京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大家在工作和生活中经常会遇到处理EXCEL表格的时候,例如将一个EXCEL表格中的内容处理之后复制到另外一个EXCEL表格之中,或者大批量处理EXCEL,无论是哪种情况,如果我们不借助工具,自己一条条去处理的话,估计要耗费不少的时间和经历。今天小编就教大家如何用python处理EXCEL,希望能帮助大家提高效率。
今天处理EXCEL需要用到python的第三方库:openpyxl。
pip install openpyxl安装。
下面来看一下具体步骤:
一、获取EXCEL
1、读取Excel文件
首先导入相关函数
from openpyxl import load_workbook
# 默认可以读写,如果有需要可以指定
write_only和read_only为True
wb = load_workbook('pythontab.xlsx')
默认打开的文件为可读写,若有需要可以指定参数read_only为True。
2、获取工作表--Sheet
# 获得所有sheet的名称
print(wb.get_sheet_names())
# 根据sheet名称获取sheet
a_sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
# 获取sheet名称
print(a_sheet.title)
# 获得当前正在显示的sheet, 也可以用
wb.get_active_sheet()
sheet = wb.active
3、获取单元格
# 获取某个单元格的值,观察EXCEL发现也是先字母再数字的顺序,也就是先列再行
b4 = sheet['B4']
# 分别返回
print(f'({b4.column}, {b4.row}) is {b4.value}') # 返回的数字就是int型
# 除了用下标的方式获取之外,还能使用cell函数, 换成数字,这个表示B2
b4_too = sheet.cell(row=4. column=2)
print(b4_too.value)
4、获取行和列
sheet.rows是生成器, 里面为每一行的数据,每一行又被一个tuple包裹。
sheet.columns类似,但是里面的每个tuple是每一列的数据。
# 由于按行,因此返回顺序为A1. B1. C1
for row in sheet.rows:
for cell in row:
print(cell.value)
# A1. A2. A3这样的顺序
for column in sheet.columns:
for cell in column:
print(cell.value)
通过上述四步的代码我们就能获取所有单元格的数据。
二、将数据写入Excel
1.工作表
首先导入WorkBook
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
这样,一个新的工作表就建好了,但是还没被保存。
如果需要指定只写模式,我们可以指定参数write_only=True。通常情况下,默认的可写可读模式就行了。
print(wb.get_sheet_names()) # 提供一个默认名称为Sheet的工作表,如果是office2016新建提供默认名称为Sheet1的工作表
# 直接进行赋值就能够更改工作表的名称
sheet.title = 'Sheet1'
# 新建一个工作表,我们可以指定索引,对其在工作簿中的位置进行合理安排
wb.create_sheet('Data', index=1) # 被安排到第二个工作表,index=0代表第一个位置
# 删除某个工作表
wb.remove(sheet)
del wb[sheet]
2.写入单元格
还能使用公式
# 直接给单元格赋值即可
sheet['A1'] = 'good'
# B9处写入平均值
sheet['B9'] = '=AVERAGE(B2:B8)'
注意:若是读取的时候,则需要加上data_only=True,这样读到B9返回的就是数字,假如不加这个参数,返回的就会是公式本身'=AVERAGE(B2:B8)'
3.append函数
能够一次性添加多行数据,从第一行空白行开始写入。
# 添加一行
row = [1 ,2. 3. 4. 5]
sheet.append(row)
# 添加多行
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2. 40. 30],
[3. 40. 25],
[4. 50. 30],
[5. 30. 10],
[6. 25. 5],
[7. 50. 10],
]
注意:append函数只能按行写入。
4.zip()函数
使用zip我们能够按列写入数据
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)]
说明一下:
list(zip(*rows)),首先*rows将列表打散,也可以说是填入了若干个参数,zip从每一个列表中提取第1个值并将其组合成一个tuple,再从每一个列表中提取第2个值,再组合成一个tuple,一直到最短的那个列表的最后一个值提取完毕时结束,其他较长列表的在这之后的值会被舍弃,也就相当于,最后的元组个数是由原来每个参数(可迭代对象)的最短长度决定的。例如:现在随便删掉一个值,最短列表长度为2.那么data2那一列的值就会被全部舍弃。
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2. 40],
[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)]
最后zip返回的是zip对象,需要再使用list转换下。
以上就是小编今天跟大家分享的如何使用python处理EXCEL表格的基本操作,获取EXCEL和写入EXCEL,希望对于大家大批量处理EXCEL有所帮助。python是一款功能强大的数据分析工具,我们平时工作中的很多事项都可以用python来进行处理。希望python能帮助大家从繁琐的重复性工作中解脱粗来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14