今天小编给大家分享一下python操作Excel神器openpyxl如何使用的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
Excel xlsx
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 Workbookimport time book = Workbook()sheet = book.active sheet['A1'] = 56sheet['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'] = 56sheet['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'] = 1sheet.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 564310/26/16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 Quantitycoins 23chairs 3pencils 5bottles 8books 30Openpyxl 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 67Openpyxl 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 openpyxlimport 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: 312Sum of values: 15877Minimum value: 0Maximum value: 100Mean: 50.88782051282051Median: 54.0Standard deviation: 28.459203819700967Variance: 809.9262820512821Openpyxl 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'] = 39sheet['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'] = 39sheet['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:B9Minimum row: 3Maximum row: 9Minimum column: 1Maximum column: 239 1988 4689 3823 5956 2124 1834 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.activeprint(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.activeprint(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 Workbookfrom 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 Workbookfrom 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 Workbookfrom 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 Workbookfrom 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 = Nonechart.y_axis.majorGridlines = Nonechart.varyColors = Truechart.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 = Nonechart.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。
以上就是“python操作Excel神器openpyxl如何使用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网行业资讯频道。
