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Python 操作Excel-openpyxl模块用法实例

2023-05-06 14:27:05 作者：尘世风

openpyxl 模块是一个读写 Excel 2010 文档的 Python 库，如果要处理更早格式的 Excel 文档，需要用到额外的库，openpyxl 是一个比较综合的工具，能够同时读取和修改 Excel 文档，这篇文章主要介绍了Python 操作Excel-openpyxl模块使用,需要的朋友可以参考下

openpyxl 的用法实例

1.1 Openpyxl 库的安装使用

openpyxl 模块是一个读写 Excel 2010 文档的 Python 库，如果要处理更早格式的 Excel 文档，需要用到额外的库，openpyxl 是一个比较综合的工具，能够同时读取和修改 Excel 文档。其他很多的与 Excel 相关的项目基本只支持读或者写 Excel 一种功能。新建、读取、保存工作簿。

1.2 Excel 的新建、读取、保存

1.2.1 新建保存工作簿(覆盖创建)

新建：openpyxl.Workbook()，注意这个的 W 是大写的(本人吃过亏)，可以设置 write_only=True/False 的读写方式，默认是可写。保存：workbook.save('工作簿名.xlsx')

from openpyxl import Workbook
wb=Workbook() # 新建工作簿
wb.save('我的工作簿.xlsx') # 相对路径保存工作簿

每个 workbook 创建后，默认会存在一个 sheet。也可以自行创建新的 sheet。

1.2.2 读取保存工作簿

读取工作簿：
openpyxl.load_workbook('工作簿名.xlsx')，注意以下相关参数的设置。
read_only=False/True False 表示可以读、写，True 表示只能读、不能写。
guess_types=False/True False 表示转换数据，True 表示不能转换数据。
data_only=False/True False 表示序单元格的真实信息，True 表示只读取值。

from openpyxl import load_workbook
wb=load_workbook('成绩表-1.xlsx') # 读取 工作簿
wb.save('成绩表-2.xlsx') # 保 存工作簿

1.2.3 实例(批量建新工作簿)

from openpyxl import Workbook 
for m in range(1,13): 
    wb = Workbook()  # 新建工作簿
    wb.save('%d 月.xlsx'%m)# 保存工作簿

1.3 工作表对象的获取方法

1.3.1 工作表获取方式:

获取当前活动工作表的：

sheet = wb.active

以索引值方式获取工作表：

sheet= wb.worksheets[2]

以工作表名获取： wb['工作表名']，注意，此表达方式为切片显示，所以没有成员提示。很少用

sheet = wb["Sheet-甲乙-甲乙"]

循环工作表：很好用，一般用sheetnames

wb = wb.worksheets

获取所有工作表名：wb.sheetnames

wb4 = wb.sheetnames

获取指定工作表名

wb7 = wb.sheetnames[2].title()

修改工作表名称

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('我的工作簿.xlsx')
# wb[wb.sheetnames[1]].title = '南京'
sh_name = wb.sheetnames  # 获取所有sheet
sh = wb[sh_name[1]]
sh.title = "南京"
sheet = wb.sheetnames[1].title()
wb.save('我的工作簿.xlsx')
print(sheet)

1.3.2 实例(批量修改工作表名)

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('各年业绩表.xlsx')
for sh in wb.worksheets:
    sh.title = sh.title + '-芝华公司'
wb.save('各年业绩表(修改后).xlsx')

1.4 工作表的新建、复制、删除

1.4.1 新建工作表

可以在新建的工作簿中新建工作表(在新建工作簿时，会默认新建一个工作表)。也能在已经存在的工作簿中新建工作表。

新建工作表时的默认工作表名：

wb.create_sheet()  #默认工作表名为 Sheet1、 Sheet2、 Sheet3……

wb8 = wb.create_sheet('工作表名',指定位置)

1.4.2 复制工作表

wb.copy_worksheet(wb.worksheets[3])

1.4.3 删除工作表

workbook.remove(工作表)

wb.remove(wb.worksheets[2])

1.5 关于工作表的实例应用

1.5.1 实例应用(批量新建12个月工作表)

import openpyxl
wb = openpyxl.Workbook()  # 新建工作簿
for m in range(1, 13):
    wb.create_sheet('%d 月' % m)  # 新建月份工作表
wb.remove(wb['Sheet'])  # 删除 指定工作表
wb.save('2022 年计划表.xlsx')  # 保存工作簿。

1.5.2 实例应用(删除不符合条件的工作表)

import openpyxl 
wb=openpyxl.load_workbook('2021 年.xlsx')  # 读取 工作簿
for sh in wb: # 循环 工作簿中的工作表
    if sh.title.split('-')[0]!='北京': # 判断 工作表是否不等于北京
          wb.remove(sh) # 删除 工作表
wb.save('北京.xlsx') # 保 存工作簿

1.5.3 实例应用(批量复制工作表)

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('模板.xlsx')
for m in range(1, 13):
    wb.copy_worksheet(wb['测试']).title = '%d 月' % m
    wb.remove(wb['测试'])
wb.save('2018 年各月表格.xlsx')

以上是处理工作表的方式

以下是处理单元格的方法

1.6 单元格信息获取

1.6.1 单元格数据获取

A1 表示法：工作表['A1']，R1C1 表示法：工作表.cell(行号,列号)

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook("各年业绩表.xlsx")
ws = wb.worksheets[0]   #不能使sheetnames
sh2 = ws["a1"].value    #必须是小写
print(sh2)
sh = ws.cell(1,1).value
print(sh)

1.6.2 实例应用(汇总各表各单元格数据)

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('各年业绩表.xlsx')
print(sum([s['b14'].value for s in wb]))
print(sum([s.cell(14,2).value for s in wb]))

1.7 单元格区域信息获取

1.7.1 单元格区域数据获取

1.工作表['起始单元格': '终止单元格']或工作表['起始单元格: 终止单元格']，此方法是按行读取的数据。

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
sh = wb["天峰集团"]
s = sh["a1":"a2"]
print(s)
wb.save("demo.xlsx")

2.工作表['起始行号': '结束行号']或者工作表['起始行号: 结束行号']，此方法是按行读取的数据。

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
sh = wb["天峰集团"]
s = sh["1:3"]
print(s)
wb.save("demo.xlsx")

3.工作表['起始列号': '结束列号']或者工作表['起始列号: 结束列号']，
此方法是按列读取的数据。

import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
sh = wb["天峰集团"]
s = sh["a:w"]
print(s)
wb.save("demo.xlsx")

4.获取(按行)指定工作表所有已用数据：
list(workbook.worksheets[索引值].values)

print([[c.value for c in row] for row in ws['a1:d3']])

1.7.2 实例应用

按行求和(方法 1)

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.active
rngs=ws['a2:e71']
print(['%s-%d'%(row[0].value,sum([c.value for c in row][1:])) for row in rngs])

按行求和(方法 )

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.active
print(['%s-%d'%(row[0],sum(row[1:])) for row in list(ws.values)[1:]])

按列统计平均值

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.active
f=[sum(l)/len(l) for l in list(zip(*list(ws.values)[1:]))[1:]]
n=[c.value for c in ws['1']][1:]
print(['%s-%.2f'%c for c in list(zip(n,f))])
print(['%s-%.2f'%(l[0],sum(l[1:])/len(l[1:])) for l in list(zip(*list(ws.values)))[1:]])

1.8 行列信息获取

1.8.1 行列信息获取

按行获取工作表使用区域数据：worksheet.rows

按列获取工作表使用区域数据：worksheet.columns
获取工作表中最小行号：worksheet.min_row
获取工作表中最小列号：worksheet.min_column
获取工作表中最大行号：worksheet.max_row
获取工作表中最大列号：worksheet.max_column
获取单元格的行号：cell.row
获取单元格的列号：cell.column iter
方法获取指定区域：
1.按行获取指定工作表单元格区域：worksheet.iter_rows(……)
2.按列获取指定工作表单元格区域：worksheet.iter_cols(……)
可以通过 min_row、min_col、max_col、max_row 这几个参数进行单元格区域的控制

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
ws=wb.active
minr=ws.min_row
minc=ws.min_column
maxr=ws.max_row
maxc=ws.max_column
rngs=ws.iter_rows(min_row=minr+1,min_col=minc+2,max_row=maxr-1,max_col=maxc-1)
col=ws.iter_cols(min_row=minr+1,min_col=minc+1,max_row=maxr-1,max_col=minc+1)
total=([sum([v.value for v in row]) for row in rngs])
cp=([[v.value for v in row] for row in col][0])
print(list(zip(cp,total)))

1.8.2 实例应用

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[0]
for row in ws.iter_rows(min_row=36,min_col=2,max_col=4,max_row=40):
    print([c.value for c in row])

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[0]
for row in list(ws.rows)[1:]:
    l=[v.value for v in row]
    print(l[0],sum(l[1:]))

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[0]
for col in list(ws.columns)[1:]:
    l=[v.value for v in col]
    print(l[0],max(l[1:]))

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[0]
total=[sum([c.value for c in row]) for row in ws.iter_rows(min_col=2,min_row=2)]
name=[c.value for c in ws['a']][1:]
print(list(zip(name,total)))

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[0]
total=[sum([c.value for c in col]) for col in ws.iter_cols(min_col=2,min_row=2)]
name=[c.value for c in ws[1][1:]]
print(list(zip(name,total)))

单元格的写入

1.9.1 单元格与区域数据写入

A1 表示法：工作表['A1']=值，R1C1 表示法：工作表.cell(行号,列号,值)

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[1]
s = ws['a1']=123
ws.cell(2,3,'我是中国人')
ws.cell(3,3).value='我是四川人'
print(s)
wb.save('test.xlsx')

1.9.2 实例应用(九九乘法表)

import openpyxl
wb=openpyxl.Workbook()
ws=wb.active
ws.title='九九表'
for x in range(1,10):
    for y in range(1,x+1):
        ws.cell(x,y,f'{y}×{x}={x*y}')
wb.save('九九表.xlsx')

1.10 批量写入数据

1.10.1 按行写入数据 (追加)

在最后一行写入数据：工作表.append(列表)

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[0]
ws.append({'a':'张三','b':56,'c':'fdgsfg'})
wb.save('test.xlsx')

1.10.2 实例应用(九九乘法表)

wb=openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
ws=wb.active
# for r in [['%d*%d=%d'%(y,x,x*y) for y in range(1,x+1)] for x in range(1,10)]:
#     ws.append(r)
# ws.delete_rows(1)
# wb.save('demo.xlsx')
for row in ws['a1:c6']:
    for c in row:
        c.value=1
wb.save('demo.xlsx')

1.11 循环方式批量写入数据

1.11.1 循环获取单元格对象，再写入

之前我们可以通过组合单元格来获取或者写入数据，但还有一种方法，就是直接循环单元格区域来写入数据。与循环读取的表示方式基本相同，只是多了一个赋值。

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
ws=wb.worksheets[0]
for row in ws['a1:g9']:
    print(row)
    for c in row:
        print(c.value)
wb.save('test.xlsx')

1.11.2 实例应用(大于等于 90 分为优秀)

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
ws=wb.active
rngs=ws.row("2:2")
for row in rngs:
    for c in row:
        if c.value>=90:
            c.value=str(c.value)+'(优秀)'
wb.save('demo1.xlsx')

1.11.3 实例应用(每个人的总分大于等于300为优秀)

最后加一列写优秀

import openpyxl
wb=openpyxl.load_workbook('demo.xlsx')
ws=wb.active
rngs=ws.iter_rows(min_row=2,min_col=2)
for row in rngs:
        sm=sum([c.value for c in row][0:4])
        if sm>=300:
            row[-1].value='优秀' #切片用的多
wb.save('demo2.xlsx')

到此这篇关于Python 操作Excel-openpyxl模块使用的文章就介绍到这了,更多相关Python Excel-openpyxl模块使用内容请搜索脚本之家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脚本之家！