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python处理excel基础教程第3讲(Python Excel处理库openpyxl使用详解)

更多 时间:2021-10-03 01:10:36 类别:脚本大全 浏览量:2058

python处理excel基础教程第3讲

Python Excel处理库openpyxl使用详解

openpyxl是一个第三方库,可以处理xlsx格式的excel文件。pip install openpyxl安装。

读取excel文件

需要导入相关函数

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  • from openpyxl import load_workbook
  • # 默认可读写,若有需要可以指定write_only和read_only为true
  • wb = load_workbook('pythontab.xlsx')
  • 默认打开的文件为可读写,若有需要可以指定参数read_only为true。

    获取工作表--sheet

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  • # 获得所有sheet的名称
  • print(wb.get_sheet_names())
  • # 根据sheet名字获得sheet
  • a_sheet = wb.get_sheet_by_name('sheet1')
  • # 获得sheet名
  • print(a_sheet.title)
  • # 获得当前正在显示的sheet, 也可以用wb.get_active_sheet()
  • sheet = wb.active
  • 获取单元格

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  • # 获取某个单元格的值,观察excel发现也是先字母再数字的顺序,即先列再行
  • b4 = sheet['b4']
  • # 分别返回
  • print(f'({b4.column}, {b4.row}) is {b4.value}') # 返回的数字就是int型
  • # 除了用下标的方式获得,还可以用cell函数, 换成数字,这个表示b2
  • b4_too = sheet.cell(row=4, column=2)
  • print(b4_too.value)
  • b4.column返回b, b4.row返回4, value则是那个单元格的值。另外cell还有一个属性coordinate, 像b4这个单元格返回的是坐标b4。

    获得最大行和最大列

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  • # 获得最大列和最大行
  • print(sheet.max_row)
  • print(sheet.max_column)
  • 获取行和列

    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。

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  • # 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)
  • 上面的代码就可以获得所有单元格的数据。如果要获得某行的数据呢?给其一个索引就行了,因为sheet.rows是生成器类型,不能使用索引,转换成list之后再使用索引,list(sheet.rows)[2]这样就获取到第二行的tuple对象。

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  • for cell in list(sheet.rows)[2]:
  •  print(cell.value)
  • 如何获得任意区间的单元格?

    可以使用range函数,下面的写法,获得了以a1为左上角,b3为右下角矩形区域的所有单元格。注意range从1开始的,因为在openpyxl中为了和excel中的表达方式一致,并不和编程语言的习惯以0表示第一个值。

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  • for i in range(1, 4):
  •  for j in range(1, 3):
  •   print(sheet.cell(row=i, column=j))
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  • # out
  • <cell pythontab.a1>
  • <cell pythontab.b1>
  • <cell pythontab.a2>
  • <cell pythontab.b2>
  • <cell pythontab.a3>
  • <cell pythontab.b3>
  • 还可以像使用切片那样使用。sheet['a1':'b3']返回一个tuple,该元组内部还是元组,由每行的单元格构成一个元组。

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  • for row_cell in sheet['a1':'b3']:
  •  for cell in row_cell:
  •   print(cell)
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  • for cell in sheet['a1':'b3']:
  •  print(cell)
  • # out
  • (<cell pythontab.a1>, <cell pythontab.b1>)
  • (<cell pythontab.a2>, <cell pythontab.b2>)
  • (<cell pythontab.a3>, <cell pythontab.b3>)
  • 根据字母获得列号,根据列号返回字母

    需要导入, 这两个函数存在于openpyxl.utils

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  • 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
  • 将数据写入excel

    工作表相关

    需要导入workbook

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  • from openpyxl import workbook
  • wb = workbook()
  • 这样就新建了一个新的工作表(只是还没被保存)。

    若要指定只写模式,可以指定参数write_only=true。一般默认的可写可读模式就可以了。

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  • print(wb.get_sheet_names()) # 提供一个默认名叫sheet的表,office2016下新建提供默认sheet1
  • # 直接赋值就可以改工作表的名称
  • sheet.title = 'sheet1'
  • # 新建一个工作表,可以指定索引,适当安排其在工作簿中的位置
  • wb.create_sheet('data', index=1) # 被安排到第二个工作表,index=0就是第一个位置
  • # 删除某个工作表
  • wb.remove(sheet)
  • del wb[sheet]
  • 写入单元格

    还可以使用公式

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  • # 直接给单元格赋值就行
  • sheet['a1'] = 'good'
  • # b9处写入平均值
  • sheet['b9'] = '=average(b2:b8)'
  • 但是如果是读取的时候需要加上data_only=true这样读到b9返回的就是数字,如果不加这个参数,返回的将是公式本身'=average(b2:b8)'

    append函数

    可以一次添加多行数据,从第一行空白行开始(下面都是空白行)写入。

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  • # 添加一行
  • row = [1 ,2, 3, 4, 5]
  • sheet.append(row)
  • # 添加多行
  • rows = [
  •  ['number', 'data1', 'data2'],
  •  [2, 40, 30],
  •  [3, 40, 25],
  •  [4, 50, 30],
  •  [5, 30, 10],
  •  [6, 25, 5],
  •  [7, 50, 10],
  • ]
  • 由于append函数只能按行写入。如果我们想按列写入呢。append能实现需求么?如果把上面的列表嵌套看作矩阵。只要将矩阵转置就可以了。使用zip()函数可以实现,不过内部的列表变成了元组就是了。都是可迭代对象,不影响。

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  • 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)]
  • 解释下上面的list(zip(*rows))首先*rows将列表打散,相当于填入了若干个参数,zip从某个列表中提取第1个值组合成一个tuple,再从每个列表中提取第2个值组合成一个tuple,一直到最短列表的最后一个值提取完毕后结束,更长列表的之后的值被舍弃,换句话,最后的元组个数是由原来每个参数(可迭代对象)的最短长度决定的。比如现在随便删掉一个值,最短列表长度为2,data2那一列(竖着看)的值全部被舍弃。

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  • rows = [
  •  ['number', 'data1', 'data2'],
  •  [2, 40],
  •  [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)]
  • 最后zip返回的是zip对象,看不到数据的。使用list转换下就好了。使用zip可以方便实现将数据按列写入。

    保存文件

    所有的操作结束后,一定记得保存文件。指定路径和文件名,后缀名为xlsx。

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  • wb.save(r'd:\example.xlsx')
  • 设置单元格风格--style

    先导入需要的类

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  • from openpyxl.styles import font, colors, alignment
  • 分别可指定字体相关,颜色,和对齐方式。

    字体

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  • bold_itatic_24_font = font(name='等线', size=24, italic=true, color=colors.red, bold=true)
  • sheet['a1'].font = bold_itatic_24_font
  • 上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。

    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。

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  • # 设置b1中的数据垂直居中和水平居中
  • sheet['b1'].alignment = alignment(horizontal='center', vertical='center')
  • 设置行高和列宽

    有时候数据太长显示不完,就需要拉长拉高单元格。

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  • # 第2行行高
  • sheet.row_dimensions[2].height = 40
  • # c列列宽
  • sheet.column_dimensions['c'].width = 30
  • 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。

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  • # 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。

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  • sheet.unmerge_cells('a1:c3')
  • 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持开心学习网。

    原文链接:https://www.pythontab.com/html/2018/pythonhexinbiancheng_0503/1286.html

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