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
在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19阿里P8、P9失业都找不到工作?是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了? 案例一:本硕都是 985,所学的专业也是当红专业 ...
2024-12-19CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之 ...
2024-12-18最近,知乎上有个很火的话题:“一个人为何会陷入社会底层”? 有人说,这个世界上只有一个分水岭,就是“羊水”;还有人说,一 ...
2024-12-18在这个数据驱动的时代,数据分析师的技能需求快速增长。掌握适当的编程语言不仅能增强分析能力,还能帮助分析师从海量数据中提取 ...
2024-12-17在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为许多行业中不可或缺的一部分。想要在这个领域脱颖而出,除了热情和毅力外,你还需要掌握 ...
2024-12-17数据分析,是一项通过科学方法处理数据以获取洞察并支持决策的艺术。无论是在商业环境中提升业绩,还是在科研领域推动创新,数据 ...
2024-12-17在数据分析领域,图表是我们表达数据故事的重要工具。它们不仅让数据变得更加直观,也帮助我们更好地理解数据中的趋势和模式。相 ...
2024-12-16在当今社会,我们身处着一个飞速发展、变化迅猛的时代。不同行业在科技进步、市场需求和政策支持的推动下蓬勃发展,呈现出令人瞩 ...
2024-12-16在现代商业世界中,数据分析师扮演着至关重要的角色。他们通过解析海量数据,为企业战略决策提供有力支持。要有效完成这项任务, ...
2024-12-16在当今数据爆炸的时代,数据分析师是组织中不可或缺的导航者。他们通过从大量数据中提取可操作的洞察力,帮助企业在竞争激烈的市 ...
2024-12-16