python操作Excel神器openpyxl看这一篇就够了

目录

• Excel xlsx
• Openpyxl 创建新文件
• Openpyxl 写入单元格
• Openpyxl 附加值
• OpenPyXL 读取单元格
• OpenPyXL 读取多个单元格
• Openpyxl 按行迭代
• Openpyxl 按列迭代
• 统计
• Openpyxl 过滤器&排序数据
• Openpyxl 维度
• 工作表
• 合并单元格
• Openpyxl 冻结窗格
• Openpyxl 公式
• OpenPyXL 图像
• Openpyxl 图表
• 总结

Excel xlsx

在本教程中，我们使用 xlsx 文件。 xlsx 是 Microsoft Excel 使用的开放 XML 电子表格文件格式的文件扩展名。 xlsm 文件支持宏。 xlsx 是专有的二进制格式，而 xlsx 是基于 Office Open XML 格式的。

$ sudo pip3 install openpyxl

我们使用pip3工具安装openpyxl。

Openpyxl 创建新文件

在第一个示例中，我们使用openpyxl创建一个新的 xlsx 文件。

write_xlsx.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
import time

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet['A1'] = 56
sheet['A2'] = 43

now = time.strftime("%x")
sheet['A3'] = now

book.save("sample.xlsx")

在示例中，我们创建一个新的 xlsx 文件。 我们将数据写入三个单元格。

from openpyxl import Workbook

从openpyxl模块，我们导入Workbook类。 工作簿是文档所有其他部分的容器。

book = Workbook()

我们创建一个新的工作簿。 始终使用至少一个工作表创建一个工作簿。

sheet = book.active

我们获得对活动工作表的引用。

sheet['A1'] = 56
sheet['A2'] = 43

我们将数值数据写入单元格 A1 和 A2。

now = time.strftime("%x")
sheet['A3'] = now

我们将当前日期写入单元格 A3。

book.save("sample.xlsx")

我们使用save()方法将内容写入sample.xlsx文件。

Openpyxl 写入单元格

写入单元格有两种基本方法：使用工作表的键（例如 A1 或 D3），或通过cell()方法使用行和列表示法。

write2cell.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet['A1'] = 1
sheet.cell(row=2, column=2).value = 2

book.save('write2cell.xlsx')

在示例中，我们将两个值写入两个单元格。

sheet['A1'] = 1

在这里，我们将数值分配给 A1 单元。

sheet.cell(row=2, column=2).value = 2

在这一行中，我们用行和列表示法写入单元格 B2。

Openpyxl 附加值

使用append()方法，我们可以在当前工作表的底部附加一组值。

appending_values.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

book.save('appending.xlsx')

在示例中，我们将三列数据附加到当前工作表中。

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

数据存储在元组的元组中。

for row in rows:
    sheet.append(row)

我们逐行浏览容器，并使用append()方法插入数据行。

OpenPyXL 读取单元格

在下面的示例中，我们从sample.xlsx文件中读取先前写入的数据。

read_cells.py

#!/usr/bin/env python

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')

sheet = book.active

a1 = sheet['A1']
a2 = sheet['A2']
a3 = sheet.cell(row=3, column=1)

print(a1.value)
print(a2.value)
print(a3.value)

该示例加载一个现有的 xlsx 文件并读取三个单元格。

book = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')

使用load_workbook()方法打开文件。

a1 = sheet['A1']
a2 = sheet['A2']
a3 = sheet.cell(row=3, column=1)

我们读取 A1，A2 和 A3 单元的内容。 在第三行中，我们使用cell()方法获取 A3 单元格的值。

$ ./read_cells.py
56
43
10/26/16

这是示例的输出。

OpenPyXL 读取多个单元格

我们有以下数据表：

我们使用范围运算符读取数据。

read_cells2.py

#!/usr/bin/env python

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('items.xlsx')

sheet = book.active

cells = sheet['A1': 'B6']

for c1, c2 in cells:
    print("{0:8} {1:8}".format(c1.value, c2.value))

在示例中，我们使用范围运算从两列读取数据。

cells = sheet['A1': 'B6']

在这一行中，我们从单元格 A1-B6 中读取数据。

for c1, c2 in cells:
    print("{0:8} {1:8}".format(c1.value, c2.value))

format()功能用于在控制台上整洁地输出数据。

$ ./read_cells2.py
Items    Quantity
coins          23
chairs          3
pencils         5
bottles         8
books          30

Openpyxl 按行迭代

iter_rows()方法将工作表中的单元格返回为行。

iterating_by_rows.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    

book.save('iterbyrows.xlsx')

该示例逐行遍历数据。

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):

我们提供了迭代的边界。

$ ./iterating_by_rows.py
88 46 57
89 38 12
23 59 78
56 21 98
24 18 43
34 15 67 

Openpyxl 按列迭代

iter_cols()方法将工作表中的单元格作为列返回。

iterating_by_columns.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

for row in sheet.iter_cols(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    

book.save('iterbycols.xlsx')

该示例逐列遍历数据。

$ ./iterating_by_columns.py
88 89 23 56 24 34
46 38 59 21 18 15
57 12 78 98 43 67 

统计

对于下一个示例，我们需要创建一个包含数字的 xlsx 文件。 例如，我们使用RANDBETWEEN()函数在 10 列中创建了 25 行数字。

mystats.py

#!/usr/bin/env python

import openpyxl
import statistics as stats

book = openpyxl.load_workbook('numbers.xlsx', data_only=True)

sheet = book.active

rows = sheet.rows

values = []

for row in rows:
    for cell in row:
        values.append(cell.value)

print("Number of values: {0}".format(len(values)))
print("Sum of values: {0}".format(sum(values)))
print("Minimum value: {0}".format(min(values)))
print("Maximum value: {0}".format(max(values)))
print("Mean: {0}".format(stats.mean(values)))
print("Median: {0}".format(stats.median(values)))
print("Standard deviation: {0}".format(stats.stdev(values)))
print("Variance: {0}".format(stats.variance(values)))

在示例中，我们从工作表中读取所有值并计算一些基本统计信息。

import statistics as stats

导入statistics模块以提供一些统计功能，例如中值和方差。

book = openpyxl.load_workbook('numbers.xlsx', data_only=True)

使用data_only选项，我们从单元格而不是公式中获取值。

rows = sheet.rows

我们得到所有不为空的单元格行。

for row in rows:
    for cell in row:
        values.append(cell.value)

在两个 for 循环中，我们从单元格中形成一个整数值列表。

print("Number of values: {0}".format(len(values)))
print("Sum of values: {0}".format(sum(values)))
print("Minimum value: {0}".format(min(values)))
print("Maximum value: {0}".format(max(values)))
print("Mean: {0}".format(stats.mean(values)))
print("Median: {0}".format(stats.median(values)))
print("Standard deviation: {0}".format(stats.stdev(values)))
print("Variance: {0}".format(stats.variance(values)))

我们计算并打印有关值的数学统计信息。 一些功能是内置的，其他功能是通过statistics模块导入的。

$ ./mystats.py
Number of values: 312
Sum of values: 15877
Minimum value: 0
Maximum value: 100
Mean: 50.88782051282051
Median: 54.0
Standard deviation: 28.459203819700967
Variance: 809.9262820512821

Openpyxl 过滤器&排序数据

图纸具有auto_filter属性，该属性允许设置过滤条件和排序条件。

请注意，Openpyxl 设置了条件，但是我们必须在电子表格应用中应用它们。

filter_sort.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

data = [
    ['Item', 'Colour'],
    ['pen', 'brown'],
    ['book', 'black'],
    ['plate', 'white'],
    ['chair', 'brown'],
    ['coin', 'gold'],
    ['bed', 'brown'],
    ['notebook', 'white'],
]

for r in data:
    sheet.append(r)

sheet.auto_filter.ref = 'A1:B8'
sheet.auto_filter.add_filter_column(1, ['brown', 'white'])
sheet.auto_filter.add_sort_condition('B2:B8')

wb.save('filtered.xlsx')

在示例中，我们创建一个包含项目及其颜色的工作表。 我们设置一个过滤器和一个排序条件。

Openpyxl 维度

为了获得那些实际包含数据的单元格，我们可以使用维度。

dimensions.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet['A3'] = 39
sheet['B3'] = 19

rows = [
    (88, 46),
    (89, 38),
    (23, 59),
    (56, 21),
    (24, 18),
    (34, 15)
]

for row in rows:
    sheet.append(row)

print(sheet.dimensions)
print("Minimum row: {0}".format(sheet.min_row))
print("Maximum row: {0}".format(sheet.max_row))
print("Minimum column: {0}".format(sheet.min_column))
print("Maximum column: {0}".format(sheet.max_column))

for c1, c2 in sheet[sheet.dimensions]:
    print(c1.value, c2.value)

book.save('dimensions.xlsx')

该示例计算两列数据的维数。

sheet['A3'] = 39
sheet['B3'] = 19

rows = [
    (88, 46),
    (89, 38),
    (23, 59),
    (56, 21),
    (24, 18),
    (34, 15)
]

for row in rows:
    sheet.append(row)

我们将数据添加到工作表。 请注意，我们从第三行开始添加。

print(sheet.dimensions)

dimensions属性返回非空单元格区域的左上角和右下角单元格。

print("Minimum row: {0}".format(sheet.min_row))
print("Maximum row: {0}".format(sheet.max_row))

使用min_row和max_row属性，我们可以获得包含数据的最小和最大行。

print("Minimum column: {0}".format(sheet.min_column))
print("Maximum column: {0}".format(sheet.max_column))

通过min_column和max_column属性，我们获得了包含数据的最小和最大列。

for c1, c2 in sheet[sheet.dimensions]:
    print(c1.value, c2.value)

我们遍历数据并将其打印到控制台。

$ ./dimensions.py
A3:B9
Minimum row: 3
Maximum row: 9
Minimum column: 1
Maximum column: 2
39 19
88 46
89 38
23 59
56 21
24 18
34 15

工作表

每个工作簿可以有多个工作表。

Figure: Sheets

让我们有一张包含这三张纸的工作簿。

sheets.py

#!/usr/bin/env python

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')

print(book.get_sheet_names())

active_sheet = book.active
print(type(active_sheet))

sheet = book.get_sheet_by_name("March")
print(sheet.title)

该程序可用于 Excel 工作表。

print(book.get_sheet_names())

get_sheet_names()方法返回工作簿中可用工作表的名称。

active_sheet = book.active
print(type(active_sheet))

我们获取活动表并将其类型打印到终端。

sheet = book.get_sheet_by_name("March")

我们使用get_sheet_by_name()方法获得对工作表的引用。

print(sheet.title)

检索到的工作表的标题将打印到终端。

$ ./sheets.py
['January', 'February', 'March']
<class 'openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet'>
March

这是程序的输出。

sheets2.py

#!/usr/bin/env python

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')

book.create_sheet("April")

print(book.sheetnames)

sheet1 = book.get_sheet_by_name("January")
book.remove_sheet(sheet1)

print(book.sheetnames)

book.create_sheet("January", 0)
print(book.sheetnames)

book.save('sheets2.xlsx')

在此示例中，我们创建一个新工作表。

book.create_sheet("April")

使用create_sheet()方法创建一个新图纸。

print(book.sheetnames)

图纸名称也可以使用sheetnames属性显示。

book.remove_sheet(sheet1)

可以使用remove_sheet()方法将纸张取出。

book.create_sheet("January", 0)

可以在指定位置创建一个新图纸。 在我们的例子中，我们在索引为 0 的位置创建一个新工作表。

$ ./sheets2.py
['January', 'February', 'March', 'April']
['February', 'March', 'April']
['January', 'February', 'March', 'April']

可以更改工作表的背景颜色。

sheets3.py

#!/usr/bin/env python

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')

sheet = book.get_sheet_by_name("March")
sheet.sheet_properties.tabColor = "0072BA"

book.save('sheets3.xlsx')

该示例修改了标题为“ March”的工作表的背景颜色。

sheet.sheet_properties.tabColor = "0072BA"

我们将tabColor属性更改为新颜色。

第三工作表的背景色已更改为某种蓝色。

合并单元格

单元格可以使用merge_cells()方法合并，而可以不使用unmerge_cells()方法合并。 当我们合并单元格时，除了左上角的所有单元格都将从工作​​表中删除。

merging_cells.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet.merge_cells('A1:B2')

cell = sheet.cell(row=1, column=1)
cell.value = 'Sunny day'
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

book.save('merging.xlsx')

在该示例中，我们合并了四个单元格：A1，B1，A2 和 B2。 最后一个单元格中的文本居中。

from openpyxl.styles import Alignment

为了使文本在最后一个单元格中居中，我们使用了openpyxl.styles模块中的Alignment类。

sheet.merge_cells('A1:B2')

我们用merge_cells()方法合并四个单元格。

cell = sheet.cell(row=1, column=1)

我们得到了最后一个单元格。

cell.value = 'Sunny day'
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

我们将文本设置为合并的单元格并更新其对齐方式。

Openpyxl 冻结窗格

冻结窗格时，在滚动到工作表的另一个区域时，我们会保持工作表的某个区域可见。

freezing.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet.freeze_panes = 'B2'

book.save('freezing.xlsx')

该示例通过单元格 B2 冻结窗格。

sheet.freeze_panes = 'B2'

要冻结窗格，我们使用freeze_panes属性。

Openpyxl 公式

下一个示例显示如何使用公式。 openpyxl不进行计算； 它将公式写入单元格。

formulas.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (34, 26),
    (88, 36),
    (24, 29),
    (15, 22),
    (56, 13),
    (76, 18)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

cell = sheet.cell(row=7, column=2)
cell.value = "=SUM(A1:B6)"
cell.font = cell.font.copy(bold=True)

book.save('formulas.xlsx')

在示例中，我们使用SUM()函数计算所有值的总和，并以粗体显示输出样式。

rows = (
    (34, 26),
    (88, 36),
    (24, 29),
    (15, 22),
    (56, 13),
    (76, 18)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

我们创建两列数据。

cell = sheet.cell(row=7, column=2)

我们得到显示计算结果的单元格。

cell.value = "=SUM(A1:B6)"

我们将一个公式写入单元格。

cell.font = cell.font.copy(bold=True)

我们更改字体样式。

OpenPyXL 图像

在下面的示例中，我们显示了如何将图像插入到工作表中。

write_image.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image

book = Workbook()
sheet = book.active

img = Image("icesid.png")
sheet['A1'] = 'This is Sid'

sheet.add_image(img, 'B2')

book.save("sheet_image.xlsx")

在示例中，我们将图像写到一张纸上。

from openpyxl.drawing.image import Image

我们使用openpyxl.drawing.image模块中的Image类。

img = Image("icesid.png")

创建一个新的Image类。 icesid.png图像位于当前工作目录中。

sheet.add_image(img, 'B2')

我们使用add_image()方法添加新图像。

Openpyxl 图表

openpyxl库支持创建各种图表，包括条形图，折线图，面积图，气泡图，散点图和饼图。

根据文档，openpyxl仅支持在工作表中创建图表。 现有工作簿中的图表将丢失。

create_bar_chart.py

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import (
    Reference,
    Series,
    BarChart
)

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = [
    ("USA", 46),
    ("China", 38),
    ("UK", 29),
    ("Russia", 22),
    ("South Korea", 13),
    ("Germany", 11)
]

for row in rows:
    sheet.append(row)

data = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=6)
categs = Reference(sheet, min_col=1, min_row=1, max_row=6)

chart = BarChart()
chart.add_data(data=data)
chart.set_categories(categs)

chart.legend = None
chart.y_axis.majorGridlines = None
chart.varyColors = True
chart.title = "Olympic Gold medals in London"

sheet.add_chart(chart, "A8")    

book.save("bar_chart.xlsx")

在此示例中，我们创建了一个条形图，以显示 2012 年伦敦每个国家/地区的奥运金牌数量。

from openpyxl.chart import (
    Reference,
    Series,
    BarChart
)

openpyxl.chart模块具有使用图表的工具。

book = Workbook()
sheet = book.active

创建一个新的工作簿。

rows = [
    ("USA", 46),
    ("China", 38),
    ("UK", 29),
    ("Russia", 22),
    ("South Korea", 13),
    ("Germany", 11)
]

for row in rows:
    sheet.append(row)

我们创建一些数据并将其添加到活动工作表的单元格中。

data = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=6)

对于Reference类，我们引用表中代表数据的行。 在我们的案例中，这些是奥运金牌的数量。

categs = Reference(sheet, min_col=1, min_row=1, max_row=6)

我们创建一个类别轴。 类别轴是将数据视为一系列非数字文本标签的轴。 在我们的案例中，我们有代表国家名称的文本标签。

chart = BarChart()
chart.add_data(data=data)
chart.set_categories(categs)

我们创建一个条形图并为其设置数据和类别。

chart.legend = None
chart.y_axis.majorGridlines = None

使用legend和majorGridlines属性，可以关闭图例和主要网格线。

chart.varyColors = True

将varyColors设置为True，每个条形都有不同的颜色。

chart.title = "Olympic Gold medals in London"

为图表设置标题。

sheet.add_chart(chart, "A8") 

使用add_chart()方法将创建的图表添加到工作表中。

在本教程中，我们使用了 openpyxl 库。 我们已经从 Excel 文件中读取数据，并将数据写入 Excel 文件中。

总结

到此这篇关于python操作Excel神器openpyxl的文章就介绍到这了,更多相关python中openpyxl库使用内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！