excelpythonxlsx

① python處理excel教程是什麼

python處理excel教程：首先打開pycharm工具，創建python項目；然後新建python文件，依次導入openpyxl、xlrd和xlwt，並定義函數；接著向excel插入數據；最後調用函數載入數據即可。
python處理excel教程：
1、打開pycharm工具，創建一個python項目，並打開項目
2、在指定文件夾下，新建python文件，依次導入openpyxl、xlrd和xlwt
3、定義函數write_data，創建excel的sheet頁，然後向excel插入數據
4、再定義設置excel文檔格式樣式函數setExcelStyle，傳入幾個參數
5、判斷__name__是否等於__main__，調用函數write_data()
6、保存代碼並運行python文件，查看是否生成sales.xlsx文件
7、使用openpyxl模塊中的load_workbook()方法，載入sales.xlsx文件
8、獲取對應sheet頁，然後獲取對應單元格的值
以上就是小編分享的關於python處理excel教程是什麼的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

② 怎樣用python，讀取excel中的一列數據

用python讀取excel中的一列數據步驟如下：

1、首先打開dos命令窗，安裝必須的兩個庫，命令是：pip3 installxlrd；Pip3 install xlwt。

③ Python怎樣給Excel 2007版以上的xlsx文件追加數據

背景

Python中，xlrd主要用來讀取excel文件， xlwt主要用來寫文件，本文主要介紹打開已經存在的excel的xls文件，然後在最後新的一行的數據。要用到xlutils包，它依賴於前兩個包。

折騰過程

1.找到了參考資料：

writing to existing workbook using xlwt

其實是沒有直接實現：

打開已有的excel文件，然後在文件最後寫入，添加新數據

的函數的。

只不過，可以利用：

Working with Excel Files in Python

中的庫，組合實現。

2.writing to existing workbook using xlwt

給出了示例代碼：

?

rom xlutils.importfromxlrdimportopen__ROW=297 # 0 based (subtract 1 from excel row number)col_age_november=1col_summer1=2col_fall1=3rb=open_workbook(file_path,formatting_info=True)r_sheet=rb.sheet_by_index(0)# read only to introspect the filewb=(rb)# a writable (I can't read values out of this, only write to it)w_sheet=wb.get_sheet(0)# the sheet to write to within the writable forrow_indexinrange(START_ROW, r_sheet.nrows):age_nov=r_sheet.cell(row_index, col_age_november).valueifage_nov==3:#If 3, then Combo I 3-4 year old for both summer1 and fall1w_sheet.write(row_index, col_summer1,'Combo I 3-4 year old')w_sheet.write(row_index, col_fall1,'Combo I 3-4 year old')wb.save(file_path+'.out' + os.path.splitext(file_path)[-1])

3. 剛又看到，有更簡潔的代碼：

?

1234fromxlutils.importw=('book1.xls')w.get_sheet(0).write(0,0,"foo")w.save('book2.xls')

4.現在打算去試試。

先去安裝xlrd：

【記錄】Python中安裝xlrd模塊

6.再去安裝xlutils：

【記錄】Python中安裝可以讀寫excel的xls文件的xlutils模塊（需依賴於xlrd和xlwt）

7.接著可以去寫代碼了。

8.先是：

【已解決】Python中使用xlutils.出錯：AttributeError: 『mole』 object has no attribute 『』

9.後是：

【已解決】Python中使用xlutils的出錯：AttributeError: 『str』 object has no attribute 『datemode』

10.後來是用如下代碼：

?

;importxlrd;#import xlutils;fromxlutils.import;#init xls file#styleBlueBkg= xlwt.easyxf('pattern: pattern solid, fore_colour sky_blue;');#styleBold = xlwt.easyxf('font: bold on');styleBoldRed=xlwt.easyxf('font: color-index red, bold on');headerStyle=styleBoldRed;wb=xlwt.Workbook();ws=wb.add_sheet(gConst['xls']['sheetName']);ws.write(0,0,"Header", headerStyle);ws.write(0,1,"CatalogNumber", headerStyle);ws.write(0,2,"PartNumber", headerStyle);wb.save(gConst['xls']['fileName']);#open existed xls file#newWb = xlutils.(gConst['xls']['fileName']);#newWb = (gConst['xls']['fileName']);oldWb=xlrd.open_workbook(gConst['xls']['fileName']);printoldWb;#<xlrd.book.Book object at 0x000000000315C940>newWb=(oldWb);printnewWb;#<xlwt.Workbook.Workbook object at 0x000000000315F470>newWs=newWb.get_sheet(0);newWs.write(1,0,"value1");newWs.write(1,1,"value2");newWs.write(1,2,"value3");print"write new values ok";newWb.save(gConst['xls']['fileName']);print"save with same name ok";

實現了，打開，剛剛保存的，已經存在的xls文件，

然後寫入新數據的目的。

但是有個缺點，

第一次保存時的，帶格式（標題內容為紅色粗體）的內容：

重新寫入新數據，再保存時，卻丟失了之前的格式（標題沒了紅色粗體了）：

11.後來還是參考：

writing to existing workbook using xlwt

中的那個標准答案，在用xlrd.open_workbook時，添加對應的參數formatting_info=True，就可以保留原有格式了。

完整代碼：

?

;importxlrd;#import xlutils;fromxlutils.import;#init xls file#styleBlueBkg= xlwt.easyxf('pattern: pattern solid, fore_colour sky_blue;');#styleBold = xlwt.easyxf('font: bold on');styleBoldRed=xlwt.easyxf('font: color-index red, bold on');headerStyle=styleBoldRed;wb=xlwt.Workbook();ws=wb.add_sheet(gConst['xls']['sheetName']);ws.write(0,0,"Header", headerStyle);ws.write(0,1,"CatalogNumber", headerStyle);ws.write(0,2,"PartNumber", headerStyle);wb.save(gConst['xls']['fileName']);#open existed xls file#newWb = xlutils.(gConst['xls']['fileName']);#newWb = (gConst['xls']['fileName']);oldWb=xlrd.open_workbook(gConst['xls']['fileName'], formatting_info=True);printoldWb;#<xlrd.book.Book object at 0x000000000315C940>newWb=(oldWb);printnewWb;#<xlwt.Workbook.Workbook object at 0x000000000315F470>newWs=newWb.get_sheet(0);newWs.write(1,0,"value1");newWs.write(1,1,"value2");newWs.write(1,2,"value3");print"write new values ok";newWb.save(gConst['xls']['fileName']);print"save with same name ok";

?

1

最後重新寫入的數據，就可以保留之前的格式了（標題為紅色粗體）：

總結

python中操作，本身就復雜的xls文件，還是有點小麻煩的。

想要，往已經存在的xls文件中，寫入新的行，新的數據，對應的邏輯為：

• 用xlrd.open_workbook打開已有的xsl文件

• 注意添加參數formatting_info=True，得以保存之前數據的格式

• 然後用，from xlutils. import ;，之後的去從打開的xlrd的Book變數中，拷貝出一份，成為新的xlwt的Workbook變數

• 然後對於xlwt的Workbook變數，就是正常的：

• 通過get_sheet去獲得對應的sheet

• 拿到sheet變數後，就可以往sheet中，寫入新的數據

• 寫完新數據後，最終save保存

相關完整代碼為：

?

232425262728
importxlwt;importxlrd;#import xlutils;fromxlutils.import;styleBoldRed=xlwt.easyxf('font: color-index red, bold on');headerStyle=styleBoldRed;wb=xlwt.Workbook();ws=wb.add_sheet(gConst['xls']['sheetName']);ws.write(0,0,"Header", headerStyle);ws.write(0,1,"CatalogNumber", headerStyle);ws.write(0,2,"PartNumber", headerStyle);wb.save(gConst['xls']['fileName']);#open existed xls file#newWb = xlutils.(gConst['xls']['fileName']);#newWb = (gConst['xls']['fileName']);oldWb=xlrd.open_workbook(gConst['xls']['fileName'], formatting_info=True);printoldWb;#<xlrd.book.Book object at 0x000000000315C940>newWb=(oldWb);printnewWb;#<xlwt.Workbook.Workbook object at 0x000000000315F470>newWs=newWb.get_sheet(0);newWs.write(1,0,"value1");newWs.write(1,1,"value2");newWs.write(1,2,"value3");print"write new values ok";newWb.save(gConst['xls']['fileName']);print"save with same name ok";

④ 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']

⑤ 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：

⑥ 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。