Python Excel 辦公自動化系列——openpyxl/xlswriter庫使用詳解

2021-02-20 Python當打之年
Python openpyxl讀取 寫入 修改 操作Excel

在openpyxl中，主要用到三個概念：Workbooks，Sheets，Cells。

Workbook就是一個excel工作表；

Sheet是工作表中的一張表頁；

Cell就是簡單的一個格。

openpyxl就是圍繞著這三個概念進行的，不管讀寫都是「三板斧」：打開Workbook，定位Sheet，操作Cell。

官方文檔：https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

from openpyxl import Workbook


wb = Workbook()
# grab the active worksheet
ws = wb.active
# Data can be assigned directly to cells
ws['A1'] = 42
# Rows can also be appended
ws.append([1, 2, 3])
# Python types will automatically be converted
import datetime
ws['A2'] = datetime.datetime.now()
# Save the file

wb.save("sample.xlsx")

from  openpyxl import  Workbook

# 實例化
wb = Workbook()
# 激活 worksheet

ws = wb.active

from openpyxl  import load_workbook


wb = load_workbook('文件名稱.xlsx')

# 方式一：數據可以直接分配到單元格中(可以輸入公式)

ws['A1'] = 42
# 方式二：可以附加行，從第一列開始附加(從最下方空白處，最左開始)(可以輸入多行)
ws.append([1, 2, 3])
# 方式三：Python 類型會被自動轉換

ws['A3'] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

# 方式一：插入到最後(default)

ws1 = wb.create_sheet("Mysheet")
# 方式二：插入到最開始的位置

ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0)

# sheet 名稱可以作為 key 進行索引

>>> ws3 = wb["New Title"]
>>> ws4 = wb.get_sheet_by_name("New Title")
>>> ws is ws3 is ws4

True

# 顯示所有表名
>>> print(wb.sheetnames)
['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']
# 遍歷所有表
>>> for sheet in  wb:
        print(sheet.title)

# 方法一

>>> c = ws['A4']
# 方法二：row 行；column 列
>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)
# 方法三：只要訪問就創建
>>> for i in  range(1,101):
... for j in range(1,101):
... ws.cell(row=i, column=j)    

# 通過切片

>>> cell_range = ws['A1':'C2']
# 通過行(列)
>>> colC = ws['C']
>>> col_range = ws['C:D']
>>> row10 = ws[10]
>>> row_range = ws[5:10]
# 通過指定範圍(行 → 行)
>>> for row in  ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
... for cell in  row:
... print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C2>　
# 通過指定範圍(列 → 列)
>>> for row in  ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
... for cell in  row:
... print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C2>
# 遍歷所有 方法一
>>> ws = wb.active
>>> ws['C9'] = 'hello world'
>>> tuple(ws.rows)
((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),
(<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),
...
(<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),
(<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))
# 遍歷所有 方法二
>>> tuple(ws.columns)
((<Cell Sheet.A1>,
<Cell Sheet.A2>,
<Cell Sheet.A3>,
...
<Cell Sheet.B7>,
<Cell Sheet.B8>,
<Cell Sheet.B9>),
(<Cell Sheet.C1>,
...
<Cell Sheet.C8>,

<Cell Sheet.C9>))

# 色值為RGB16進位值

ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"

# 獲得最大列和最大行

print(sheet.max_row)

print(sheet.max_column)

sheet.rows為生成器, 裡面是每一行的數據，每一行又由一個tuple包裹。

sheet.columns類似，不過裡面是每個tuple是每一列的單元格。

# 因為按行，所以返回A1, B1, C1這樣的順序
for row in sheet.rows:
   for cell in row:
       print(cell.value)

# A1, A2, A3這樣的順序
for column in sheet.columns:
   for cell in column:
       print(cell.value)

from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string


# 根據列的數字返回字母
print(get_column_letter(2)) # B
# 根據字母返回列的數字

print(column_index_from_string('D'))  # 4

# 方式一

wb.remove(sheet)
# 方式二

del wb[sheet]

rows = [

['Number', 'data1', 'data2'],
[2, 40, 30],
[3, 40, 25],
[4, 50, 30],
[5, 30, 10],
[6, 25, 5],
[7, 50, 10]]

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)]

# 注意 方法會捨棄缺少數據的列(行)
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2, 40      ], # 這裡少一個數據
   [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)]

from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment

下面的代碼指定了等線24號，加粗斜體，字體顏色紅色。直接使用cell的font屬性，將Font對象賦值給它。

bold_itatic_24_font = Font(name='等線', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True)
sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font

也是直接使用cell的屬性aligment，這裡指定垂直居中和水平居中。除了center，還可以使用right、left等等參數

# 設置B1中的數據垂直居中和水平居中
sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

# 第2行行高

sheet.row_dimensions[2].height = 40
# C列列寬

sheet.column_dimensions['C'].width = 30

所謂合併單元格，即以合併區域的左上角的那個單元格為基準，覆蓋其他單元格使之稱為一個大的單元格。

相反，拆分單元格後將這個大單元格的值返回到原來的左上角位置。

# 合併單元格， 往左上角寫入數據即可
# 合併一行中的幾個單元格
sheet.merge_cells('B1:G1')
# 合併一個矩形區域中的單元格
sheet.merge_cells('A1:C3')

合併後只可以往左上角寫入數據，也就是區間中:左邊的坐標。

如果這些要合併的單元格都有數據，只會保留左上角的數據，其他則丟棄。換句話說若合併前不是在左上角寫入數據，合併後單元格中不會有數據。

以下是拆分單元格的代碼。拆分後，值回到A1位置

sheet.unmerge_cells('A1:C3')

import datetime

from random import choice
from time import time
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 設置文件 mingc
addr = "openpyxl.xlsx"
# 打開文件
wb = load_workbook(addr)
# 創建一張新表
ws = wb.create_sheet()
# 第一行輸入
ws.append(['TIME', 'TITLE', 'A-Z'])

# 輸入內容（500行數據）
for i in range(500):
   TIME = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
TITLE = str(time())
A_Z = get_column_letter(choice(range(1, 50)))
ws.append([TIME, TITLE, A_Z])

# 獲取最大行
row_max = ws.max_row
# 獲取最大列
con_max = ws.max_column
# 把上面寫入內容列印在控制臺
for j in ws.rows:    # we.rows 獲取每一行數據
   for n in j:
       print(n.value, end="\t") # n.value 獲取單元格的值
   print()
# 保存，save（必須要寫文件名（絕對地址）默認 py 同級目錄下，只支持 xlsx 格式）

wb.save(addr)

from openpyxl import Workbook

from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference

wb = Workbook(write_only=True)
ws = wb.create_sheet()

rows = [
('Number', 'Batch 1', 'Batch 2'),
(2, 10, 30),
(3, 40, 60),
(4, 50, 70),
(5, 20, 10),
(6, 10, 40),
(7, 50, 30),
]

for row in rows:
   ws.append(row)

chart1 = BarChart()
chart1.type = "col"
chart1.style = 10
chart1.title = "Bar Chart"
chart1.y_axis.title = 'Test number'
chart1.x_axis.title = 'Sample length (mm)'
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=7, max_col=3)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7)
chart1.add_data(data, titles_from_data=True)
chart1.set_categories(cats)
chart1.shape = 4
ws.add_chart(chart1, "A10")

from copy import deepcopy

chart2 = deepcopy(chart1)
chart2.style = 11
chart2.type = "bar"
chart2.title = "Horizontal Bar Chart"
ws.add_chart(chart2, "G10")

chart3 = deepcopy(chart1)
chart3.type = "col"
chart3.style = 12
chart3.grouping = "stacked"
chart3.overlap = 100
chart3.title = 'Stacked Chart'
ws.add_chart(chart3, "A27")

chart4 = deepcopy(chart1)
chart4.type = "bar"
chart4.style = 13
chart4.grouping = "percentStacked"
chart4.overlap = 100
chart4.title = 'Percent Stacked Chart'
ws.add_chart(chart4, "G27")

wb.save("bar.xlsx")

from openpyxl import Workbook

from openpyxl.chart import (
Reference,
Series,
BarChart3D,
)

wb = Workbook()
ws = wb.active

rows = [
(None, 2013, 2014),
("Apples", 5, 4),
("Oranges", 6, 2),
("Pears", 8, 3)
]

for row in rows:
   ws.append(row)

data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_col=3, max_row=4)
titles = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=4)
chart = BarChart3D()
chart.title = "3D Bar Chart"
chart.add_data(data=data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(titles)

ws.add_chart(chart, "E5")

wb.save("bar3d.xlsx")

def fun5_4_1():

   wb = Workbook()
# 注意：該函數調用工作表的索引(_active_sheet_index)，默認是0。
   # 除非你修改了這個值，否則你使用該函數一直是在對第一張工作表進行操作。
   ws = wb.active
# 設置sheet名稱
   ws.title = "New Title"
   # 設置sheet顏色
   ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"
   # 保存表格

    wb.save('保存一個新的excel.xlsx')

def fun5_4_2():

   wb = load_workbook("./3_5 openpyxl 修改操作練習.xlsx")
# 注意：該函數調用工作表的索引(_active_sheet_index)，默認是0。
   # 除非你修改了這個值，否則你使用該函數一直是在對第一張工作表進行操作。
   ws = wb.active
# 保存表格

    wb.save('copy.xlsx')

def fun5_4_3():

   wb = load_workbook("./3_5 openpyxl 修改操作練習.xlsx")
# 注意：該函數調用工作表的索引(_active_sheet_index)，默認是0。
   # 除非你修改了這個值，否則你使用該函數一直是在對第一張工作表進行操作。
   ws = wb.active
# 讀取單元格信息
   cellB2_value = ws['B2'].value
print("單元格B2內容為：",cellB2_value)
# 寫入單元格
   ws['A1'].value = "OPENPYXL"
   # 保存表格

    wb.save('copy.xlsx')

Python xlswriter寫入 操作Excel

xlwings比起xlrd、xlwt和xlutils，xlwings可豪華多了，它具備以下特點：

官網地址：https://xlsxwriter.readthedocs.io/

# 創建文件

workbook = xlsxwriter.Workbook("new_excel.xlsx")

# 創建sheet

worksheet = workbook.add_worksheet("first_sheet")

# 法一：

worksheet.write('A1', 'write something')
# 法二：

worksheet.write(1, 0, 'hello world')

# 寫入數字

worksheet.write(0, 1, 32)

worksheet.write(1, 1, 32.3)

worksheet.write(2, 1, '=sum(B1:B2)')

# 插入圖片

worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png')

worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png', {'url': 'http://httpbin.org/'})

# 寫入日期

d = workbook.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd'})

worksheet.write(0, 2, datetime.datetime.strptime('2017-09-13', '%Y-%m-%d'), d)

（6）設置行、列屬性

# 設置行屬性，行高設置為40

worksheet.set_row(0, 40)

# 設置列屬性，把A到B列寬設置為20

worksheet.set_column('A:B', 20)

常用格式：

字體顏色：color

字體加粗：bold

字體大小：font_site

日期格式：num_format

超連結：url

下劃線設置：underline

單元格顏色：bg_color

邊框：border

對齊方式：align

# 自定義格式

f = workbook.add_format({'border': 1, 'font_size': 13, 'bold': True, 'align': 'center','bg_color': 'cccccc'})
worksheet.write('A3', "python excel", f)
worksheet.set_row(0, 40, f)

worksheet.set_column('A:E', 20, f)

# 批量往單元格寫入數據

# 列寫入，從A15開始
worksheet.write_column('A15', [1, 2, 3, 4, 5])
# 行寫入，從A12開始

worksheet.write_row('A12', [6, 7, 8, 9])

7.合併單元格寫入

# 合併單元格寫入

worksheet.merge_range(7,5, 11, 8, 'merge_range')

import xlsxwriter


# 創建一個excel
workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_line.xlsx")
# 創建一個sheet
worksheet = workbook.add_worksheet()
# worksheet = workbook.add_worksheet("bug_analysis")
# 自定義樣式，加粗
bold = workbook.add_format({'bold': 1})

# ---1、準備數據並寫入excel
# 向excel中寫入數據，建立圖標時要用到
headings = ['Number', 'testA', 'testB']
data = [
['2017-9-1', '2017-9-2', '2017-9-3', '2017-9-4', '2017-9-5', '2017-9-6'],
[10, 40, 50, 20, 10, 50],
[30, 60, 70, 50, 40, 30],
]

# 寫入表頭
worksheet.write_row('A1', headings, bold)

# 寫入數據
worksheet.write_column('A2', data[0])
worksheet.write_column('B2', data[1])
worksheet.write_column('C2', data[2])

# ---2、生成圖表並插入到excel
# 創建一個柱狀圖(line chart)
chart_col = workbook.add_chart({'type': 'line'})

# 配置第一個系列數據
chart_col.add_series({
# 這裡的sheet1是默認的值，因為我們在新建sheet時沒有指定sheet名
   # 如果我們新建sheet時設置了sheet名，這裡就要設置成相應的值
   'name': '=Sheet1!$B$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values':   '=Sheet1!$B$2:$B$7',
'line': {'color': 'red'},
})

# 配置第二個系列數據
chart_col.add_series({
'name': '=Sheet1!$C$1',
'categories':  '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values':   '=Sheet1!$C$2:$C$7',
'line': {'color': 'yellow'},
})

# 配置第二個系列數據(用了另一種語法)
# chart_col.add_series({
#     'name': ['Sheet1', 0, 2],
#     'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
#     'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
#     'line': {'color': 'yellow'},
# })
# 設置圖表的title 和 x，y軸信息
chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'})
chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart_col.set_y_axis({'name':  'Sample length (mm)'})

# 設置圖表的風格
chart_col.set_style(1)

# 把圖表插入到worksheet並設置偏移
worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})

workbook.close()

import xlsxwriter


# 創建一個excel
workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_column.xlsx")
# 創建一個sheet
worksheet = workbook.add_worksheet()
# worksheet = workbook.add_worksheet("bug_analysis")
# 自定義樣式，加粗
bold = workbook.add_format({'bold': 1})

# ---1、準備數據並寫入excel
# 向excel中寫入數據，建立圖標時要用到
headings = ['Number', 'testA', 'testB']
data = [
['2017-9-1', '2017-9-2', '2017-9-3', '2017-9-4', '2017-9-5', '2017-9-6'],
[10, 40, 50, 20, 10, 50],
[30, 60, 70, 50, 40, 30],
]

# 寫入表頭
worksheet.write_row('A1', headings, bold)

# 寫入數據
worksheet.write_column('A2', data[0])
worksheet.write_column('B2', data[1])
worksheet.write_column('C2', data[2])

# ---2、生成圖表並插入到excel
# 創建一個柱狀圖(column chart)
chart_col = workbook.add_chart({'type': 'column'})

# 配置第一個系列數據
chart_col.add_series({
# 這裡的sheet1是默認的值，因為我們在新建sheet時沒有指定sheet名
   # 如果我們新建sheet時設置了sheet名，這裡就要設置成相應的值
   'name': '=Sheet1!$B$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values':   '=Sheet1!$B$2:$B$7',
'line': {'color': 'red'},
})

# 配置第二個系列數據(用了另一種語法)
chart_col.add_series({
'name': '=Sheet1!$C$1',
'categories':  '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values':   '=Sheet1!$C$2:$C$7',
'line': {'color': 'yellow'},
})

# 配置第二個系列數據(用了另一種語法)
# chart_col.add_series({
#     'name': ['Sheet1', 0, 2],
#     'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
#     'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
#     'line': {'color': 'yellow'},
# })
# 設置圖表的title 和 x，y軸信息
chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'})
chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart_col.set_y_axis({'name':  'Sample length (mm)'})

# 設置圖表的風格
chart_col.set_style(1)

# 把圖表插入到worksheet以及偏移
worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})

workbook.close()

效果如下：

import xlsxwriter


# 創建一個excel
workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_pie.xlsx")
# 創建一個sheet
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 自定義樣式，加粗
bold = workbook.add_format({'bold': 1})

# ---1、準備數據並寫入excel
# 向excel中寫入數據，建立圖標時要用到
data = [
['closed', 'active', 'reopen', 'NT'],
[1012, 109, 123, 131],
]

# 寫入數據
worksheet.write_row('A1', data[0], bold)
worksheet.write_row('A2', data[1])

# ---2、生成圖表並插入到excel
# 創建一個柱狀圖(pie chart)
chart_col = workbook.add_chart({'type': 'pie'})

# 配置第一個系列數據
chart_col.add_series({
'name': 'Bug Analysis',
'categories': '=Sheet1!$A$1:$D$1',
'values': '=Sheet1!$A$2:$D$2',
'points': [
{'fill': {'color': '#00CD00'}},
{'fill': {'color': 'red'}},
{'fill': {'color': 'yellow'}},
{'fill': {'color': 'gray'}},
],

})

# 設置圖表的title 和 x，y軸信息
chart_col.set_title({'name': 'Bug Analysis'})

# 設置圖表的風格
chart_col.set_style(10)

# 把圖表插入到worksheet以及偏移
worksheet.insert_chart('B10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})

workbook.close()

def fun7_5():

   # 創建Exce並添加sheet
   workbook = xlsxwriter.Workbook('demo.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 設置列寬
   worksheet.set_column('A:A', 20)

# 設置格式
   bold = workbook.add_format({'bold': True})

# 添加文字內容
   worksheet.write('A1', 'Hello')

# 按格式添加內容
   worksheet.write('A2', 'World', bold)

# 寫一些數字
   worksheet.write(2, 0, 123)
worksheet.write(3, 0, 123.456)

# 添加圖片
   worksheet.insert_image('B5', 'demo.png')

    workbook.close()

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    好傢夥，這種重複的無聊工作， 不就是一份非常適合交給 Python 的自動化工作嗎？我不允許我的粉絲還不會！第 1 步可以由 glob 庫完成，後面兩步就是操作 Word 的 python-docx 庫和操作 Excel 的 openpyxl 庫的交互協作了。這兩個庫我們都有說過，如果你不熟悉，一定要先閱讀下面的文章！
  • 5分鐘掌握 openpyxl 操作:Python輕鬆處理Excel
    目前，Python處理Excel文件有很多庫，openpyxl算是其中功能和性能做的比較好的一個。接下來我將為大家介紹各種Excel操作。打開Excel文件新建一個Excel文件    >>> from openpyxl import Workbook    >>> wb = Workbook
  • Excel自動化處理 中
    3、Python向Excel表格中寫入內容向某個格子寫入內容sheet['A1'] = 'heelo,python'
  • 用Python讀取Excel文件指南
    原作者丨Erik Marsja本文將重點闡述用Python如何讀取Excel文件（xlsx），重點是演示使用openpyxl模塊讀取xlsx類型的文件。首先，我們要看一些簡單的示例；然後，我們將學習讀取多個Excel文件。
  • 合併/拆分 Excel?Python、VBA輕鬆自動化
    那麼該如何使用呢？如下目錄中放著 3 個待合併的 EXCEL 表，每個表中數據不同；新建一個 EXCEL 文件後打開它，用於存放合併後的數據；通過快捷鍵 Alt + F11 打開 VBA 界面；打開Sheet1，將上面的代碼複製粘貼到其中，按 F5 運行；即將同目錄下其他 3 個 EXCEL 文件中的數據合併至此；辦公自動化有著各種各樣的手段，下面讓我們來看看萬能的 Python 又是如何實現這個功能的。
  • 使用pandas 打開編輯保存excel
    在日常工作中經常會用到excel，可以使用pandas來處理excel表格。
  • 如何從excel中讀取多個工作表
    近期有學員學習《python文本分析：從入門到到精通》第四部分時，後臺問如果要處理的excel數據是含有多個sheet表，我們該怎麼處理。
  • 使用xlrd和xlwt讀寫excel文件
    軟硬體環境簡介數據處理是python程式語言的一大應用領域，而excel又是當下最流行的數據處理軟體，因此用python進行數據處理時，很容易就會碰到excel的處理問題。工具這裡我們使用xlrd和xlwt來進行excel文件的讀寫我們使用pip進行安裝寫入excel直接來看示例import xlwt# 創建xls文件對象workbook = xlwt.Workbook
  • Python讀寫Excel表格,就是這麼簡單粗暴又好用(文末送書)
    以前正好在一本書上看到過使用Python來處理Excel表格，可惜沒有仔細看。於是我到處查找資料，基本解決了日常所需，終於算是完成了任務，因此撰寫此文就算是總結吧，主要記錄使用過程的常見問題及解決。python操作excel主要用到xlrd和xlwt這兩個庫，即xlrd是讀excel，xlwt是寫excel的庫。可從這裡下載https://pypi.python.org/pypi。