Python openpyxlpandas操作Excel方法简介与具体实例
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python openpyxlpandas操作Excel方法简介与具体实例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本篇重点讲解windows系统下 Python3.5中第三方excel操作库-openpyxl;
其实Python第三方库有很多可以操作Excel,如:xlrd,xlwt,xlwings甚至注明的数据分析模块Pandas也提供pandas.read_excel、pandas.DataFrame.to_excel功能。
那么openpyxl的库有哪些优缺点呢:
优势:
1、openpyxl提供对pandas的dataframe对象完美支持;
2、openpyxl支持后台静默打开excel文件;
3、它支持excel的一些sort、filter筛选、排序功能,支持丰富的单元格style(样式)设计;
4、它同时支持读取现成的excel文件&创建全新的excel文件;
5、它支持最新的xlsx格式文件,且更新频繁,操作较为简练。
缺点:
1、运算效率相对不高,当表格行项目过多时,运算相对pandas等速度较慢;
2、部分针对行或列的样式设计有一定bug,语法可能失效;
3、对sort和filter的功能虽然支持,但是需要用户手工打开excel后刷新数据方能使搜索条件生效,属于半自动;
4、不支持excel原生的自动列宽功能,实现同样效果略复杂。
简单的属性和方法如下:
新建工作簿对象:
>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()
定位当前活跃工作表:
>>> ws = wb.active
创建新工作表:
ws1 = wb.create_sheet("Sheet2")
工作表改名:
ws.title = "New Sheet"
如果要选择某张非活跃工作表,可以指定工作表名称,如:
ws=wb["New Sheet"]
复制工作表为副本:
>>> ws1 = wb.active
>>> ws2 = wb.copy_worksheet(ws1)
访问单元格有两种写法,如访问单元格A3,可以写作:
>>> ws[\'A3\'] = ”hello"
或:
>>> ws.cell(row=3,column=1).value = ”hello"
也可简化为:
>>> ws.cell(3,1).value = ”hello"
访问多个单元格区域Range:
>>> cell_range = ws[\'A1\':\'B5\']
同理,访问某一行(如第三行)可以写作:
>>> row3 = ws[3]
访问某一列(如C列)可以写作:
>>> colC = ws[\'C\']
如果要访问多行多列,则用“:”分隔,如:
>>> col_range = ws[\'C:D\']
>>> row_range = ws[5:10]
对工作表操作完成后的保存操作:
>>> wb = Workbook()
>>> wb.save(\'test.xlsx\') #可以指定fullname,如果只包含名字本身,则文件会保存在py脚本所在的同级目录下。
PS:如果要保存的文件名已存在,则此操作将覆盖现有的文件没有警告。
导入 openpyxl.load_workbook()
来 打开一个已存在的工作簿:
>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook(\'test.xlsx\')
通过append方法逐行写入excel,如从头写入10行数据可以这些遍历:
>>> for row in range(1, 11):
... ws1.append(range(10))
ps:workbook对象的-data_only 属性 控制细胞是否有公式的 公式(默认)或Excel读最后一次存储的值表。
对单元格写入公式,方法如下:
>>> ws["C1"] = "=average(A1, B1)"
常见的单元格合并以及取消合并,方法如下:
>>> ws.merge_cells(\'A1:B5\')
>>> ws.unmerge_cells(\'A1:B5\')
主要示例:1、利用openpyxl模块基于多字段拆分工作表为多张工作簿,
2、同时满足样式要求,只导入部分标红色字段数据,同时对特定行项目进行颜色标注,
3、利用pandas模块对excel文件进行排序、筛选,再写回excel。原始数据表头header如下:
主要代码如下:
""" 主要功能: 1、将需求的字段生成对应表格;2、将金额为正的(S)的行项目标记为黄色; 3、只导入特定物料;4、对数据源取名进行约束; 5、增加程序运行完毕的消息提醒;6、增加padas的排序、筛选功能 """ from openpyxl import load_workbook from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import PatternFill,Border,Side,Alignment,Protection,Font,GradientFill,Color,Colors import easygui as eg,pandas as pd import os,time pwd = os.getcwd() writer = pd.ExcelWriter(\'暂估表_按公司&供应商排序.xlsx\') df1 = pd.DataFrame(pd.read_excel(os.path.join(pwd,\'暂估表.xlsx\'),dtype={\'供应商\':str,\'物料\':str,\'采购订单\':str})) #将excel读入pandas的DataFrame对象,同时约定“供应商、物料、采购订单”等字段为字符串类型,避免被pandas转化为数字 df1=df1.sort_values(by=["公司","供应商"],ascending=True) #基于公司、供应商两个字段做升序排列,字段排序有主次之分 df1.to_excel(writer,\'Sheet1\',index=False) #index=False,表明导入excel时不写入DataFrame对象的索引列 writer.save() thin = Side(border_style="thin", color="000000") #边框样式,定义为对象 if not os.path.exists(pwd+"\\\\暂估分类表"): os.mkdir(pwd+"\\\\暂估分类表") arr=[] wb = load_workbook(filename=pwd+u"\\\\暂估表_按公司&供应商排序.xlsx") ws=wb["Sheet1"] navigation=[\'公司\',\'供应商\',\'名称描述\',\'物料\',\'物料描述\',\'数量\',\'单位\',\'过账日期\',\'金额\',\'采购订单\'] ubound=ws.max_row while True: k=2 wb1=Workbook() ws1=wb1.active ws1.append(navigation) #所需表头为固定内容,用append方法通过列表写入第一行 if ubound>1: for i in range(ubound,1,-1): #循环范围为变量,范围逐渐减小,每次循环次数递减,同时用break语句完成循环的中断,步长为-1,表明数据从表格尾行至下而上读取 col=1 for j in range(1,21): #遍历所有列 if ws.cell(1,j).value in navigation and ws.cell(i,18).value !=None and ws.cell(i,18).value[0:7] =="原材料-备配件": #归纳为同一个excel的条件:上下两行的供应商、公司相同 ws1.cell(k,col).value=ws.cell(i,j).value #新表第K行取自源表第i行数据 if ws.cell(i,12).value=="S": #金额为正时颜色做特殊标记 ws1.cell(k,col).fill=GradientFill(stop=[\'FFFF00\', \'F5DEB3\']) #渐变黄色底纹背景 col=col+1 ws1.cell(k,8).number_format="yyyy-mm-dd" #设置单元格为日期格式 k=k+1 #新表从第一行顺序往下写,源表从最后一行往上读 if ws.cell(i-1,1).value !=ws.cell(i,1).value or ws.cell(i-1,3).value != ws.cell(i,3).value: #判断条件:公司不相同或供应商不相同 break ubound=i-1 companyCode=ws1.cell(2,1).value #存储每张子表对应的公司代码 vendorCode=ws1.cell(2,2).value #存储每张子表对应的供应商编号 if companyCode !=None: for col in ["A","B","C","D","E","F","G","H","J"]: #ws1.column_dimensions[col] .border=Border(top=thin, left=thin, right=thin, bottom=thin) ws1.column_dimensions[col].width=25 #设置固定列宽 for col in range(1,11): ws1.cell(1,col).font=Font(name=\'Microsoft YaHei\',size=13,bold=True,color=colors.RED) #设置标题行的字体样式 ws1.cell(1,col).border=Border(top=thin, left=thin, right=thin, bottom=thin) #设置标题行的边框样式 wb1.save(pwd+"\\\\暂估分类表\\\\%s_%s.xlsx"%(companyCode,vendorCode)) #拆分后的表格按公司代码、供应商编号排序 else: break eg.msgbox(msg=\'(暂估表拆分完成)\', title=\'Information\', ok_button=\'确定\', image=None, root=None)
最终生成表格样式如下:
以上是关于Python openpyxlpandas操作Excel方法简介与具体实例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章