列所有的值: ,name_list) https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017317609699776 2. Python xlwt 写入 操作Excel(仅限xls格式!) xlwt可以用于写入新的Excel表格或者在原表格基础上进行修改,速度也很快,推荐使用! 官方文档: https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/ 2.1 pip安装xlwt 我这里是anaconda自带有xlwt,所以提示已经安装: 2.2 使用xlwt创建新表格并写入 # 3.2.2 使用xlwt创建新表格并写入 def fun3_2_2() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii' )
# 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 , 内容1 ) worksheet.write( 2 , 1 , 内容2 ) # 保存 workbook.save( 新创建的表格.xls ) 2.3 xlwt 设置字体格式 # 3.2.3 xlwt设置字体格式 def fun3_2_3() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii' ) # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 初始化样式 style = xlwt.XFStyle() # 为样式创建字体 font = xlwt.Font() font.name = 'Times New Roman' #字体 font.bold = True #加粗 font.underline = True #下划线 font.italic = True #斜体 # 设置样式 style.font = font # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 ,
内容1 ) worksheet.write( 2 , 1 , 内容2 ,style) # 保存 workbook.save( 新创建的表格.xls ) 2.4 xlwt 设置列宽 xlwt中列宽的值表示方法:默认字体0的1/256为衡量单位。 xlwt创建时使用的默认宽度为2960,既11个字符0的宽度 width = 256 * 20 256为衡量单位,20表示20个字符宽度 # 3.2.4 设置列宽 def fun3_2_4() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii' ) # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 , 内容1 ) worksheet.write( 2 , 1 , 内容2 ) # 设置列宽 worksheet.col( 0 ).width = 256 * 20 # 保存 workbook.save( 新创建的表格.xls ) 2.5 xlwt 设置行高 行高是在单元格的样式中设置的,你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高 # 3.2.5 设置行高 def fun3_2_5() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii' ) # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 , 内容1 ) worksheet.write( 2 , 1 , 内容2 ) # 设置行高 style = xlwt.easyxf( 'font:height 360;' ) # 18pt,类型小初的字号 row = worksheet.row( 0 ) row.set_style(style) # 保存 workbook.save( 新创建的表格.xls ) 2.6 xlwt 合并列和行 # 3.2.6 合并列和行 def fun3_2_6() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding=
'ascii' ) # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 , 内容1 ) # 合并 第1行到第2行 的 第0列到第3列 worksheet.write_merge( 1 , 2 , 0 , 3 , 'Merge Test' ) # 保存 workbook.save( 新创建的表格.xls ) 2.7 xlwt 添加边框 # 3.2.7 添加边框 def fun3_2_7() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii' ) # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 , 内容1 ) # 设置边框样式 borders = xlwt.Borders() # Create Borders # May be: NO_LINE, THIN, MEDIUM, DASHED, DOTTED, THICK, DOUBLE, HAIR, # MEDIUM_DASHED, THIN_DASH_DOTTED, MEDIUM_DASH_DOTTED, THIN_DASH_DOT_DOTTED, # MEDIUM_DASH_DOT_DOTTED, SLANTED_MEDIUM_DASH_DOTTED, or 0x00 through 0x0D. # DASHED虚线 # NO_LINE没有 # THIN实线 borders.left = xlwt.Borders.DASHED borders.right = xlwt.Borders.DASHED borders.top = xlwt.Borders.DASHED borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED borders.left_colour = 0x40 borders.right_colour = 0x40 borders.top_colour = 0x40 borders.bottom_colour =
0x40 style = xlwt.XFStyle() # Create Style style.borders = borders # Add Borders to Style worksheet.write( 0 , 0 , '内容1' , style) worksheet.write( 2 , 1 , 内容2 ) # 保存 workbook.save( 新创建的表格.xls ) 2.8 xlwt为单元格设置背景色 # 设置单元格背景色 def fun3_2_8() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii' ) # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 , 内容1 ) # 创建样式 pattern = xlwt.Pattern() # May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12 pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, # 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , # almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray, the list goes on... pattern.pattern_fore_colour = 5 style = xlwt.XFStyle() style.pattern = pattern # 使用样式 worksheet.write( 2 , 1 , 内容2 ,style) 2.9 xlwt设置单元格对齐 使用xlwt中的Alignment来设置单元格的对齐方式,其中horz代表水平对齐方式,vert代表垂直对齐方式。 VERT_TOP = 0x00 上端对齐 VERT_CENTER = 0x01 居中对齐(垂直方向上) VERT_BOTTOM = 0x02 低端对齐 HORZ_LEFT = 0x01 左端对齐 HORZ_CENTER = 0x02 居中对齐(水平方向上) HORZ_RIGHT = 0x03 右端对齐 # 设置单元格对齐 def fun3_2_9() : # 创建新的workbook(其实就是创建新的excel) workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii' ) # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet( My new Sheet ) # 往表格写入内容 worksheet.write( 0 , 0 , 内容1 ) # 设置样式 style = xlwt.XFStyle() al = xlwt.Alignment() # VERT_TOP = 0x00 上端对齐 # VERT_CENTER = 0x01 居中对齐(垂直方向上) # VERT_BOTTOM = 0x02 低端对齐 # HORZ_LEFT = 0x01 左端对齐 # HORZ_CENTER = 0x02 居中对齐(水平方向上) # HORZ_RIGHT = 0x03 右端对齐 al.horz = 0x02 # 设置水平居中 al.vert = 0x01 # 设置垂直居中 style.alignment = al # 对齐写入 worksheet.write( 2 , 1 , 内容2 ,style) # 保存 workbook.save( 新创建的表格.xls )
3. Python xlutils 修改 操作Excel xlutils可用于拷贝原excel或者在原excel基础上进行修改,并保存; 官方文档:https://xlutils.readthedocs.io/en/latest/ 3.1 pip安装xlutils 3.2 xlutils拷贝源文件(需配合xlrd使用) # 3.3.2 拷贝源文件 def fun3_3_2() : workbook = xlrd.open_workbook( '3_3 xlutils 修改操作练习.xlsx' ) # 打开工作簿 new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象 new_workbook.save( new_test.xls ) # 保存工作簿 3.3 xlutils 读取 写入 (也就是修改)Excel 表格信息 # 3.3.3 xlutils读取 写入 Excel 表格信息 def fun3_3_3() : # file_path:文件路径,包含文件的全名称 # formatting_info=True:保留Excel的原格式(使用与xlsx文件) workbook = xlrd.open_workbook( '3_3 xlutils 修改操作练习.xlsx' ) new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象 # 读取表格信息 sheet = workbook.sheet_by_index( 0 ) col2 = sheet.col_values( 1 ) # 取出第二列 cel_value = sheet.cell_value( 1 , 1 ) print(col2) print(cel_value) # 写入表格信息 write_save = new_workbook.get_sheet( 0 ) write_save.write( 0 , 0 , xlutils写入! ) new_workbook.save( new_test.xls ) # 保存工作簿 4. Python xlwings 读取 写入 修改 操作Excel xlwings比起xlrd、xlwt和xlutils,xlwings可豪华多了,它具备以下特点: xlwings能够非常方便的读写Excel文件中的数据,并且能够进行单元格格式的修改
可以和matplotlib以及pandas无缝连接,支持读写numpy、pandas数据类型,将matplotlib可视化图表导入到excel中。
可以调用Excel文件中VBA写好的程序,也可以让VBA调用用Python写的程序。
官网地址:https://www.xlwings.org/ 官方文档:https://docs.xlwings.org/en/stable/api.html 4.1 pip安装xlwings 4.2 基本操作 打开Excel程序,默认设置:程序可见,只打开不新建工作薄 app = xw.App(visible= True ,add_book= False ) #新建工作簿 (如果不接下一条代码的话,Excel只会一闪而过,卖个萌就走了)wb = app.books.add()
# 导入xlwings模块 import xlwings as xw # 打开Excel程序,默认设置:程序可见,只打开不新建工作薄,屏幕更新关闭 app=xw.App(visible= True ,add_book= False ) app.display_alerts= False app.screen_updating= False # 文件位置:filepath,打开test文档,然后保存,关闭,结束程序 filepath= r'g:\Python Scripts\test.xlsx' wb=app.books.open(filepath) wb.save() wb.close() app.quit() (2)新建Excel文档,命名为test.xlsx,并保存在D盘 import xlwings as xw app=xw.App(visible= True ,add_book= False ) wb=app.books.add() wb.save(
r'd:\test.xlsx' ) wb.close() app.quit() 新建test.xlsx,在sheet1的第一个单元格输入 “人生” ,然后保存关闭,退出Excel程序。 import xlwings as xw app=xw.App(visible= True ,add_book= False ) wb=app.books.add() # wb就是新建的工作簿(workbook),下面则对wb的sheet1的A1单元格赋值 wb.sheets[ 'sheet1' ].range( 'A1' ).value= '人生' wb.save( r'd:\test.xlsx' ) wb.close() app.quit() 打开已保存的test.xlsx,在sheet2的第二个单元格输入“苦短”,然后保存关闭,退出Excel程序 import xlwings as xw app=xw.App(visible= True ,add_book= False ) wb=app.books.open( r'd:\test.xlsx' ) # wb就是新建的工作簿(workbook),下面则对wb的sheet1的A1单元格赋值 wb.sheets[ 'sheet1' ].range( 'A1' ).value= '苦短' wb.save() wb.close() app.quit() 掌握以上代码,已经完全可以把Excel当作一个txt文本进行数据储存了,也可以读取Excel文件的数据,进行计算后,并将结果保存在Excel中。 4.3 引用工作薄、工作表和单元格
sht=xw.books[ '工作簿的名字‘].sheets[' sheet的名字 '] # 或者 wb=xw.books[' 工作簿的名字 '] sht=wb.sheets[sheet的名字] rng=xw.books[ '工作簿的名字‘].sheets[' sheet的名字 '] # 或者 sht=xw.books[' 工作簿的名字‘].sheets[ 'sheet的名字' ] rng=sht.range( 'A1' ) # 注意Range首字母大写 rng=xw.Range( 'A1' ) #其中需要注意的是单元格的完全引用路径是 :# 第一个Excel程序的第一个工作薄的第一张sheet的第一个单元格 xw.apps[ 0 ].books[ 0 ].sheets[ 0 ].range( 'A1' ) 迅速引用单元格的方式是 sht=xw.books[ '名字' ].sheets[ '名字' ] # A1单元格 rng=sht[’A1 '] # A1:B5单元格 rng=sht[' A1:B5 '] # 在第i+1行,第j+1列的单元格 # B1单元格 rng=sht[0,1] # A1:J10 rng=sht[:10,:10] #PS : 对于单元格也可以用表示行列的tuple进行引用# A1单元格的引用 xw.Range(1,1) #A1 :C3单元格的引用xw.Range((1,1),(3,3)) rng = sht.range( 'a1' ) #rng = sht['a1']
#rng = sht[0,0] 第一行的第一列即a1,相当于pandas的切片rng = sht.range( 'a1:a5' ) #rng = sht['a1:a5']#rng = sht[:5,0]4.4 写入&读取数据 (1)选择起始单元格A1,写入字符串‘Hello’ sht.range( 'a1' ).value = 'Hello' # 行存储:将列表[1,2,3]储存在A1:C1中 sht.range( 'A1' ).value=[ 1 , 2 , 3 ] # 列存储:将列表[1,2,3]储存在A1:A3中 sht.range( 'A1' ).options(transpose= True ).value=[ 1 , 2 , 3 ] # 将2x2表格,即二维数组,储存在A1:B2中,如第一行1,2,第二行3,4 sht.range( 'A1' ).options(expand= 'table' )=[[ 1 , 2 ],[ 3 , 4 ]] sht.range( 'a1' ).value = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]
sht.range( 'a1:d1' ).value = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] sht.range( 'a2:a5' ).value = [ 5 , 6 , 7 , 8 ] 但是你会发现xlwings还是会按行处理的,上面一行等同于: sht.range( 'a2' ).value = [ 5 , 6 , 7 , 8 ] sht.range( 'a2' ).options(transpose= True ).value = [ 5 , 6 , 7 , 8 ] 既然默认的是按行写入,我们就把它倒过来嘛(transpose),单词要打对,如果你打错单词,它不会报错,而会按默认的行来写入(别问我怎么知道的) sht.range( 'a6' ).expand( 'table' ).value = [[ 'a' , 'b' , 'c' ],[ 'd' , 'e' , 'f' ],[ 'g' , 'h' , 'i' ]]
# 将A1的值,读取到a变量中 a=sht.range( 'A1' ).value #将A1到A2的值 ,读取到a列表中a=sht.range( 'A1:A2' ).value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range( 'A1:B2' ).value rng = sht.range('a1').expand('table') nrows = rng.rows.count a = sht.range(f'a1:a{nrows}').value ncols = rng.columns.count #用切片 fst_col = sht[ 0 ,:ncols].value 4.5 常用函数和方法 wb.save(path=None) 保存工作簿,默认路径为工作簿原路径,若未保存则为脚本所在的路径 # 引用Excel程序中,当前的工作簿 wb=xw.books.acitve # 返回工作簿的绝对路径 x=wb.fullname # 返回工作簿的名称 x=wb.name # 保存工作簿,默认路径为工作簿原路径,若未保存则为脚本所在的路径 x=wb.save(path= None ) # 关闭工作簿 x=wb.close() # 引用某指定sheet sht=xw.books[ '工作簿名称' ].sheets[ 'sheet的名称' ] # 激活sheet为活动工作表 sht.activate() # 清除sheet的内容和格式 sht.clear() # 清除sheet的内容 sht.contents() # 获取sheet的名称 sht.name # 删除sheet sht.delete # 引用当前活动工作表的单元格 rng=xw.Range( 'A1' ) # 加入超链接 # rng.add_hyperlink(r'www.baidu.com','百度',‘提示:点击即链接到百度') # 取得当前range的地址 rng.address rng.get_address() # 清除range的内容 rng.clear_contents() # 清除格式和内容 rng.clear() # 取得range的背景色,以元组形式返回RGB值 rng.color # 设置range的颜色 rng.color=( 255 , 255 , 255 ) # 清除range的背景色 rng.color= None # 获得range的第一列列标 rng.column # 返回range中单元格的数据 rng.count # 返回current_region rng.current_region
# 返回ctrl + 方向 rng.end( 'down' ) # 获取公式或者输入公式 rng.formula= '=SUM(B1:B5)' # 数组公式 rng.formula_array # 获得单元格的绝对地址 rng.get_address(row_absolute= True , column_absolute= True ,include_sheetname= False , external= False ) # 获得列宽 rng.column_width # 返回range的总宽度 rng.width # 获得range的超链接 rng.hyperlink # 获得range中右下角最后一个单元格 rng.last_cell # range平移 rng.offset(row_offset= 0 ,column_offset= 0 ) #range进行resize改变range的大小 rng.resize(row_size= None ,column_size= None ) # range的第一行行标 rng.row # 行的高度,所有行一样高返回行高,不一样返回None rng.row_height # 返回range的总高度 rng.height # 返回range的行数和列数 rng.shape # 返回range所在的sheet rng.sheet #返回range的所有行 rng.rows # range的第一行 rng.rows[ 0 ] # range的总行数 rng.rows.count # 返回range的所有列 rng.columns # 返回range的第一列 rng.columns[ 0 ] # 返回range的列数 rng.columns.count # 所有range的大小自适应 rng.autofit() # 所有列宽度自适应 rng.columns.autofit() # 所有行宽度自适应 rng.rows.autofit() # 新建工作簿 xw.books.add() # 引用当前活动工作簿 xw.books.active # 新建工作表 xw.sheets.add(name= None ,before= None ,after= None ) # 引用当前活动sheet
xw.sheets.active 4.6 数据结构 python的列表,可以和Excel中的行列进行数据交换,python中的一维列表,在Excel中默认为一行数据。 import xlwings as xw sht=xw.sheets.active # 将1,2,3分别写入了A1,B1,C1单元格中 sht.range( 'A1' ).value=[ 1 , 2 , 3 ] # 将A1,B1,C1单元格的值存入list1列表中 list1=sht.range( 'A1:C1' ).value # 将1,2,3分别写入了A1,A2,A3单元格中 sht.range( 'A1' ).options(transpose= True ).value=[ 1 , 2 , 3 ] # 将A1,A2,A3单元格中值存入list1列表中 list1=sht.range( 'A1:A3' ).value python的二维列表,可以转换为Excel中的行列。二维列表,即列表中的元素还是列表。在Excel中,二维列表中的列表元素,代表Excel表格中的一列。例如: # 将a1,a2,a3输入第一列,b1,b2,b3输入第二列 list1=[[‘a1’, 'a2' , 'a3' ],[ 'b1' , 'b2' , 'b3' ]] sht.range( 'A1' ).value=list1 # 将A1:B3的值赋给二维列表list1 list1=sht.range( 'A1:B3' ).value
# 选取第一列 rng=sht. range( 'A1' ).expand( 'down' ) rng.value=[ 'a1' , 'a2' , 'a3' ] # 选取第一行 rng=sht.range( 'A1' ).expand( 'right' ) rng=[ 'a1' , 'b1' ] # 选取表格 rng.sht.range( 'A1' ).expand( 'table' ) rng.value=[[‘a1’, 'a2' , 'a3' ],[ 'b1' , 'b2' , 'b3' ]] 4.7 xlwings生成图表 import xlwings as xw app = xw.App() wb = app.books.active sht = wb.sheets.active chart = sht.charts.add( 100 , 10 ) # 100, 10 为图表放置的位置坐标。以像素为单位。 chart.set_source_data(sht.range( 'A1' ).expand()) # 参数为表格中的数据区域。 # chart.chart_type = i # 用来设置图表类型,具体参数件下面详细说明。
chart.api[ 1 ].ChartTitle.Text = i # 用来设置图表的标题。 import xlwings as xw app = xw.App() wb = app.books.active sht = wb.sheets.active # 生成图表的数据 sht.range( 'A1' ).value = [[ '时间' , '数量' ], [ '1日' , 2 ], [ '2日' , 1 ], [ '3日' , 3 ] , [ '4日' , 4 ], [ '5日' , 5 ], [ '6日' , 6 ]] 图表类型参数,被注释的那几个,无法生成对应的图表 dic = { '3d_area' : -4098 , '3d_area_stacked' : 78 , '3d_area_stacked_100' : 79 , '3d_bar_clustered' : 60 , '3d_bar_stacked' : 61 , '3d_bar_stacked_100' : 62 , '3d_column' : -4100 , '3d_column_clustered' : 54 , '3d_column_stacked' : 55 , '3d_column_stacked_100' : 56 , '3d_line' : -4101 , '3d_pie' : -4102 , '3d_pie_exploded' : 70 , 'area' : 1 , 'area_stacked' : 76 , 'area_stacked_100' : 77 , 'bar_clustered' : 57 , 'bar_of_pie' : 71 , 'bar_stacked' : 58 , 'bar_stacked_100' : 59 , 'bubble' :
15 , 'bubble_3d_effect' : 87 , 'column_clustered' : 51 , 'column_stacked' : 52 , 'column_stacked_100' : 53 , 'cone_bar_clustered' : 102 , 'cone_bar_stacked' : 103 , 'cone_bar_stacked_100' : 104 , 'cone_col' : 105 , 'cone_col_clustered' : 99 , 'cone_col_stacked' : 100 , 'cone_col_stacked_100' : 101 , 'cylinder_bar_clustered' : 95 , 'cylinder_bar_stacked' : 96 , 'cylinder_bar_stacked_100' : 97 , 'cylinder_col' : 98 , 'cylinder_col_clustered' : 92 , 'cylinder_col_stacked' : 93 , 'cylinder_col_stacked_100' : 94 , 'doughnut' : -4120 , 'doughnut_exploded' : 80 , 'line' : 4 , 'line_markers' : 65 , 'line_markers_stacked' : 66 , 'line_markers_stacked_100' : 67 , 'line_stacked' : 63 , 'line_stacked_100' : 64 , 'pie' : 5 , 'pie_exploded' : 69 , 'pie_of_pie' : 68 , 'pyramid_bar_clustered' : 109 , 'pyramid_bar_stacked' : 110 , 'pyramid_bar_stacked_100' : 111 , 'pyramid_col' : 112 , 'pyramid_col_clustered' : 106
, 'pyramid_col_stacked' : 107 , 'pyramid_col_stacked_100' : 108 , 'radar' : -4151 , 'radar_filled' : 82 , 'radar_markers' : 81 , # 'stock_hlc': 88, # 'stock_ohlc': 89, # 'stock_vhlc': 90, # 'stock_vohlc': 91, # 'surface': 83, # 'surface_top_view': 85, # 'surface_top_view_wireframe': 86, # 'surface_wireframe': 84, 'xy_scatter' : -4169 , 'xy_scatter_lines' : 74 , 'xy_scatter_lines_no_markers' : 75 , 'xy_scatter_smooth' : 72 , 'xy_scatter_smooth_no_markers' : 73 } w = 385 h = 241 n = 0 x = 100 y = 10 for i in dic.keys(): xx = x + n % 3 *w # 用来生成图表放置的x坐标。 yy = y + n// 3 *h # 用来生成图表放置的y坐标。 chart = sht.charts.add(xx, yy) chart.set_source_data(sht.range( 'A1' ).expand()) chart.chart_type = i chart.api[ 1 ].ChartTitle.Text = i n += 1 wb.save( 'chart_图表' ) wb.close() app.quit() 4.8 实战训练 1. xlwings 新建 Excel 文档
# 3.4.2 xlwings 新建 Excle 文档 def fun3_4_2() : visible Ture:可见excel False:不可见excel add_book True:打开excel并且新建工作簿 False:不新建工作簿 app = xw.App(visible= True , add_book= False ) # 新建工作簿 (如果不接下一条代码的话,Excel只会一闪而过,卖个萌就走了) wb = app.books.add() # 保存工作簿 wb.save( 'example.xlsx' ) # 退出工作簿 wb.close() # 退出Excel app.quit() 执行程序后文件夹增加了“example.xlsx”: 2. xlwings 打开已存在的 Excel 文档 # 3.4.3 xlwings 打开已存在的Excel文件 def fun3_4_3() : # 新建Excle 默认设置:程序可见,只打开不新建工作薄,屏幕更新关闭 app = xw.App(visible= True , add_book= False ) app.display_alerts = False app.screen_updating = False # 打开已存在的Excel文件 wb=app.books.open( './3_4 xlwings 修改操作练习.xlsx' ) # 保存工作簿 wb.save( 'example_2.xlsx' ) # 退出工作簿 wb.close() # 退出Excel app.quit() # 3.4.4 xlwings读写 Excel def fun3_4_4() : # 新建Excle 默认设置:程序可见,只打开不新建工作薄,屏幕更新关闭 app = xw.App(visible= True , add_book= False ) app.display_alerts = False app.screen_updating = False
# 打开已存在的Excel文件 wb=app.books.open( './3_4 xlwings 修改操作练习.xlsx' ) # 获取sheet对象 print(wb.sheets) sheet = wb.sheets[ 0 ] # sheet = wb.sheets[sheet1] # 读取Excel信息 cellB1_value = sheet.range( 'B1' ).value print( 单元格B1内容为: ,cellB1_value) # 清除单元格内容和格式 sheet.range( 'A1' ).clear() # 写入单元格 sheet.range( 'A1' ).value = xlwings写入 # 保存工作簿 wb.save( 'example_3.xlsx' ) # 退出工作簿 wb.close() # 退出Excel app.quit() 相关文章阅读:
5. Python openpyxl 读取 写入 修改 操作Excel 在openpyxl中,主要用到三个概念:Workbooks,Sheets,Cells。 Workbook就是一个excel工作表;
Sheet是工作表中的一张表页;
Cell就是简单的一个格。
openpyxl就是围绕着这三个概念进行的,不管读写都是“三板斧”:打开Workbook,定位Sheet,操作Cell。 官方文档:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/ from openpyxl import Workbook wb = Workbook() # grab the active worksheet ws = wb.active # Data can be assigned directly to cells ws[ 'A1' ] = 42 # Rows can also be appended ws.append([ 1 , 2 , 3 ]) # Python types will automatically be converted import datetime ws[ 'A2' ] = datetime.datetime.now() # Save the file wb.save( sample.xlsx ) 5.1 openpyxl 基本操作 from openpyxl import Workbook # 实例化 wb = Workbook() # 激活 worksheet ws = wb.active from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(
'文件名称.xlsx' ) # 方式一:数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式) ws[ 'A1' ] = 42 # 方式二:可以附加行,从第一列开始附加(从最下方空白处,最左开始)(可以输入多行) ws.append([ 1 , 2 , 3 ]) # 方式三:Python 类型会被自动转换 ws[ 'A3' ] = datetime.datetime.now().strftime( %Y-%m-%d ) # 方式一:插入到最后(default) ws1 = wb.create_sheet( Mysheet ) # 方式二:插入到最开始的位置 ws2 = wb.create_sheet( Mysheet , 0 ) # sheet 名称可以作为 key 进行索引 >>> ws3 = wb[ New Title ] >>> ws4 = wb.get_sheet_by_name( New Title ) >>> ws is ws3 is ws4 True # 显示所有表名 >>> print(wb.sheetnames) [ 'Sheet2' , 'New Title' , 'Sheet1' ] # 遍历所有表 >>> for sheet in wb: ... print(sheet.title)
# 方法一 >>> c = ws[ 'A4' ] # 方法二:row 行;column 列 >>> d = ws.cell(row= 4 , column= 2 , value= 10 ) # 方法三:只要访问就创建 >>> for i in range( 1 , 101 ): ... for j in range( 1 , 101 ): ... ws.cell(row=i, column=j) # 通过切片 >>> cell_range = ws[ 'A1' : 'C2' ] # 通过行(列) >>> colC = ws[ 'C' ] >>> col_range = ws[ 'C:D' ] >>> row10 = ws[ 10 ] >>> row_range = ws[ 5 : 10 ] # 通过指定范围(行 → 行) >>> for row in ws.iter_rows(min_row= 1 , max_col= 3 , max_row= 2 ): ... for cell in row: ... print(cell) | | | | | | | # 通过指定范围(列 → 列) >>> for row in ws.iter_rows(min_row= 1 , max_col= 3 , max_row= 2 ): ... for cell in row: ... print(cell) | | | | | | # 遍历所有 方法一
>>> ws = wb.active >>> ws[ 'C9' ] = 'hello world' >>> tuple(ws.rows) ((, , | ), | | | (, , | ), | | | ... (, , | ), | | | (, , | )) | | | # 遍历所有 方法二 >>> tuple(ws.columns) ((| , | | , | | , | ... | , | | , | | ), | (| , | ... | , | | )) | ws.sheet_properties.tabColor = 1072BA # 色值为RGB16进制值 # 获得最大列和最大行 print(sheet.max_row) print(sheet.max_column) sheet.rows 为生成器, 里面是每一行的数据,每一行又由一个tuple包裹。
sheet.columns 类似,不过里面是每个tuple是每一列的单元格。
# 因为按行,所以返回A1, B1, C1这样的顺序 for row in sheet.rows: for cell in row: print(cell.value) # A1, A2, A3这样的顺序 for column in sheet.columns:
for cell in column: print(cell.value) from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string # 根据列的数字返回字母 print(get_column_letter( 2 )) # B # 根据字母返回列的数字 print(column_index_from_string( 'D' )) # 4 # 方式一 wb.remove(sheet) # 方式二 del wb[sheet] rows = [ [ 'Number' , 'data1' , 'data2' ], [ 2 , 40 , 30 ], [ 3 , 40 , 25 ], [ 4 , 50 , 30 ], [ 5 , 30 , 10 ], [ 6 , 25 , 5 ], [ 7 , 50 , 10 ]] list(zip(*rows)) # out [( 'Number' , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ), ( 'data1' , 40 , 40 , 50 , 30 , 25 , 50 ), ( 'data2' ,
30 , 25 , 30 , 10 , 5 , 10 )] # 注意 方法会舍弃缺少数据的列(行) rows = [ [ 'Number' , 'data1' , 'data2' ], [ 2 , 40 ], # 这里少一个数据 [ 3 , 40 , 25 ], [ 4 , 50 , 30 ], [ 5 , 30 , 10 ], [ 6 , 25 , 5 ], [ 7 , 50 , 10 ], ] # out [( 'Number' , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ), ( 'data1' , 40 , 40 , 50 , 30 , 25 , 50 )] from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment bold_itatic_24_font = Font(name= '等线' , size= 24 , italic= True , color=colors.RED, bold= True ) sheet[ 'A1' ].font = bold_itatic_24_font # 设置B1中的数据垂直居中和水平居中 sheet[ 'B1' ].alignment = Alignment(horizontal= 'center' , vertical= 'center' ) # 第2行行高 sheet.row_dimensions[ 2 ].height = 40 # C列列宽 sheet.column_dimensions[ 'C' ].width = 30 所谓合并单元格,即以合并区域的左上角的那个单元格为基准,覆盖其他单元格使之称为一个大的单元格。 相反,拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。 # 合并单元格, 往左上角写入数据即可 sheet.merge_cells( 'B1:G1' ) # 合并一行中的几个单元格 sheet.merge_cells( 'A1:C3' ) # 合并一个矩形区域中的单元格 合并后只可以往左上角写入数据,也就是区间中:左边的坐标。 如果这些要合并的单元格都有数据,只会保留左上角的数据,其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据,合并后单元格中不会有数据。
sheet.unmerge_cells( 'A1:C3' ) import datetime from random import choice from time import time from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils import get_column_letter # 设置文件 mingc addr = openpyxl.xlsx # 打开文件 wb = load_workbook(addr) # 创建一张新表 ws = wb.create_sheet() # 第一行输入 ws.append([ 'TIME' , 'TITLE' , 'A-Z' ]) # 输入内容(500行数据) for i in range( 500 ): TIME = datetime.datetime.now().strftime( %H:%M:%S ) TITLE = str(time()) A_Z = get_column_letter(choice(range( 1 , 50 ))) ws.append([TIME, TITLE, A_Z]) # 获取最大行 row_max = ws.max_row # 获取最大列 con_max = ws.max_column # 把上面写入内容打印在控制台 for j in ws.rows: # we.rows 获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end= \t ) # n.value 获取单元格的值 print() # 保存,save(必须要写文件名(绝对地址)默认 py 同级目录下,只支持 xlsx 格式) wb.save(addr) 5.2 openpyxl生成2D图表 from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference wb = Workbook(write_only=
True ) ws = wb.create_sheet() rows = [ ( 'Number' , 'Batch 1' , 'Batch 2' ), ( 2 , 10 , 30 ), ( 3 , 40 , 60 ), ( 4 , 50 , 70 ), ( 5 , 20 , 10 ), ( 6 , 10 , 40 ), ( 7 , 50 , 30 ), ] for row in rows: ws.append(row) chart1 = BarChart() chart1.type = col chart1.style = 10 chart1.title = Bar Chart chart1.y_axis.title = 'Test number' chart1.x_axis.title = 'Sample length (mm)' data = Reference(ws, min_col= 2 , min_row= 1 , max_row= 7 , max_col= 3 ) cats = Reference(ws, min_col= 1 , min_row= 2 , max_row= 7 ) chart1.add_data(data, titles_from_data= True ) chart1.set_categories(cats) chart1.shape = 4 ws.add_chart(chart1, A10 ) from copy import deepcopy chart2 = deepcopy(chart1) chart2.style = 11 chart2.type = bar chart2.title = Horizontal Bar Chart ws.add_chart(chart2, G10 ) chart3 = deepcopy(chart1) chart3.type = col chart3.style = 12 chart3.grouping = stacked chart3.overlap = 100 chart3.title = 'Stacked Chart' ws.add_chart(chart3, A27 ) chart4 = deepcopy(chart1) chart4.type = bar chart4.style = 13 chart4.grouping = percentStacked chart4.overlap = 100 chart4.title = 'Percent Stacked Chart' ws.add_chart(chart4, G27 ) wb.save( bar.xlsx )
5.3 openpyxl生成3D图表 from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import ( Reference, Series, BarChart3D, ) wb = Workbook() ws = wb.active rows = [ ( None , 2013 , 2014 ), ( Apples , 5 , 4 ), ( Oranges , 6 , 2 ), ( Pears , 8 , 3 ) ] for row in rows: ws.append(row) data = Reference(ws, min_col= 2 , min_row= 1 , max_col= 3 , max_row= 4 ) titles = Reference(ws, min_col= 1 , min_row= 2 , max_row= 4 ) chart = BarChart3D() chart.title = 3D Bar Chart chart.add_data(data=data, titles_from_data= True ) chart.set_categories(titles) ws.add_chart(chart, E5 ) wb.save( bar3d.xlsx ) 5.4 实战训练
# 3.5.2 openpyxl 新建Excel def fun3_5_2() : wb = Workbook() # 注意:该函数调用工作表的索引(_active_sheet_index),默认是0。 # 除非你修改了这个值,否则你使用该函数一直是在对第一张工作表进行操作。 ws = wb.active # 设置sheet名称 ws.title = New Title # 设置sheet颜色 ws.sheet_properties.tabColor = 1072BA # 保存表格 wb.save( '保存一个新的excel.xlsx' ) # 3.5.3 openpyxl 打开已存在Excel def fun3_5_3() : wb = load_workbook( ./3_5 openpyxl 修改操作练习.xlsx ) # 注意:该函数调用工作表的索引(_active_sheet_index),默认是0。 # 除非你修改了这个值,否则你使用该函数一直是在对第一张工作表进行操作。 ws = wb.active # 保存表格 wb.save( 'copy.xlsx' ) # 3.5.4 openpyxl 读写Excel def fun3_5_4() : wb = load_workbook( ./3_5 openpyxl 修改操作练习.xlsx ) # 注意:该函数调用工作表的索引(_active_sheet_index),默认是0。 # 除非你修改了这个值,否则你使用该函数一直是在对第一张工作表进行操作。 ws = wb.active # 读取单元格信息 cellB2_value = ws[ 'B2' ].value print( 单元格B2内容为: ,cellB2_value) # 写入单元格 ws[ 'A1' ].value = OPENPYXL # 保存表格 wb.save( 'copy.xlsx' ) 6. Python xlswriter 写入 操作Excel 官方文档:https://xlsxwriter.readthedocs.io/ 6.1 xlswriter基本操作 # 创建文件 workbook = xlsxwriter.Workbook( new_excel.xlsx ) # 创建sheet worksheet = workbook.add_worksheet( first_sheet ) # 法一: worksheet.write( 'A1' , 'write something' ) # 法二: worksheet.write( 1 , 0 , 'hello world' ) # 写入数字 worksheet.write( 0 , 1 , 32 ) worksheet.write( 1 , 1 , 32.3 ) worksheet.write( 2 , 1 , '=sum(B1:B2)' ) # 插入图片 worksheet.insert_image( 0 , 5 , 'test.png' ) worksheet.insert_image( 0 ,
5 , 'test.png' , { 'url' : 'http://httpbin.org/' }) # 写入日期 d = workbook.add_format({ 'num_format' : 'yyyy-mm-dd' }) worksheet.write( 0 , 2 , datetime.datetime.strptime( '2017-09-13' , '%Y-%m-%d' ), d) # 设置行属性,行高设置为40 worksheet.set_row( 0 , 40 ) # 设置列属性,把A到B列宽设置为20 worksheet.set_column( 'A:B' , 20 ) # 自定义格式 f = workbook.add_format({ 'border' : 1 , 'font_size' : 13 , 'bold' : True , 'align' : 'center' , 'bg_color' : 'cccccc' }) worksheet.write( 'A3' , python excel , f) worksheet.set_row( 0 , 40 , f) worksheet.set_column( 'A:E' , 20 , f)
# 批量往单元格写入数据 worksheet.write_column( 'A15' , [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]) # 列写入,从A15开始 worksheet.write_row( 'A12' , [ 6 , 7 , 8 , 9 ]) # 行写入,从A12开始 # 合并单元格写入 worksheet.merge_range( 7 , 5 , 11 , 8 , 'merge_range' ) 6.3 xlswriter 生成折线图 # -*- coding:utf-8 -*- import xlsxwriter # 创建一个excel workbook = xlsxwriter.Workbook( chart_line.xlsx ) # 创建一个sheet worksheet = workbook.add_worksheet() # worksheet = workbook.add_worksheet(bug_analysis) # 自定义样式,加粗 bold = workbook.add_format({ 'bold' : 1 }) # --------1、准备数据并写入excel--------------- # 向excel中写入数据,建立图标时要用到 headings = [ 'Number' , 'testA' , 'testB' ] data = [ [ '2017-9-1' , '2017-9-2' , '2017-9-3' , '2017-9-4'
, '2017-9-5' , '2017-9-6' ], [ 10 , 40 , 50 , 20 , 10 , 50 ], [ 30 , 60 , 70 , 50 , 40 , 30 ], ] # 写入表头 worksheet.write_row( 'A1' , headings, bold) # 写入数据 worksheet.write_column( 'A2' , data[ 0 ]) worksheet.write_column( 'B2' , data[ 1 ]) worksheet.write_column( 'C2' , data[ 2 ]) # --------2、生成图表并插入到excel--------------- # 创建一个柱状图(line chart) chart_col = workbook.add_chart({ 'type' : 'line' }) # 配置第一个系列数据 chart_col.add_series({ # 这里的sheet1是默认的值,因为我们在新建sheet时没有指定sheet名 # 如果我们新建sheet时设置了sheet名,这里就要设置成相应的值 'name' : '=Sheet1!$B$1' , 'categories' : '=Sheet1!$A$2:$A$7' , 'values' : '=Sheet1!$B$2:$B$7' , 'line' : { 'color' : 'red' }, }) # 配置第二个系列数据 chart_col.add_series({ 'name' : '=Sheet1!$C$1' , 'categories' : '=Sheet1!$A$2:$A$7' , 'values' : '=Sheet1!$C$2:$C$7' , 'line' : { 'color' : 'yellow' }, }) # 配置第二个系列数据(用了另一种语法) # chart_col.add_series({ # 'name': ['Sheet1', 0, 2], # 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0], # 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2], # 'line': {'color': 'yellow'}, # }) # 设置图表的title 和 x,y轴信息 chart_col.set_title({ 'name' : 'The xxx site Bug Analysis'
}) chart_col.set_x_axis({ 'name' : 'Test number' }) chart_col.set_y_axis({ 'name' : 'Sample length (mm)' }) # 设置图表的风格 chart_col.set_style( 1 ) # 把图表插入到worksheet并设置偏移 worksheet.insert_chart( 'A10' , chart_col, { 'x_offset' : 25 , 'y_offset' : 10 }) workbook.close() 6.4 xlswriter 生成柱状图 # -*- coding:utf-8 -*- import xlsxwriter # 创建一个excel workbook = xlsxwriter.Workbook( chart_column.xlsx ) # 创建一个sheet worksheet = workbook.add_worksheet() # worksheet = workbook.add_worksheet(bug_analysis) # 自定义样式,加粗 bold = workbook.add_format({ 'bold' : 1 }) # --------1、准备数据并写入excel--------------- # 向excel中写入数据,建立图标时要用到 headings = [ 'Number' , 'testA' , 'testB' ] data = [ [ '2017-9-1' , '2017-9-2' , '2017-9-3' , '2017-9-4' , '2017-9-5' , '2017-9-6' ], [ 10 , 40 , 50 , 20 , 10 , 50 ], [ 30 , 60 , 70 , 50 , 40 ,
30 ], ] # 写入表头 worksheet.write_row( 'A1' , headings, bold) # 写入数据 worksheet.write_column( 'A2' , data[ 0 ]) worksheet.write_column( 'B2' , data[ 1 ]) worksheet.write_column( 'C2' , data[ 2 ]) # --------2、生成图表并插入到excel--------------- # 创建一个柱状图(column chart) chart_col = workbook.add_chart({ 'type' : 'column' }) # 配置第一个系列数据 chart_col.add_series({ # 这里的sheet1是默认的值,因为我们在新建sheet时没有指定sheet名 # 如果我们新建sheet时设置了sheet名,这里就要设置成相应的值 'name' : '=Sheet1!$B$1' , 'categories' : '=Sheet1!$A$2:$A$7' , 'values' : '=Sheet1!$B$2:$B$7' , 'line' : { 'color' : 'red' }, }) # 配置第二个系列数据(用了另一种语法) chart_col.add_series({ 'name' : '=Sheet1!$C$1' , 'categories' : '=Sheet1!$A$2:$A$7' , 'values' : '=Sheet1!$C$2:$C$7' , 'line' : { 'color' : 'yellow' }, }) # 配置第二个系列数据(用了另一种语法) # chart_col.add_series({ # 'name': ['Sheet1', 0, 2], # 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0], # 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2], # 'line': {'color': 'yellow'}, # }) # 设置图表的title 和 x,y轴信息 chart_col.set_title({ 'name' : 'The xxx site Bug Analysis' }) chart_col.set_x_axis({ 'name' : 'Test number' }) chart_col.set_y_axis({ 'name' : 'Sample length (mm)' }) # 设置图表的风格 chart_col.set_style( 1 ) # 把图表插入到worksheet以及偏移 worksheet.insert_chart( 'A10' , chart_col, { 'x_offset' : 25 ,
'y_offset' : 10 }) workbook.close() 6.5 xlswriter 生成饼图 # -*- coding:utf-8 -*- import xlsxwriter # 创建一个excel workbook = xlsxwriter.Workbook( chart_pie.xlsx ) # 创建一个sheet worksheet = workbook.add_worksheet() # 自定义样式,加粗 bold = workbook.add_format({ 'bold' : 1 }) # --------1、准备数据并写入excel--------------- # 向excel中写入数据,建立图标时要用到 data = [ [ 'closed' , 'active' , 'reopen' , 'NT' ], [ 1012 , 109 , 123 , 131 ], ] # 写入数据 worksheet.write_row( 'A1' , data[ 0 ], bold) worksheet.write_row( 'A2' , data[ 1 ]) # --------2、生成图表并插入到excel--------------- # 创建一个柱状图(pie chart) chart_col = workbook.add_chart({ 'type' : 'pie' }) # 配置第一个系列数据 chart_col.add_series({ 'name' : 'Bug Analysis' , 'categories' : '=Sheet1!$A$1:$D$1' , 'values' : '=Sheet1!$A$2:$D$2' , 'points' : [ { 'fill' : { 'color' : '#00CD00 ' }},
{ 'fill' : { 'color' : 'red' }}, { 'fill' : { 'color' : 'yellow' }}, { 'fill' : { 'color' : 'gray' }}, ], }) # 设置图表的title 和 x,y轴信息 chart_col.set_title({ 'name' : 'Bug Analysis' }) # 设置图表的风格 chart_col.set_style( 10 ) # 把图表插入到worksheet以及偏移 worksheet.insert_chart( 'B10' , chart_col, { 'x_offset' : 25 , 'y_offset' : 10 }) workbook.close() 6.6 实战训练 # 3.6.2 xlswriter新建并写入Excel def fun3_6_2() : # 创建Exce并添加sheet workbook = xlsxwriter.Workbook( 'demo.xlsx' ) worksheet = workbook.add_worksheet() # 设置列宽 worksheet.set_column( 'A:A' , 20 ) # 设置格式 bold = workbook.add_format({ 'bold' : True }) # 添加文字内容 worksheet.write( 'A1' , 'Hello' ) # 按格式添加内容 worksheet.write( 'A2' , 'World' , bold) # 写一些数字 worksheet.write(
2 , 0 , 123 ) worksheet.write( 3 , 0 , 123.456 ) # 添加图片 worksheet.insert_image( 'B5' , 'demo.png' ) workbook.close() 7. Python win32com 读取 写入 修改 操作Excel python可以使用一个第三方库叫做win32com达到操作com的目的,win32com功能强大,可以操作word、调用宏等等等。 7.1 pip安装win32com 7.2 Python使用win32com读写Excel import win32com from win32com.client import Dispatch, constants import os # 获取当前脚本路径 def getScriptPath() : nowpath = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[ 0 ] print(nowpath) return nowpath # 3.7.2 Python使用win32com读写Excel def fun3_7_2() :
app = win32com.client.Dispatch( 'Excel.Application' ) # 后台运行,不显示,不警告 app.Visible = 0 app.DisplayAlerts = 0 # 创建新的Excel # WorkBook = app.Workbooks.Add() # 新建sheet # sheet = WorkBook.Worksheets.Add() # 打开已存在表格,注意这里要用绝对路径 WorkBook = app.Workbooks.Open(getScriptPath() + \\3_7 win32com 修改操作练习.xlsx ) sheet = WorkBook.Worksheets( 'Sheet1' ) # 获取单元格信息 第n行n列,不用-1 cell01_value = sheet.Cells( 1 , 2 ).Value print( cell01的内容为: ,cell01_value) # 写入表格信息 sheet.Cells( 2 , 1 ).Value = win32com # 保存表格 #WorkBook .Save() # 另存为实现拷贝 WorkBook.SaveAs(getScriptPath() + \\new.xlsx ) # 关闭表格 WorkBook.Close() app.Quit() if __name__ == '__main__' : fun3_7_2() 8. Python pandas 读取 写入 操作Excel pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
官方网站:https://pandas.pydata.org/ 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 8.1 pip安装pandas 8.2 pandas 读写 Excel import pandas as pd from pandas import DataFrame # 3.8.2 pandas读写Excel def fun3_8_2() : data = pd.read_excel( '3_8 pandas 修改操作练习.xlsx' , sheet_name= 'Sheet1' ) print(data) # 增加行数据,在第5行新增 data.loc[ 4 ] = [ '4' , 'john' , 'pandas' ] # 增加列数据,给定默认值None data[ 'new_col' ] = None # 保存数据 DataFrame(data).to_excel( 'new.xlsx' , sheet_name= 'Sheet1' , index= False , header= True ) if __name__ == '__main__' : fun3_8_2() pandas功能非常强大,这里只是做了又给很简单的示例,还有很多其它操作,可参考官方文档或快速入门进行学习。 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/u014779536/article/details/108182833 纯免费在线学编程
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