excel python脚本_Python自动化处理Excel脚本

经常看到身边的同事(包括自己)在弄Excel表格的时候，各种复制粘贴非常麻烦，尤其是每天做一样的工作，重复枯燥费时间，于是打算写个小脚本自动更新Excel表格。

image.png我们以这个表格为例，给大家看下表格长啥样儿，我们要更新的列是日期-字段9里面的数据，其中最后两列是套公式自动计算的。

我们这里主要使用pandas和openpyxl这两个库进行操作。

思路首先表格中肯定会存在制作好的公式，只要填入数据就能够自动刷新，那么我们需要的是利用Python来处理我们需要自行填充的部分

逐行更新问题：我们需要获取到当前表格的最大行，但是如果直接获取的话会存在一定的问题，如果表格这行的部分单元格有数据的话，Python会认为这一行就不是空行了，会导致数据错乱，因此我们的解决办法是用pandas去获取某列的行数，再此基础上增加一行，以达到自增的目的

那么思路有了就开始写代码吧

首先导包：from openpyxl import load_workbook # 读取Excel文件

from datetime import date, timedelta # 时间处理

import pandas as pd # 读取文件

import os # 操作本地文件

import logging # 打日志

然后新建个类，初始方法，两个方法，初始方法主要就是一些基本的配置参数、时间啊、文件名、文件路径之类的。第一个方法是获取当前表格某列的最大行数，在此基础上自增行数。第二个方法就是写入数据了。 class Writing_to_excel():

def __init__(self):

"""

基本参数配置：时间参数、文件路径、源文件名、临时文件名、工作表名、字段名

"""

self.data_ytd = (date.today() + timedelta(days=-1)).strftime("%Y/%m/%d")

self.filepath = '/Users/jason/Desktop/'

self.filename = 'test_data.xlsx'

self.filename_replace = 'tmp_test_data.xlsx'

self.sheet_name = '汇总'

self.column_name = '日期'第一个方法主要是利用pandas获取日期这列最大行数，看我的表格，最后两列是有数据的，如果直接用dataframe.shape[0]去获取的话，会把这列的NaT值也算作行数，所以我们要做一下dropna处理，这样我们就能获取到一个自增的行数了。

另外有个问题，如果源文件直接被pandas打开的话，数据会被清除格式，导致公式失效，所以我们要用os.system拷贝一个副本给我们操作，获取完行数之后删掉副本。def get_next_row(self):

"""

拷贝出新文件，获取行号

防止破坏源文件

:return: next_row

"""

os.system(f'cp {self.filepath}{self.filename} {self.filepath}{self.filename_replace}')

pd_data = pd.read_excel(f'{self.filepath}{self.filename_replace}', sheet_name=self.sheet_name)

col1 = pd_data[[self.column_name]].dropna()

_maxrow = col1.shape[0]

next_row = _maxrow + 2

pd_data.to_excel(f'{self.filepath}{self.filename_replace}', sheet_name=self.sheet_name)

os.system(f'rm {self.filepath}{self.filename_replace}')

self.next_row = next_row

return

接下来就是填入数据的方法：def write_data_to_excel(self):

"""

写入数据

:return:

"""

wb = load_workbook(f'{self.filepath}{self.filename}')

stotal = wb['汇总']

stotal[f'A{self.next_row}'] = self.data_ytd

stotal[f'B{self.next_row}'] = 77

stotal[f'C{self.next_row}'] = 77

stotal[f'D{self.next_row}'] = 77

stotal[f'E{self.next_row}'] = 77

stotal[f'F{self.next_row}'] = 77

stotal[f'G{self.next_row}'] = 77

stotal[f'H{self.next_row}'] = 77

stotal[f'I{self.next_row}'] = 77

stotal[f'J{self.next_row}'] = 77

wb.save(f'{self.filepath}{self.filename}')

用我们动态获取到的最大行数，来填入每个单元格的数据，这个就比较体力活了，暂时没想到更好的方法。最后save文件

最后，运行脚本if __name__ == '__main__':

try:

wte = Writing_to_excel()

wte.get_next_row()

wte.write_data_to_excel()

logging.info(f"{wte.filename} 文件数据操作完成")

print(f"{wte.filename} 文件数据操作完成")

except Exception as e:

logging.error(f"{wte.filename}操作失败！原因：{e}")

print(e)

细心的同学可以发现，我做了个简单的日志，方便查看报错的情况。

上运行结果：

image.png

最后，完整代码如下：from openpyxl import load_workbook

from datetime import date, timedelta

import pandas as pd

import os

import logging

LOG_FORMAT = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(pathname)s %(message)s "

DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT, filename="excel_operate.log")

class Writing_to_excel():

def __init__(self):

"""

基本参数配置：时间参数、文件路径、源文件名、临时文件名、工作表名、字段名

"""

self.data_ytd = (date.today() + timedelta(days=-1)).strftime("%Y/%m/%d")

self.filepath = '/Users/jason/Desktop/'

self.filename = 'test_data.xlsx'

self.filename_replace = 'tmp_test_data.xlsx'

self.sheet_name = '汇总'

self.column_name = '日期'

def get_next_row(self):

"""

拷贝出新文件，获取行号

防止破坏源文件

:return: next_row

"""

os.system(f'cp {self.filepath}{self.filename} {self.filepath}{self.filename_replace}')

pd_data = pd.read_excel(f'{self.filepath}{self.filename_replace}', sheet_name=self.sheet_name)

col1 = pd_data[[self.column_name]].dropna()

_maxrow = col1.shape[0]

next_row = _maxrow + 2

pd_data.to_excel(f'{self.filepath}{self.filename_replace}', sheet_name=self.sheet_name)

os.system(f'rm {self.filepath}{self.filename_replace}')

self.next_row = next_row

return

def write_data_to_excel(self):

"""

写入数据

:return:

"""

wb = load_workbook(f'{self.filepath}{self.filename}')

stotal = wb[self.sheet_name]

stotal[f'A{self.next_row}'] = self.data_ytd

stotal[f'B{self.next_row}'] = 77

stotal[f'C{self.next_row}'] = 77

stotal[f'D{self.next_row}'] = 77

stotal[f'E{self.next_row}'] = 77

stotal[f'F{self.next_row}'] = 77

stotal[f'G{self.next_row}'] = 77

stotal[f'H{self.next_row}'] = 77

stotal[f'I{self.next_row}'] = 77

stotal[f'J{self.next_row}'] = 77

wb.save(f'{self.filepath}{self.filename}')

if __name__ == '__main__':

try:

wte = Writing_to_excel()

wte.get_next_row()

wte.write_data_to_excel()

logging.info(f"{wte.filename} 文件数据操作完成")

print(f"{wte.filename} 文件数据操作完成")

except Exception as e:

logging.error(f"{wte.filename}操作失败！原因：{e}")

print(e)

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