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
在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17