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作者:超级大洋葱806
来源:https://blog.csdn.net/u014779536/article/details/108182833
大家好,猪哥前几天帮学妹爬了个数据,使用到了Python操作excel的一些知识点,今天给大家推荐一篇整理很全面的Python自动化办公干货,便于大家下次使用查找!全文3万+字,需要怎么功能直接使用搜索就行!
我们先来看一下python中能操作Excel的库对比(一共九个库):
(1)什么是xlrd模块?
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。
(2)为什么使用xlrd模块?
在UI自动化或者接口自动化中数据维护是一个核心,所以此模块非常实用。
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/
到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装,前提是已经安装了python 环境。
或者在cmd窗口 pip install xlrd
pip install xlrd
我这里是anaconda自带有xlrd,所以提示已经安装:
常用单元格的数据类型
empty(空的)
string(text)
number
date
boolean
error
blank(空白表格)
导入模块
import xlrd
打开Excel文件读取数据
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 r
常用的函数
excel中最重要的方法就是book和sheet的操作
(1)获取book(excel文件)中一个工作表
- table = 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
(2) 行的操作
- 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
(3)列(colnum)的操作
- 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
(4)单元格的操作
- 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
我们先在表格放入以下数据,点击保存:
使用xlrd模块进行读取:
- 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)
打印结果:
列表生成式介绍:
列表生成式学习链接:
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017317609699776
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/
pip install xlwt
我这里是anaconda自带有xlwt,所以提示已经安装:
一开始目录下只有这两个文件:
编写xlwt新表格写入程序:
- # 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")
生成的表格内容如下:
程序示例:
- # 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")
效果如下:
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
所以我们在设置列宽时可以用如下方法:
width = 256 * 20 256为衡量单位,20表示20个字符宽度
程序示例:
- # 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")
效果如下:
在xlwt中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高
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
程序示例:
- # 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")
效果如下:
程序示例:
- # 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")
效果如下:
程序示例:
- # 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")
效果如下:
程序示例:
- # 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)
效果如下:
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
程序示例:
- # 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")
效果如下:
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/
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pip install xlutils
安装过程:
表格内容如下:
程序示例:
- # 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
效果如下:
内容为:
不过表格的样式全部消失了。
程序示例:
- # 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
效果如下:
复制了源文件信息,并进行了追加:
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。
开源免费,一直在更新
官网地址:https://www.xlwings.org/
官方文档:https://docs.xlwings.org/en/stable/api.html
pip install xlwings
引入库
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
- 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()
打开已有工作簿(支持绝对路径和相对路径)
- wb = app.books.open('example.xlsx')
- #练习的时候建议直接用下面这条
- #wb = xw.Book('example.xlsx')
- #这样的话就不会频繁打开新的Excel
保存工作簿
wb.save('example.xlsx')
退出工作簿(可省略)
wb.close()
退出Excel
app.quit()
三个例子:
(1)打开已存在的Excel文档
- # 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()
(3)在单元格输入值
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。
(1)按名字引用工作簿,注意工作簿应该首先被打开
- wb=xw.books['工作簿的名字‘]
(2)引用活动的工作薄
wb=xw.books.active
(3)引用工作簿中的sheet
- 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]
(4)引用活动sheet
sht=xw.sheets.active
(5)引用A1单元格
- 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')
(6)引用活动sheet上的单元格
- # 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))
引用单元格:
- 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
引用区域:
- rng = sht.range('a1:a5')
- #rng = sht['a1:a5']
- #rng = sht[:5,0]
1.写入数据
(1)选择起始单元格A1,写入字符串‘Hello’
sht.range('a1').value = 'Hello'
(2)写入列表
- # 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]]
默认按行插入:A1:D1分别写入1,2,3,4
sht.range('a1').value = [1,2,3,4]
等同于
sht.range('a1:d1').value = [1,2,3,4]
按列插入:A2:A5分别写入5,6,7,8
你可能会想:
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]
正确语法:
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)
多行输入就要用二维列表了:
sht.range('a6').expand('table').value = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']]
2.读取数据
(1)读取单个值
- # 将A1的值,读取到a变量中
- a=sht.range('A1').value
(2)将值读取到列表中
- #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
选取一列的数据
先计算单元格的行数(前提是连续的单元格)
- rng = sht.range('a1').expand('table')
- nrows = rng.rows.count
接着就可以按准确范围读取了
a = sht.range(f'a1:a{nrows}').value
选取一行的数据
- ncols = rng.columns.count
- #用切片
- fst_col = sht[0,:ncols].value
1.Book工作薄常用的api
- wb=xw.books[‘工作簿名称']
wb.activate() 激活为当前工作簿
wb.fullname 返回工作簿的绝对路径
wb.name 返回工作簿的名称
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
wb. close() 关闭工作簿
代码示例:
- # 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()
2.sheet常用的api
- # 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
3.range常用的api
- # 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()
4.books 工作簿集合的api
- # 新建工作簿
- xw.books.add()
- # 引用当前活动工作簿
- xw.books.active
4.sheets 工作表的集合
- # 新建工作表
- xw.sheets.add(name=None,before=None,after=None)
- # 引用当前活动sheet
- xw.sheets.active
1.一维数据
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
2.二维数据
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
3.Excel中区域的选取表格
- # 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']]
生成图表的方法
- 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。
示例代码:
- 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()
效果如下:
1. xlwings 新建 Excel 文档
程序示例:
- # 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”:
此时表格是空的:
2. xlwings 打开已存在的 Excel 文档
现有表格长这样:
运行程序:
- # 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()
生成新的表格:
内容如下:
3. xlwings 读写 Excel
程序示例:
- # 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()
执行效果:
xlwings官方文档
插上翅膀,让Excel飞起来——xlwings(一)
插上翅膀,让Excel飞起来——xlwings(二)
插上翅膀,让Excel飞起来——xlwings(三)
插上翅膀,让Excel飞起来——xlwings(四)
Python与Excel交互——Xlwings
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/
官方示例:
- 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")
1.安装
pip install openpyxl
因为我已经安装,所以提示如下信息:
2.打开文件
(1)新建
- from openpyxl import Workbook
- # 实例化
- wb = Workbook()
- # 激活 worksheet
- ws = wb.active
(2)打开已有
- from openpyxl import load_workbook
-
- wb = load_workbook('文件名称.xlsx')
3.写入数据
- # 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")
4.创建表(sheet)
- # 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)
5.选择表(sheet)
- # 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
6.查看表名(sheet)
- # 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)
7.访问单元格(cell)
(1)单个单元格访问
- # 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)
(2)多个单元格访问
- # 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)
- <Cell Sheet1.A1>
- <Cell Sheet1.B1>
- <Cell Sheet1.C1>
- <Cell Sheet1.A2>
- <Cell Sheet1.B2>
- <Cell Sheet1.C2>
- # 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)
- <Cell Sheet1.A1>
- <Cell Sheet1.B1>
- <Cell Sheet1.C1>
- <Cell Sheet1.A2>
- <Cell Sheet1.B2>
- <Cell Sheet1.C2>
- # 遍历所有 方法一
- >>> ws = wb.active
- >>> ws['C9'] = 'hello world'
- >>> tuple(ws.rows)
- ((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),
- (<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),
- ...
- (<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),
- (<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))
- # 遍历所有 方法二
- >>> tuple(ws.columns)
- ((<Cell Sheet.A1>,
- <Cell Sheet.A2>,
- <Cell Sheet.A3>,
- ...
- <Cell Sheet.B7>,
- <Cell Sheet.B8>,
- <Cell Sheet.B9>),
- (<Cell Sheet.C1>,
- ...
- <Cell Sheet.C8>,
- <Cell Sheet.C9>))
8.保存数据
wb.save('文件名称.xlsx')
9.其它
(1)改变sheet标签按钮颜色
ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA" # 色值为RGB16进制值
(2)获取最大行,最大列
- # 获得最大列和最大行
- print(sheet.max_row)
- print(sheet.max_column)
(3)获取每一行每一列
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)
(4)根据数字得到字母,根据字母得到数字
- 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
(5)删除工作表
- # 方式一
- wb.remove(sheet)
- # 方式二
- del wb[sheet]
(6)矩阵置换
- 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)]
10.设置单元格风格
(1)需要导入的类
from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment
(2)字体
下面的代码指定了等线24号
,加粗斜体
,字体颜色红色
。直接使用cell的font
属性,将Font对象赋值给它。
- bold_itatic_24_font = Font(name='等线', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True)
-
- sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font
(3)对齐方式
也是直接使用cell的属性aligment
,这里指定垂直居中和水平居中。除了center,还可以使用right、left
等等参数
- # 设置B1中的数据垂直居中和水平居中
- sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
(4)设置行高和列宽
- # 第2行行高
- sheet.row_dimensions[2].height = 40
- # C列列宽
- sheet.column_dimensions['C'].width = 30
(5)合并和拆分单元格
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。
以下是拆分单元格的代码。拆分后,值回到A1位置
sheet.unmerge_cells('A1:C3')
11.示例代码
- 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)
示例代码:
- 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")
效果如下:
示例代码:
- 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")
效果如下:
1.openpyxl 新建Excel
程序示例:
- # 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')
执行效果:
并对sheet设置了标题和背景颜色:
2.openpyxl 打开已存在Excel
程序示例:
- # 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')
效果如下:
3.openpyxl 读写Excel
程序示例:
- # 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')
执行结果:
XlsxWriter是一个用来写Excel2007和xlsx文件格式的python模块。它可以用来写文本、数字、公式并支持单元格格式化、图片、图表、文档配置、自动过滤等特性
优点:功能更多、文档高保真、扩展格式类型、更快并可配置 缺点:不能用来读取和修改excel文件
官方文档:https://xlsxwriter.readthedocs.io/
1.安装 xlswriter 模块
pip install XlsxWriter
由于我已经安装过了,所以提示已经安装:
2.创建excel文件
- # 创建文件
- workbook = xlsxwriter.Workbook("new_excel.xlsx")
3.创建sheet
- # 创建sheet
- worksheet = workbook.add_worksheet("first_sheet")
4.写入数据
(1)写入文本
- # 法一:
- worksheet.write('A1', 'write something')
- # 法二:
- worksheet.write(1, 0, 'hello world')
(2)写入数字
- # 写入数字
- worksheet.write(0, 1, 32)
- worksheet.write(1, 1, 32.3)
(3)写入函数
worksheet.write(2, 1, '=sum(B1:B2)')
(4)写入图片
- # 插入图片
- worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png')
- worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png', {'url': 'http://httpbin.org/'})
(5)写入日期
- # 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)
(6)设置行、列属性
- # 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)
5.自定义格式
常用格式:
字体颜色:color
字体加粗:bold
字体大小:font_site
日期格式:num_format
超链接:url
下划线设置:underline
单元格颜色:bg_color
边框:border
对齐方式:align
- # 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)
6.批量往单元格写入数据
- # 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
7.合并单元格写入
- # 合并单元格写入
- worksheet.merge_range(7,5, 11, 8, 'merge_range')
8.关闭文件
workbook.close()
示例代码:
- # -*- 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$7',
- 'line': {'color': 'yellow'},
- })
-
- # 配置第二个系列数据(用了另一种语法)
- # chart_col.add_series({
- # 'name': ['Sheet1', 0, 2],
- # 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
- # 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
- # 'line': {'color': 'yellow'},
- # })
-
- # 设置图表的title 和 x,y轴信息
- chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'})
- chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'})
- chart_col.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})
-
- # 设置图表的风格
- chart_col.set_style(1)
-
- # 把图表插入到worksheet并设置偏移
- worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
-
- workbook.close()
效果如下:
示例代码:
- # -*- coding:utf-8 -*-
-
- import xlsxwriter
-
- # 创建一个excel
- workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_column.xlsx")
- # 创建一个sheet
- worksheet = workbook.add_worksheet()
- # worksheet = workbook.add_worksheet("bug_analysis")
-
- # 自定义样式,加粗
- bold = workbook.add_format({'bold': 1})
-
- # --------1、准备数据并写入excel---------------
- # 向excel中写入数据,建立图标时要用到
- headings = ['Number', 'testA', 'testB']
- data = [
- ['2017-9-1', '2017-9-2', '2017-9-3', '2017-9-4', '2017-9-5', '2017-9-6'],
- [10, 40, 50, 20, 10, 50],
- [30, 60, 70, 50, 40, 30],
- ]
-
- # 写入表头
- worksheet.write_row('A1', headings, bold)
-
- # 写入数据
- worksheet.write_column('A2', data[0])
- worksheet.write_column('B2', data[1])
- worksheet.write_column('C2', data[2])
-
- # --------2、生成图表并插入到excel---------------
- # 创建一个柱状图(column chart)
- chart_col = workbook.add_chart({'type': 'column'})
-
- # 配置第一个系列数据
- chart_col.add_series({
- # 这里的sheet1是默认的值,因为我们在新建sheet时没有指定sheet名
- # 如果我们新建sheet时设置了sheet名,这里就要设置成相应的值
- 'name': '=Sheet1!$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$7',
- 'line': {'color': 'yellow'},
- })
-
- # 配置第二个系列数据(用了另一种语法)
- # chart_col.add_series({
- # 'name': ['Sheet1', 0, 2],
- # 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
- # 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
- # 'line': {'color': 'yellow'},
- # })
-
- # 设置图表的title 和 x,y轴信息
- chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'})
- chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'})
- chart_col.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})
-
- # 设置图表的风格
- chart_col.set_style(1)
-
- # 把图表插入到worksheet以及偏移
- worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
-
- workbook.close()
效果如下:
示例代码:
- # -*- coding:utf-8 -*-
-
- import xlsxwriter
-
- # 创建一个excel
- workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_pie.xlsx")
- # 创建一个sheet
- worksheet = workbook.add_worksheet()
-
- # 自定义样式,加粗
- bold = workbook.add_format({'bold': 1})
-
- # --------1、准备数据并写入excel---------------
- # 向excel中写入数据,建立图标时要用到
- data = [
- ['closed', 'active', 'reopen', 'NT'],
- [1012, 109, 123, 131],
- ]
-
- # 写入数据
- worksheet.write_row('A1', data[0], bold)
- worksheet.write_row('A2', data[1])
-
- # --------2、生成图表并插入到excel---------------
- # 创建一个柱状图(pie chart)
- chart_col = workbook.add_chart({'type': 'pie'})
-
- # 配置第一个系列数据
- chart_col.add_series({
- 'name': 'Bug Analysis',
- 'categories': '=Sheet1!$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()
效果如下:
1.xlswriter新建并写入Excel
程序示例:
- # 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()
效果如下:
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。
pip install pypiwin32
由于我已经安装过了,所以提示已经安装:
程序示例:
- 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()
效果如下:
内容为:
简介:
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/
中文网站:https://www.pypandas.cn/
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
pip install pandas
表格内容如下:
程序示例:
- 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()
效果如下:
生成的excel如下:
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。
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