pythonexcelxlsx
『壹』 python對excel操作
Python對於Excel的操作是多種多樣的,掌握了相關用法就可以隨心所欲的操作數據了!
操作xls文件
xlrd(讀操作):
import xlrd
1、引入xlrd模塊
workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")
2、打開[36.xls]文件,獲取excel文件的workbook(工作簿)對象
names=workbook.sheet_names()
3、獲取所有sheet的名字
worksheet=workbook.sheet_by_index(0)
4、通過sheet索引獲得sheet對象
worksheet為excel表第一個sheet表的實例化對象
worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")
5、通過sheet名獲得sheet對象
worksheet為excel表sheet名為【各省市】的實例化對象
nrows=worksheet.nrows
6、獲取該表的總行數
ncols=worksheet.ncols
7、獲取該表的總列數
row_data=worksheet.row_values(n)
8、獲取該表第n行的內容
col_data=worksheet.col_values(n)
9、獲取該表第n列的內容
cell_value=worksheet.cell_value(i,j)
10、獲取該表第i行第j列的單元格內容
xlwt(寫操作):
import xlwt
1、引入xlwt模塊
book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
2、創建一個Workbook對象,相當於創建了一個Excel文件
sheet = book.add_sheet('test')
3、創建一個sheet對象,一個sheet對象對應Excel文件中的一張表格。
sheet.write(i, j, '各省市')
4、向sheet表的第i行第j列,寫入'各省市'
book.save('Data\\36.xls')
5、保存為Data目錄下【36.xls】文件
操作xlsx文件
openpyxl(讀操作):
import openpyxl
1、引入openpyxl模塊
workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")
2、打開[36.xlsx]文件,獲取excel文件的workbook(工作簿)對象
names=workbook.sheetnames
worksheet=workbook.worksheets[0]
worksheet=workbook["各省市"]
ws = workbook.active
6、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet
nrows=worksheet.max_row
7、獲取該表的總行數
ncols=worksheet.max_column
8、獲取該表的總列數
content_A1= worksheet['A1'].value
9、獲取該表A1單元格的內容
content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value
10、獲取該表第1列第1列的內容
openpyxl(寫操作):
workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active
3、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet
worksheet.title="test"
4、worksheet的名稱設置為"test"
worksheet = workbook.create_sheet()
5、創建一個新的sheet表,默認插在工作簿末尾
worksheet.cell(i,j,'空')
6、第i行第j列的值改成'空'
worksheet["B2"]="空"
7、將B2的值改成'空'
worksheet.insert_cols(1)
8、在第一列之前插入一列
worksheet.append(["新增","台灣省"])
9、添加行
workbook.save("Data\\36.xlsx")
10、保存為Data目錄下【36.xlsx】文件
pandas處理excel文件
pandas操作:
import pandas as pd
1、引入pandas模塊
data = pd.read_excel('36.xls')
2、讀取[36.xls]或者[36.xlsx]文件
data = pd.read_csv('36.csv')
3、讀取[36.csv]文件
data=data.dropna(subset=['店鋪'])
4、過濾掉data店鋪列有缺失的數據
data.sort_values("客戶網名", inplace=True)
5、將data數據按照客戶網名列進行從小到大排序
data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)
6、讀取[36.csv]文件,前三行和後四行的數據略過
data = data.fillna('空')
7、將data中的空白處填充成'空'
data.drop_plicates('訂單','first',inplace=True)
8、data中的數據,按照【訂單】列做去重處理,保留第一條數據
data=pd.DataFrame(data,columns=['訂單','倉庫'])
9、只保留data中【訂單】【倉庫】列的數據
data = data[(data[u'展現量'] > 0)]
10、只保留【展現量】列中大於0的數據
data= data[data["訂單"].str.contains('000')]
11、只保留【訂單】列中包含'000'的數據
data= data[data["倉庫"]=='正品倉']
12、只保留【倉庫】列是'正品倉'的數據
xs= data[data["店鋪"]=='南極人']['銷售額']
13、獲取店鋪是南極人的銷售額數據
data['訂單'] = data['訂單'].str[3:7]
14、【訂單】列的值只保留4-8個位元組的值
data["郵資"] = np.where((data['店鋪'].str.contains('T|t')) & -(data['倉庫'] == '代發倉'), 8, data['郵資'])
15、滿足店鋪列包含 T 或 t 並且倉庫不等於'代發倉'的話,將郵資的值改成8,否則值不變
data = np.array(data).tolist()
16、將data從DataFrame轉換成列表
data=pd.DataFrame(data)
17、將列表轉換成DataFrame格式
zhan = data[u'展現'].sum().round(2)
18、將data中所有展現列數據求和,並取兩位小數
sum=data.groupby(['店鋪'])['刷單'].sum()
19、將data中按照店鋪對刷單進行求和
counts=data['店鋪'].value_counts()
20、將data按照店鋪進行計算
avg=data.groupby(['店鋪'])['刷單'].mean()
21、將data按照店鋪對刷單進行求平均數
count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)
22、將counts和sum兩個DataFrame進行了組合
count=count.rename(index=str, columns={0: "訂單", 1: "成本"})
23、將新生成的DataFrame列名進行修改
data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店鋪', right_on='店鋪')
24、將列表轉換成DataFrame格式
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()
ws1=wb.active
data.to_excel('36.xlsx')
wb.close()
25、data完整的寫入到關閉過程,執行此操作的時候【36.xlsx】不能是打開狀態
excel格式操作
樣式處理:
1、打開【36.xlsx】
sheet=workbook.worksheets[0]
2、將第一個sheet對象賦值給sheet
sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0
3、將A列的寬度設置為20
sheet.row_dismensions[1].height = 20.0
4、將第一行的行高設置為20
sheet.merge_cells('A1:A2')
5、將sheet表A1和A2單元格合並
sheet.unmerge_cells('A1:A2')
6、將sheet表A1和A2單元格取消合並
sheet.insert_rows(2,2)
7、將sheet表從第2行插入2行
sheet.insert_cols(3,2)
8、將sheet表從第3列插入2列
sheet.delete_rows(2)
9、刪除第2行
sheet.delete_cols(3, 2)
10、將sheet表從第3列開始刪除2列
from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment
11、分別引入字體、邊框、圖案填充、顏色、對齊方式
sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)
12、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體
sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
13、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體對齊方式
left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)
14、引入邊框樣式並調用
fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill
15、引入填充樣式,並調用
import xlrd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')
sheet=workbook.active
sheet.insert_cols(idx=1)
sheet.merge_cells(A1:A3)
sheet['A1']=['上海','山東','浙江']
『貳』 Python操作Excel實現自動化報表
Python操作Excel實現自動化報表
安裝
python -m pip install xlrd xlwt xlutils。
基本用法
1.從指定文件路徑讀取excel表格,進行一定操作,然後保存到另一個excel文件:result.xlsx
import xlwt
import xlrd
from xlutils. import
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import os
os.chdir('./')
# 從指定文件路徑讀取excel表格
df = pd.read_excel('D:/mypaper/data/data.xlsx')
# 查看df內容
# 根據age算出出生年份,增加一列
import datetime
import os
year = datetime.datetime.now().year#獲取當前系統時間對應的年份
df['birth'] = year-df['age']
df.to_excel('result.xlsx')#保存到當前工作目錄,可以用os.getcwd()查看
#查看下此時df的內容,可以看到已經生成了birth這一列。
2.單元格操作
# 定義方法:讀取指定目錄下Excel文件某個sheet單元格的值
def excel_read(file_path,table,x,y):
data = xlrd.open_workbook(file_path)
table = data.sheet_by_name(table)
return table.cell(y,x).value
# 定義方法:單元格值及樣式
write_obj_list = []
def concat_obj(cols,rows,value):
write_obj_list.append({'cols':cols,'rows':rows,'value':value,
'style':xlwt.easyxf('font: name 宋體,height 280;alignment: horiz centre')})
# 定義方法:合並單元格
def merge_unit(srows,erows,scols,ecols,value):
write_obj_list.append({'id':'merge','srows':srows,'erows':erows,'scols':scols,
'ecols':ecols,'value':value,'style':xlwt.easyxf('font: name 宋體,height 280;alignment: horiz centre')})
# 定義方法:更新excel
excel_update(file_path,write_obj_list,new_path):
old_excel = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True)
#管道作用
new_excel = (old_excel)
'''
通過get_sheet()獲取的sheet有write()方法
'''
sheet1 = new_excel.get_sheet(0)
'''
1代表是修改第幾個工作表裡,從0開始算是第一個。此處修改第一個工作表
'''
for item in write_obj_list:
if 'id' not in item.keys():
if 'style' in item.keys():
sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'],item['style'])
else:
sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'])
else:
if 'style' in item.keys():
sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'],item['style'])
else:
sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'])
'''
如果報錯 dict_items has no attributes sort
把syle源碼中--alist.sort() 修改為----> sorted(alist)
一共修改2次
'''
new_excel.save(file_path)
#參數詳解
# srows:合並的起始行數
# erows:合並的結束行數
# scols:合並的起始列數
# ecols:合並的結束列數
# value:合並單元格後的填充值
# style:合並後填充風格:
# font: name 宋體
# height 280;
# alignment: horiz centre
# ... 與excel操作基本保持一致
(注意:該方法僅僅是將需要直行的動作保存到一個list中,真正的動作還未執行,執行動作是發生在excel_update方法中)
最終調用excel_update方法,傳入每個單元格需要進行的操作和填充值的write_obj_list以及文件保存路徑file_path,就可以在當前工作目錄下生成想要的Excel結果文件。
注意:
1.write_obj_list支持用戶自定義
2.write_obj_list也可以是根據excel_read方法讀取現有待修改的excel文件(可以維持原有表格的格式)而生成
End
『叄』 Python中操作Excel最好用的模塊是
Python中的模塊也稱為庫,在Python中操作Excel的模塊有很多。
優缺點如下:
**1、Pandas模塊**
Pandas是Python的一一個開源數據分析模塊,可用於數據挖掘和數據分析,同時也提供數據清洗功能,可以說它是日前Python數據分析的必備工具之一。Pandas能夠處理類似電子表格的數據,用於數據快速載入、操作、對齊、合並、數據預處理等。
Pandas通過對Excel文件的讀寫實現數據輸入、輸出,Pandas支持.xls和.xlsx格式文件的讀寫,支持只載入每個表的單一工作頁。
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r'E:ban.xlsx') #pandas 導入庫獲取excel表的數據內容
df`
**2、xlwings模塊**
xlwings模塊可以實現Python中調用Excel,也可以從Excel調用Python,這個模塊支持支持.xls和.xlsx格式文件的讀寫,支持對這類文件的操作,還支持使用VBA,具有強大的轉換功能,並且可以處理大部分數據類型。
**3、Xlrd模塊**
xlrd模塊可以讀取Excel文件,其對Excel文件的讀取可以實現比較精細的控制。雖然現在使用Pandas模塊讀取和保存Excel文件往往更加方便快捷,但在某些場景下,依然需要xlrd這種更底層的模塊來實現對Excel文件讀取的控制。
xlrd模塊支持.xls、.xlsx格式文件的讀取,但不支持寫信息。
**4、xlwt模塊**
前面xlrd模塊可以讀取Excel文件,但不能寫。而xlwt模塊可以寫、可以修改Excel文件,但不能讀,且只支持.xls格式文件的寫操作。
**5、xlutils模塊**
xlutils也是一個處理Excel文件的模塊,但它不能對Excel文件進行讀和寫的操作,但依賴於xlrd模塊和xlwt模塊。xlutils模塊支持.xls格式文件,不支持.xlsx格式文件。
**6、openpyxl模塊**
openpyxl模塊可以對.xlsx格式的Excel文件進行讀寫操作,特點是讀取快、寫入慢,且不能操作.xls格式文件。
**7、xlsxwriter模塊**
xlsxwriter模塊支持多種Excel功能,可以寫.xlsx格式的Excel文件,而且速度快、佔用內存空間小,但不支持讀或者修改現有的Excel文件。
**8、win32com模塊**
win32com模塊支持.xls、.xlsx格式的Excel文件的讀、寫和修改,讀寫速度快。但win32com模塊存在於pywin32的模塊中,自身沒有完善的文檔,使用起來不太方便。
**9、分析總結**
Pandas模塊把Excel當作數據讀寫的容器,為其強大的數據分析服務,因此讀寫性能的表現中規中矩。xlwings和win32com這兩個模塊都擁有很好的讀寫性能,強大的轉換器可以處理大部分數據類型,同時,可以在程序運行時,在打開的Excel文件中進行實時操作,實現過程的可視化。另外,xlwings模塊的數據結構轉換器使其可以快速地為Excel文件添加二維數據結構,而不需要在Excel文件中重定位數據的行和列,因此筆者認為,從讀寫的便捷性來看,xlwings模塊比較好用一些。
『肆』 Python操作Excel
因為工作上的需要,最近經常用Python對報表做Excel導入導出,特此做個筆記,方便日後查看。
首先我選擇了Python-Excel下的xlrd和xlwt。需要注意的是,xlwt只支持生成xls,暫時還不支持xlsx。
讀取主要是用到這兩個方法,我想到就繼續補充,更多用法請查閱官方文檔
表格樣式設置有XFStyle和easyxf兩種方式
列寬在Excel裡面用字元寬頻來表示。xlwt以字元'0'的1/256寬為一個單位,默認表格寬度為2962,大致相當於11個字元寬度。設置Excel的列寬就大致等於,字元寬度 * 256 + 182 (有待繼續考證,精度目前還行)
行高再Excel裡面一般用磅來表示,磅 * 20 即是xlwt的數值。字體的大小也是用磅來設置。
設置頁面方向
使用num_format_str來設置單元格類型。
特別是遇到時間的時候,Excel會自動轉為May-2017這種格式,這時候就要設置為文本類型,防止自動轉換
『伍』 python 操作excel 讀 寫 xlsx
原文非常清晰,全程無bug,調試通過,留作記錄以防丟失
一、xlrd和xlwt
使用之前需要先安裝,windows上如果直接在cmd中運行python則需要先執行pip3 install xlrd和pip3 install xlwt,如果使用pycharm則需要在項目的解釋器中安裝這兩個模塊,File-Settings-Project:layout-Project Interpreter,點擊右側界面的+號,然後搜索xlrd和xlwt,然後點擊Install Package進行安裝。
對於excel來說,整個excel文件稱為工作簿,工作簿中的每個頁稱為工作表,工作表又由單元格組成。
對於xlrd和xlwt,行數和列數從0開始,單元格的行和列也從0開始,例如sheet.row_values(2)表示第三行的內容,sheet.cell(1,2).value表示第二行第三列單元格的內容。
1.xlrd模塊讀取excel文件
使用xlrd模塊之前需要先導入import xlrd,xlrd模塊既可讀取xls文件也可讀取xlsx文件。
獲取工作簿對象 :book = xlrd.open_workbook('excel文件名稱')
獲取所有工作表名稱 :names = book.sheet_names(),結果為列表
根據索引獲取工作表對象 :sheet = book.sheet_by_index(i)
根據名稱獲取工作表對象 :sheet = book.sheet_by_name('工作表名稱')
獲取工作錶行數 :rows = sheet.nrows
獲取工作表列數 :cols = sheet.ncols
獲取工作表某一行的內容 :row = sheet.row_values(i) ,結果為列表 【sheet.row(i),列表】
獲取工作表某一列的內容 :col = sheet.col_values(i) 結果為列表 【sheet.col(i),列表】
獲取工作表某一單元格的內容 :cell = sheet.cell_value(m,n)、 sheet.cell(m,n).value、sheet.row(m)[n].value,sheet.col(n)[m].value,結果為字元串或數值 【sheet.cell(0,0),xlrd.sheet.Cell對象】
示例:假設在py執行文件同層目錄下有一fruit.xls文件,有三個sheet頁Sheet1、Sheet2、Sheet3,其中Sheet1內容如下:
import xlrd
book = xlrd.open_workbook('fruit.xls')print('sheet頁名稱:',book.sheet_names())
sheet = book.sheet_by_index(0)
rows = sheet.nrows
cols = sheet.ncolsprint('該工作表有%d行,%d列.'%(rows,cols))print('第三行內容為:',sheet.row_values(2))print('第二列內容為%s,數據類型為%s.'%(sheet.col_values(1),type(sheet.col_values(1))))print('第二列內容為%s,數據類型為%s.'%(sheet.col(1),type(sheet.col(1))))print('第二行第二列的單元格內容為:',sheet.cell_value(1,1))print('第三行第二列的單元格內容為:',sheet.cell(2,1).value)print('第五行第三列的單元格內容為:',sheet.row(4)[2].value)print('第五行第三列的單元格內容為%s,數據類型為%s'%(sheet.col(2)[4].value,type(sheet.col(2)[4].value)))print('第五行第三列的單元格內容為%s,數據類型為%s'%(sheet.col(2)[4],type(sheet.col(2)[4])))# 執行結果# sheet頁名稱: ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']# 該工作表有5行,3列.# 第三行內容為: ['梨', 3.5, 130.0]# 第二列內容為['單價/元', 8.0, 3.5, 4.5, 3.8],數據類型為<class 'list'>.# 第二列內容為[text:'單價/元', number:8.0, number:3.5, number:4.5, number:3.8],數據類型為<class 'list'>.# 第二行第二列的單元格內容為: 8.0# 第三行第二列的單元格內容為: 3.5# 第五行第三列的單元格內容為: 300.0# 第五行第三列的單元格內容為300.0,數據類型為<class 'float'># 第五行第三列的單元格內容為number:300.0,數據類型為<class 'xlrd.sheet.Cell'>
可以看出通過sheet.row(i)、sheet.col(i)也可獲取行或列的內容,並且結果也是一個列表,但是列表中的每一項類似字典的鍵值對,形式為數據類型:值。
而sheet.cell(0,0)獲取單元格內容,結果是一個鍵值對,並且是一個xlrd.sheet.Cell對象。
2.xlwt寫入excel文件
使用xlwt模塊之前需要先導入import xlwt,xlwt模塊只能寫xls文件,不能寫xlsx文件(寫xlsx程序不會報錯,但最後文件無法直接打開,會報錯)。
創建工作簿 :book = xlwt.Workbook(),如果寫入中文為亂碼,可添加參數encoding = 'utf-8'
創建工作表 :sheet = book.add_sheet('Sheet1')
向單元格寫入內容 :sheet.write(m,n,'內容1')、sheet.write(x,y,'內容2')
保存工作簿 :book.save('excel文件名稱'),默認保存在py文件相同路徑下,如果該路徑下有相同文件,會被新創建的文件覆蓋,即xlwt不能修改文件。
import xlwt
book = xlwt.Workbook()
sheet = book.add_sheet('Sheet1')
sheet.write(0,0,'hello')
sheet.write(1,0,'你好')
book.save('hello.xls')
逐個單元格寫入excel比較麻煩,可以按行或者列寫入。
import xlwt
proj = ['名稱','單價/元','庫存/kg']
fruit = ['蘋果','梨','香蕉','橘子']
price = [8,3.5,4.5,3.8]
storage = [150,130,100,300]
book = xlwt.Workbook()
sheet = book.add_sheet('Sheet1')foriin range(0,len(proj)):
sheet.write(0,i,proj[i]) #按行插入行標題foriin range(0,len(fruit)):
sheet.write(i+1,0,fruit[i])#插入第一列水果名稱foriin range(0,len(price)):
sheet.write(i+1,1,price[i])#插入第二列單價foriin range(0,len(storage)):
sheet.write(i+1,2,storage[i])#插入第三列庫存book.save('fruit2.xls')
二、openpyxl模塊
openpyxl模塊可實現對excel文件的讀、寫和修改,只能處理xlsx文件,不能處理xls文件,使用之前同樣需要先安裝該模塊,再導入 import openpyxl。
對於openpyxl,行數和列數都從1開始,單元格的行和列也從1開始。例如sheet.cell(1,2).value表示第一行第二列單元格的內容
1.openpyxl讀取excel文件
獲取工作簿對象:book = openpyxl.load_workbook('excel文件名稱')
獲取所有工作表名稱:names = book.sheetnames
獲取工作表對象:sheet1 = book.worksheets[n]、sheet2 = book['工作表名稱']、sheet3 = book[book.sheetnames[n]]
獲取工作表名稱:title = sheet1.title
獲取工作錶行數:rows = sheet1.max_row
獲取工作表列數:cols = sheet1.max_column
獲取某一單元格內容:cell = sheet.cell(1,2).value、sheet['單元格'].value例如sheet['B1'].value
假設有一fruit2.xlsx,除後綴名其他與上述fruit.xls完全一樣
import openpyxl
book = openpyxl.load_workbook('fruit2.xlsx')print('所有sheet頁名稱:',book.sheetnames)
sheet = book.worksheets[0]
sheet2 = book['Sheet1']
sheet3 = book[book.sheetnames[0]]print('工作表名稱:',sheet3.title)
rows = sheet.max_row
cols = sheet.max_columnprint('該工作表有%d行,%d列.'%(rows,cols))# 執行結果# 所有sheet頁名稱: ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']# 工作表名稱: Sheet1# 該工作表有5行,3列.
2.行和列生成器
對於xlrd模塊來說,可直接通過sheet.row[i]和sheet.col[i]獲取行和列的內容,但是對於openpyxl模塊來說,無法直接獲取某一行或列的內容,openpyxl模塊的sheet.rows和sheet.columns表示行和列的生成器,即generator object,需要通過循環或轉換成列表、元組的形式得到行或列的值。
print(sheet.rows,sheet.columns)forcolin sheet.columns:
print(col)forrowin sheet.rows:
foriin row:
print(i.value,end='')
print()# 執行結果# <generator object Worksheet._cells_by_row at 0x00000230E011A2A0> <generator object Worksheet._cells_by_col at 0x00000230E102FC00># (<Cell 'Sheet1'.A1>, <Cell 'Sheet1'.A2>, <Cell 'Sheet1'.A3>, <Cell 'Sheet1'.A4>, <Cell 'Sheet1'.A5>)# (<Cell 'Sheet1'.B1>, <Cell 'Sheet1'.B2>, <Cell 'Sheet1'.B3>, <Cell 'Sheet1'.B4>, <Cell 'Sheet1'.B5>)# (<Cell 'Sheet1'.C1>, <Cell 'Sheet1'.C2>, <Cell 'Sheet1'.C3>, <Cell 'Sheet1'.C4>, <Cell 'Sheet1'.C5>)# 名稱 單價/元 庫存/kg# 蘋果 8 150# 梨 3.5 130# 香蕉 4.5 100# 橘子 3.8 300
如果要獲取某一行或者列的內容,可將行、列生成器對象轉換成列表或者元組,再循環列表或者元組得到內容。
前面說過openpyxl模塊的行和列都從1開始,但是由於將生成器轉化成了列表list(sheet.rows),而列表的索引從0開始,因此list(sheet.rows)[1]還是表示第二行的內容,不是第一行的內容。
foriinlist(sheet.rows)[1]:
print(i.value,end='')print()foriin list(sheet.columns)[0]:
print(i.value,end='')# 執行結果# 蘋果 8 150# 名稱 蘋果 梨 香蕉 橘子
獲取單元格的內容
print(sheet.cell(1,2).value)#第一行第二列單元格的內容print(sheet['a2'].value)#使用excel單元格的表示法,字母不區分大小寫
3.openpyxl寫excel文件
創建工作簿 :book = openpyxl.Workbook(),如果寫入中文為亂碼,可添加參數encoding = 'utf-8'
創建工作表: sheet = book.create_sheet('工作表名稱',0),0表示創建的工作表在工作薄最前面
向單元格寫入內容 :sheet.cell(m,n,'內容1')、sheet.cell(x,y,'內容2')
保存工作簿 :book.save('excel文件名稱'),默認保存在py文件相同路徑下,如果該路徑下有相同文件,會被新創建的文件覆蓋。
book = openpyxl.Workbook()
sheet = book.create_sheet('Sheet1',0)
proj = ['名稱','單價/元','庫存/kg']
fruit = ['蘋果','香蕉','梨','橘子']
price = [8,3.5,4.5,3.8]
storage = [150,130,300,100]foriin range(len(proj)):
sheet.cell(1,i+1,proj[i])foriin range(len(fruit)):
sheet.cell(i+2,1,fruit[i])foriin range(len(price)):
sheet.cell(i+2,2,price[i])foriin range(len(storage)):
sheet.cell(i+2,3,storage[i])
book.save('fruit2.xlsx')
4.openpyxl修改excel文件
sheet.insert_rows(m)和sheet.insert_cols(n)分別表示在第m行、第n列前面插入行、列
sheet.delete_rows(m)和sheet.delete_cols(n)分別表示刪除第m行、第n列
rows = sheet.max_row
sheet.insert_rows(rows+2)
cherry = ['櫻桃',17,80] forjin cherry:
sheet.cell(rows+1,cherry.index(j)+1,j)
book.save('fruit2.xlsx')
修改單元格內容:sheet.cell(m,n) = '內容1'或者sheet['B3'] = '內容2'
sheet.cell(3,2,4)
sheet['B3'] = 5book.save('fruit2.xlsx')
在最後追加行:sheet.append(可迭代對象)
straberry = ['草莓',20,50]
sheet.append(straberry)
book.save('fruit2.xlsx')
三、xlsxwriter 模塊
只能操作xlsx,只能寫。在excel中插入圖片
import matplotlib.pyplot as plt
2 import pandas as pd
3 import random
4 import xlsxwriter
5
6 ts = pd.Series(random.randrange(10))
7 fig = plt.figure()
8 ax = fig.add_subplot(1,1,1)
9 ts.plot(ax=ax)
10 fig.savefig('foo.png')
11
12 workbook = xlsxwriter.Workbook('pngxls.xlsx') # 創建excel文件
13 worksheet1 = workbook.add_worksheet('png') # 括弧內為工作表表名
14 # 第一個參數是插入的起始單元格,第二個參數是圖片你文件的絕對路徑
15 worksheet1.write('A1','hello')
16 worksheet1.insert_image('B2','foo.png')
18 workbook.close()
xlrd、xlwt和openpyxl處理excel文件,在寫入文件的時候不如pandas簡單,pandas處理excel文件見另外一篇博客 https://www.cnblogs.com/Forever77/p/11298173.html
『陸』 Python處理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬幹貨,再也不用加班啦
《用Python處理Excel表格》下篇來啦!
身為工作黨或學生黨的你,平日里肯定少不了與Excel表格打交道的機會。當你用Excel處理較多數據時,還在使用最原始的人工操作嗎?現在教你如何用Python處理Excel,從此處理表格再也不加班,時間縮短數十倍!
上篇我們進行了一些事前准備,目的是用Python提取Excel表中的數據。而這一篇便是在獲取數據的基礎上,對Excel表格的實操處理。
第9行代碼用來指定創建的excel的活動表的名字:
·不寫第9行,默認創建sheet
·寫了第9行,創建指定名字的sheet表
第9行代碼,通過給單元格重新賦值,來修改單元格的值
第9行代碼的另一種寫法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代碼,保存時如果使用原來的(第7行)名字,就直接保存;如果使用了別的名字,就會另存為一個新文件
插入有效數據
使用append()方法,在原來數據的後面,按行插入數據
·insert_rows(idx=數字編號, amount=要插入的行數),插入的行數是在idx行數的下方插入
·insert_cols(idx=數字編號, amount=要插入的列數),插入的位置是在idx列數的左側插入
·delete_rows(idx=數字編號, amount=要刪除的行數)
·delete_cols(idx=數字編號, amount=要刪除的列數)
move_range(「數據區域」,rows=,cols=):正整數為向下或向右、負整數為向左或向上
舉個例子:
openpyxl.styles.Font(name=字體名稱,size=字體大小,bold=是否加粗,italic=是否斜體,color=字體顏色)
其中,字體顏色中的color是RGB的16進製表示
再者,可以使用for循環,修改多行多列的數據,在這里介紹了獲取的方法
Alignment(horizontal=水平對齊模式,vertical=垂直對齊模式,text_rotation=旋轉角度,wrap_text=是否自動換行)
水平對齊:『distributed』,『justify』,『center』,『left』, 『centerContinuous』,'right,『general』
垂直對齊:『bottom』,『distributed』,『justify』,『center』,『top』
當然,你仍舊可以調用for循環來實現對多行多列的操作
設置行列的寬高:
·row_dimensions[行編號].height = 行高
·column_dimensions[列編號].width = 列寬
合並單元格有下面兩種方法,需要注意的是,如果要合並的格子中有數據,即便python沒有報錯,Excel打開的時候也會報錯。
merge_cells(待合並的格子編號)
merge_cells(start_row=起始行號,start_column=起始列號,end_row=結束行號,end_column=結束列號)
拆分單元格的方法同上
unmerge_cells(待合並的格子編號)
unmerge_cells(start_row=起始行號,start_column=起始列號,end_row=結束行號,end_column=結束列號)
create_sheet(「新的sheet名」):創建一個新的sheet表
第11行,使用title修改sheet表的名字
remove(「sheet名」):刪除某個sheet表
要刪除某sheet表,需要激活這個sheet表,即:將其作為活動表(關於活動表的定義請看前面文章開頭寫的有)下面8~11行代碼展示了原始活動表與手動更換活動表,第13行代碼刪掉活動表
背景知識
numpy與pandas
NumPy是 Python 語言的一個擴展程序庫,支持大量的維度數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫;pandas 是基於NumPy 的一種工具,該工具是為解決數據分析任務而創建的,我們需要利用Pandas進行Excel的合並
1.下面的代碼生成了一個5行3列的包含15個字元的嵌套列表
(注意,第4行代碼:15是等於35的,如果是15對應43,或者16對應5*3都會報錯)
(注意,第5行代碼,雖然5行3列是15個數據,但是可以指定數據從1開頭,到16結束)
2.添加表頭
使用pandas庫的DataFrame來添加表頭。關於列印的結果,把最左側的一列去掉之後會發現結果很和諧,這是因為最左側的一列代錶行號。此時xx變數的類型是
xlsxwriter模塊一般是和xlrd模塊搭配使用的,
xlsxwriter:負責寫入數據,
xlrd:負責讀取數據。
1.創建一個工作簿
2.創建sheet表
3.寫入數據
『柒』 Python處理Excel文件(csv, xls, xlsx)
Excel文件格式主要有csv,xlsx和xlsx,對於不同的格式,我們使用不同的包來進行處理。
其中, encoding='utf-8-sig' 是為了編碼正常可以正確顯示中文, spamreader 中的每一個 row 為list格式,可以循環取出每個單元格的值。
結果:
如果csv文件是數據類的,那麼使用 pandas 包讀寫數據會更方便。
結果:
參數:
結果:
參數:
Excel文件有三層對象:工作薄、工作表和三元格,分別對應 openpyxl 包中的workbook、sheet和cell。
注 : openpyxl 功能全面,還支持:合並單元格、數學運算、單元格格式、迭代器 ws.iter_rows() 操作等。
注 : xlrd 打開為只讀模式,不可修改。
結果:
結果:
『捌』 用python操作excel數據之避坑秘技
用python操作excel表裡的數據非常方便,可以把不同報表,不同類型的數據各種乾坤大挪移,匯集到一起進行展示。但初學者可能會遇到一些大坑,百思不得其解,而不得不放棄這個神器。現把我在自學過程中遇到的一些坑與大家分享,給初學者參考,歡迎批評指正!
坑一:用pandas的to_excel寫入EXCEL時,會把原數據清空。
解決方案:先用openpyxl的load_workbook打開工作薄,再用pandas的ExcelWriter新建寫入器,把之前打開的工作薄賦值給寫入器的工作薄。
坑二:把帶有公式的sheet1數據導入再寫入sheet2時,會發現帶公式的數據全部為空。
解決方案:可用win32com.client中的Dispatch把EXCEL表打開再保存。
坑三:當把復制文件,新建文件,打開保存文件,數據寫入都寫在一個程序時,往往由於EXCEL打開保存時間較長而與後續程序沖突報錯。
解決方案:每個環節建模塊順序執行,各環節間用time.sleep隔開。
『玖』 python如何操作當前已經打開的excel
讀取一個Excel的基本流程
1. 雙擊打開一個Excel文件
2. 選擇sheet
3. 對sheet裡面的東西進行操作
在python中我們使用第三方模塊 openpyxl模塊操作Excel
ps:這個模塊不是python自帶的 是第三方模塊需要我們下載的
進入終端輸入: pip install openpyxl
如果想要下載快點:網路搜索 python第三方源
from openpyxl import load_workbook
# 1. 打開Excel文件
workbook = load_workbook("p1.xlsx")
# 2. 選擇sheet
# 2.1 獲取所有sheet
# print(workbook.sheetnames)
# 2.2 選擇sheet
sheet = workbook["Sheet1"]
print(sheet.max_row) # 最大行號
print(sheet.max_column) # 最大列號
# 2.3 我們選擇了sheet後就可以去操作數據了
# cell = sheet.cell(1, 1) # 獲取到單元格
# print(cell.value)
sheet 相關操作
from openpyxl import load_workbook
# 1. 打開Excel文件
workbook = load_workbook("p1.xlsx")
# 2. 選擇sheet
# 2.1 獲取所有sheet
# print(workbook.sheetnames)
# 2.2 選擇sheet
# sheet = workbook["Sheet1"]
# 2.3 基於索引的方式獲取sheet
# sheet = workbook.worksheets[0]
# 3. 獲取到所有的sheet
# for name in workbook.sheetnames:
# sheet = workbook[name]
# cell = sheet.cell(1, 1)
# print(cell.value)
讀單元格的數據
from openpyxl import load_workbook
# 1. 打開Excel文件
workbook = load_workbook("p1.xlsx")
# 2 獲取sheet
sheet = workbook.worksheets[0]
# 獲取到第N行第N列的單元格
# cell = sheet.cell(1, 2)
# print(cell.value)
# 獲取到某個單元格
# cell = sheet['A2']
# print(cell.value)
# print()
# for cell in sheet[1]: # 獲取到第一行的內容
# print(cell.value)
# 獲取到所有的行的數據 獲取到一列的值
# for row in sheet.rows:
# print(row[0].value)
# 獲取到所有的列的數據 獲取到一行的值
for col in sheet.columns:
print(col[0].value)
寫Excel
# 在Excel中想要寫文件 大致可以分為兩種
# 1. 在原有的Excel的基礎上寫內容
# 2. 在一個新的Excel裡面寫內容
1. 打開Excel表格
2. 找到單元格 修改寫入內容
3. 保存
# from openpyxl import load_workbook
#
# # 1. 打開Excel文件
# workbook = load_workbook("p1.xlsx")
# # 2 獲取sheet
# sheet = workbook.worksheets[0]
#
# # 獲取到第N行第N列的單元格
# # cell = sheet.cell(1, 2)
# # print(cell.value)
#
# # 獲取到某個單元格
#
# # cell = sheet['A2']
# # print(cell.value)
#
# # print()
# # for cell in sheet[1]: # 獲取到第一行的內容
# # print(cell.value)
#
#
# # 獲取到所有的行的數據 獲取到一列的值
# # for row in sheet.rows:
# # print(row[0].value)
#
# # 獲取到所有的列的數據 獲取到一行的值
# for col in sheet.columns:
# print(col[0].value)
# from openpyxl import workbook
# wb = workbook.Workbook() # 創建一個Excel會默認有一個sheet 就叫 Sheet
# 1. 修改sheet名稱
# sheet = wb.worksheets[0]
# sheet.title = '數據集'
# wb.save('p2.xlsx')
# 2. 創建一個新的sheet 還可以設置顏色
# sheet = wb.create_sheet('工作計劃', 1)
# sheet.sheet_properties.tabColor = 'FFB6C1'
# wb.save('p2.xlsx')
# 3. sheet
# sheet = wb.create_sheet('工作計劃')
# sheet.sheet_properties.tabColor = 'FFB6C1'
#
# new_sheet = wb._worksheet(wb['Sheet'])
# new_sheet.title = '新的計劃'
# wb.save('p2.xlsx')
# print(wb.sheetnames)
# sheet = wb.worksheets[0]
# cell = sheet.cell(1, 1)
# cell.value = '哈哈哈'
#
# wb.save('p2.xlsx')
from openpyxl import load_workbook
# 1. 打開Excel文件
workbook = load_workbook("p2.xlsx")
# 2 獲取sheet
sheet = workbook.worksheets[0]
# 1. 獲取某個單元格 修改值
# cell = sheet.cell(1, 1)
# cell.value = '哈哈哈'
# wb.save('p2.xlsx')
# 2. 獲取某個單元格 修改值
# sheet['B3'] = '光'
# workbook.save('p2.xlsx')
# cell_list = sheet["B2": 'C3']
# for row in cell_list:
# for cell in row:
# cell.value = '新的值'
# workbook.save('p1.xlsx')
for row in sheet.iter_rows(min_row=5, min_col=1, max_col=7, max_row=10):
for cell in row:
cell.value = 'oo'
workbook.save('p1.xlsx')
r row in sheet.iter_rows(min_row=5, min_col=1, max_col=7, max_row=10):
for cell in row:
cell.value = 『oo』
workbook.save(『p1.xlsx』)