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Pythonopenpyxl模块学习之轻松玩转Excel

2024-04-02 19:55

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前言

当你需要每天对 Excel 做大量重复的操作,如果只靠人工来做既浪费时间,又十分枯燥,好在 Python 为我们提供了许多操作 Excel 的模块,能够让我们从繁琐的工作中腾出双手。

今天就和大家分享一个快速处理 Excel 的模块 openpyxl,它的功能相对与其他模块更为齐全,足够应对日常出现的问题。

openpyxl 安装

直接在命令提示符中输入。


pip install openpyxl

或使用豆瓣镜像安装。


pip install -i https://pypi.douban.com/simple openpyxl

安装成功后,下面就看看如何使用

打开/创建工作簿

示例工作簿 

工作表【一等奖】

工作表【二等奖】

(1)打开本地工作簿


>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook('获奖名单.xlsx')

(2)创建空的工作薄


>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb1 = Workbook()

访问工作表

创建新工作表,可指定插入的位置(0:首位,-1:末尾)。


>>> wb.create_sheet('new_sheet', 0)
<Worksheet "new_sheet">

获取工作簿中所有工作表。


>>> wb.sheetnames
['new_sheet', '一等奖', '二等奖']

使用列表推导式遍历获取所有工作表名称。


>>> [sheet.title for sheet in wb]
['new_sheet', '一等奖', '二等奖']

使用 wb[sheetname] 来获取一个工作表对象


>>> wb['二等奖']
<Worksheet "二等奖">

获取活动表(即打开工作簿首先出现的工作表)。


>>> wb.active
<Worksheet "一等奖">

获取工作表行列信息。


>>> sheet1 = wb['一等奖']
>>> sheet1.max_column
7
>>> sheet1.max_row
6

获取单元格信息

访问某个单元格


>>> sheet1['D3']
<Cell '一等奖'.D3>
>>> sheet1.cell(row=3, column=4)
<Cell '一等奖'.D3>

如果访问单元格式添加 value 参数则会修改当前单元格的值。


>>> sheet1.cell(3, 4).value
'基于Spark、Python的医护人员信息抽取与管理'
>>> sheet1.cell(3, 4, value='Python')
<Cell '一等奖'.D3>
>>> sheet1.cell(3, 4).value
'Python'

获取单元格的值、坐标、行索引、列索引。


>>> sheet1['D3'].value
'Python'
>>> sheet1['D3'].coordinate
'D3'
>>> sheet1['D3'].row
3
>>> sheet1['D3'].column
4

访问多个单元格

使用切片来访问多个单元格,这里的切片与列表切片有区别,列表切片是前闭后开,Excel 中的切片是前闭后闭。

(1)选取 A1:B2 区域的单元格。


>>> sheet1['A1':'B2']
((<Cell '一等奖'.A1>,
  <Cell '一等奖'.B1>),
 (<Cell '一等奖'.A2>,
  <Cell '一等奖'.B2>))

选取单列数据。


>>> sheet1['D']
(<Cell '一等奖'.D1>,
    ...
 <Cell '一等奖'.D6>)

选取B,C列数据。


 >>> sheet1['B:C']
((<Cell '一等奖'.B1>,
    ...
  <Cell '一等奖'.B6>),
 (<Cell '一等奖'.C1>,
    ...
  <Cell '一等奖'.C6>))

选取单行数据。


>>> sheet1[3]
(<Cell '一等奖'.A3>,
 <Cell '一等奖'.B3>,
    ...
 <Cell '一等奖'.F3>,
 <Cell '一等奖'.G3>)

选取第2,3行数据。


>>> sheet1[2:3]
((<Cell '一等奖'.A2>,
    ...
  <Cell '一等奖'.G2>),
 (<Cell '一等奖'.A3>,
    ...
  <Cell '一等奖'.G3>))

遍历获取数据

按行遍历指定范围(B2:C3)数据。


>>> for row in  sheet1.iter_rows(min_row=2, max_row=3, min_col=2, max_col=3):
        for cell in  row:
            print(cell.coordinate)
 
B2
C2
B3
C3

按列遍历指定范围(B2:C3)数据。


>>> for col in  sheet1.iter_cols(min_row=2, max_row=3, min_col=2, max_col=3):
        for cell in col:
            print(cell.coordinate)
 
B2
B3
C2
C3

如果 iter_rows()/iter_cols() 中指定参数 values_only=True,那么将只返回单元格的值

按行遍历所有数据。


>>> tuple(sheet1.rows)
((<Cell '一等奖'.A1>,
  ...
  <Cell '一等奖'.G1>),
  ...
  ...
 (<Cell '一等奖'.A6>,
  ...
  <Cell '一等奖'.G6>))

按列遍历所有数据。


>>> tuple(sheet1.columns)
((<Cell '一等奖'.A1>,
  ...
  <Cell '一等奖'.A6>),
  ...
  ...
 (<Cell '一等奖'.G1>, 
  ...
  <Cell '一等奖'.G6>))

修改工作表

单元格赋值

新增一列计算 作者 人数。


>>> for row_index in range(2, sheet1.max_row + 1):
	      sheet1.cell(row_index, 8).value = len(sheet1.cell(row_index, 6).value.split(','))

使用公式给单元格赋值,H7 统计作者总人数。


>>> sheet1['H7'] = '=SUM(H1:H6)'

追加一行数据

使用列表按序传入值。


>>> sheet1.append([str(n) for n in range(6)])

使用字典指定 列索引:列值 。


>>> sheet1.append({'A':'1','C':'3'})

插入空白行

在指定位置插入空白行, idx 行索引,插入的位置;amount 插入空白行的数量


>>> sheet1.insert_rows(idx=2, amount=2)

删除工作表


>>> wb.remove(wb['new_sheet'])

保存工作簿


>>> wb.save('获奖名单V1.xlsx')

修改样式

字体

设置 B2 单元格字体格式为,颜色可以用十六进制颜色代码。


>>> from openpyxl.styles import Font
 
>>> new_font = Font(name='微软雅黑', size=20, color='3333CC', bold=True)
>>> sheet1['B2'].font = new_font

单元格背景颜色


>>> from openpyxl.styles import PatternFill, colors
>>> sheet1["A2"].fill = PatternFill("solid", fgColor=colors.BLUE)
>>> sheet1["A3"].fill = PatternFill("solid", fgColor='FF66CC')

对齐方式

设置 D2 中的数据 垂直居中 和 水平居中 。


>>> from openpyxl.styles import Alignment
>>> sheet1['D2'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

行高/列宽

设置第2行行高为40,C列列宽为20。


>>> sheet1.row_dimensions[2].height = 40
>>> sheet1.column_dimensions['C'].width = 20

合并/拆分单元格

合并单元格只需要指定左上角和右下角的单元格坐标。


>>> sheet.merge_cells('A1:C3')

拆分单元格后,合并区域的值会赋给左上角单元格A1。


>>> sheet.unmerge_cells('A1:C3')

以上就是Python openpyxl模块学习之轻松玩转Excel的详细内容,更多关于Python openpyxl模块的资料请关注编程网其它相关文章!

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