python對excel處理

⑴ python處理excel的優勢有什麼

① 相比Excel，Python能夠處理更大的數據集;能夠更容易的實現自動化分析;能夠比較容易的建立復雜的機器學習模型;

② 相比spss，spss是個統計軟體，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，並不適合做偏向實際應用場景的數據的分析;而Python能夠處理復雜的數據邏輯，適合這些場景;

③ 相比R語言，Python的機器學習庫只有一個—sklearn，所有的機器學習方法都集中在這一個庫中，而R語言，我們並仔弊不清楚它到底有多少個用來做機器學習的庫，R語言中的機器學習方法是如此的分散，以慧戚毀至於很難掌握。而且Python的使用人數在不斷上升，有一些曾經只使用R的人在轉向Python，投入到一個呈現上升趨勢的技術中，未來才會更加寬廣。

④ 相比上述的幾個工具，Python在做機器學習，網路爬蟲，大數據分析時更加的得心應手。

因為Python擁有像海一樣豐富的第三方庫，所以Python在數據分析方面能夠處理的問題非常之廣，從Excel比較擅長的公式計算，數據透視分析，到MATLAB比較擅長的科學計算，再到R語言中那些零散的前備機器學習庫所能做的事情，Python都能優雅從容的面對。而這些工具不擅長的網路爬蟲，大數據分析(結合spark)，Python更是能夠出色的完成。

⑵ 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']

⑶ 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

⑷ python 處理excel

使用xlrd讀取文件，使用xlwt生成Excel文件（可以控制Excel中單元格的格式）。但是用xlrd讀取excel是不能對其進行操作的；而xlwt生成excel文件是不能在已有的excel文件基礎上進行修改的，如需要修改文件就要使用xluntils模塊。pyExcelerator模塊與xlwt類似，也可以用來生成excel文件。
[代碼]test_xlrd.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlrd.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：讀excel文件中的數據
#######################################################
import xlrd
#打開一個workbook
workbook = xlrd.open_workbook('E:\\Code\\Python\\testdata.xls')
#抓取所有sheet頁的名稱
worksheets = workbook.sheet_names()
print('worksheets is %s' %worksheets)
#定位到sheet1
worksheet1 = workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
#通過索引順序獲取
worksheet1 = workbook.sheets()[0]
#或
worksheet1 = workbook.sheet_by_index(0)
"""
"""
#遍歷所有sheet對象
for worksheet_name in worksheets:
worksheet = workbook.sheet_by_name(worksheet_name)
"""
#遍歷sheet1中所有行row
num_rows = worksheet1.nrows
for curr_row in range(num_rows):
row = worksheet1.row_values(curr_row)
print('row%s is %s' %(curr_row,row))
#遍歷sheet1中所有列col
num_cols = worksheet1.ncols
for curr_col in range(num_cols):
col = worksheet1.col_values(curr_col)
print('col%s is %s' %(curr_col,col))
#遍歷sheet1中所有單元格cell
for rown in range(num_rows):
for coln in range(num_cols):
cell = worksheet1.cell_value(rown,coln)
print cell
"""
#其他寫法：
cell = worksheet1.cell(rown,coln).value
print cell
#或
cell = worksheet1.row(rown)[coln].value
print cell
#或
cell = worksheet1.col(coln)[rown].value
print cell
#獲取單元格中值的類型，類型 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error
cell_type = worksheet1.cell_type(rown,coln)
print cell_type
"""
**2. [代碼]test_xlwt.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlwt.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：新建excel文件並寫入數據
#######################################################
import xlwt
#創建workbook和sheet對象
workbook = xlwt.Workbook() #注意Workbook的開頭W要大寫
sheet1 = workbook.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)
sheet2 = workbook.add_sheet('sheet2',cell_overwrite_ok=True)
#向sheet頁中寫入數據
sheet1.write(0,0,'this should overwrite1')
sheet1.write(0,1,'aaaaaaaaaaaa')
sheet2.write(0,0,'this should overwrite2')
sheet2.write(1,2,'bbbbbbbbbbbbb')
"""
#-----------使用樣式-----------------------------------
#初始化樣式
style = xlwt.XFStyle()
#為樣式創建字體
font = xlwt.Font()
font.name = 'Times New Roman'
font.bold = True
#設置樣式的字體
style.font = font
#使用樣式
sheet.write(0,1,'some bold Times text',style)
"""
#保存該excel文件,有同名文件時直接覆蓋
workbook.save('E:\\Code\\Python\\test2.xls')
print '創建excel文件完成！'
**3. [代碼]test_xlutils.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_xlutils.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：向excel文件中寫入數據
#######################################################
import xlrd
import xlutils.
#打開一個workbook
rb = xlrd.open_workbook('E:\\Code\\Python\\test1.xls')
wb = xlutils..(rb)
#獲取sheet對象，通過sheet_by_index()獲取的sheet對象沒有write()方法
ws = wb.get_sheet(0)
#寫入數據
ws.write(1, 1, 'changed!')
#添加sheet頁
wb.add_sheet('sheetnnn2',cell_overwrite_ok=True)
#利用保存時同名覆蓋達到修改excel文件的目的,注意未被修改的內容保持不變
wb.save('E:\\Code\\Python\\test1.xls')
**4. [代碼]test_pyExcelerator_read.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_pyExcelerator_read.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：讀excel文件中的數據
#######################################################
import pyExcelerator
#parse_xls返回一個列表，每項都是一個sheet頁的數據。
#每項是一個二元組(表名,單元格數據)。其中單元格數據為一個字典，鍵值就是單元格的索引(i,j)。如果某個單元格無數據，那麼就不存在這個值
sheets = pyExcelerator.parse_xls('E:\\Code\\Python\\testdata.xls')
print sheets
**5. [代碼]test_pyExcelerator.py **
#coding=utf-8
#######################################################
#filename:test_pyExcelerator.py
#author:defias
#date:xxxx-xx-xx
#function：新建excel文件並寫入數據
#######################################################
import pyExcelerator
#創建workbook和sheet對象
wb = pyExcelerator.Workbook()
ws = wb.add_sheet(u'第一頁')
#設置樣式
myfont = pyExcelerator.Font()
myfont.name = u'Times New Roman'
myfont.bold = True
mystyle = pyExcelerator.XFStyle()
mystyle.font = myfont
#寫入數據，使用樣式
ws.write(0,0,u'ni hao 帕索！',mystyle)
#保存該excel文件,有同名文件時直接覆蓋
wb.save('E:\\Code\\Python\\mini.xls')
print '創建excel文件完成！'

⑸ 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

⑹ 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。

⑺ python之excel操作

在數據處理方面，Python 一直扮演著重要的角色，對於 Excel 操作，它有著完整且成熟的第三方庫，使用也較為簡單。

Python 中常用 Excel 操作庫如下：

向 Excel 中寫入一些數據。

通過 pip install xlwt 命令安裝。

執行結果：

通過 pip install XlsxWriter 命令安裝。

XlsxWriter 可以很方便的生成圖表。

執行結果：

我們使用 xlrd 讀取之前寫入的數據，使用 pip install xlrd 命令安裝。

之前寫入的數據還有一個平均年齡是空著的，我們先讀取之前寫入的數據，再計算出平均值，最後將平均值寫入。這里要用到 xlutils 模塊，使用 pip install xlutils 安裝。

執行結果：