来源:早起Python
作者:陈熹、刘早起
大家好,我是早起。
在之前的文章中我们曾详细的讲解了如何使用openpyxl 操作Excel,其实在Python中还有其他可以直接操作 Excel 文件的库,
如 xlwings、xlrd、xlwt 等等,本文就将讲解另一个优秀的库xlwings
开头还是想说一下,各个库之间没有明确的好坏之分,每个库都有其适合的应用场景,
并且xlwings 和 openpyxl 许多区别决定了它们的能力是互为补充:
“
xlwings:需要安装有 Excel 软件,支持 .xls和 .xlsx 格式;可以调用 Excel 文件中 VBA 写好的程序;
和 matplotlib 以及 pandas 的兼容性强
openpyxl:不需要 Excel 软件,仅支持 .xlsx 格式
”
xlwings 是一个非标准库,需要在命令行中安装,在终端(Mac)/命令行(Win)使用pip安装即可,一般不会出现什么问题。
pip install xlwings
对 xlwings 的核心理解就在于下面这张图:
可以看到,和 xlwings 直接对接的是 apps,也就是 Excel 应用程序,然后才是 工作簿 books 和工作表 sheets,这点和 openpyxl 有较大区别,也正是因为此,xlwings 需要依然安装有 Excel 应用程序的环境
使用app打开
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=True, add_book=False) # 程序可见,只打开不新建工作薄 app.display_alerts = False
# 警告关闭 app.screen_updating = False # 屏幕更新关闭
这里需要注意,因为 xlwings 是以程序 apps 作为初级操作对象,因此开始和最后都是基于 app 的开和关
path = r"C:Scientific ResearchPython" wb = app.books.open(path + r'practice.xlsx')
wb.save() # 保存文件 wb.close() # 关闭文件 app.quit() # 关闭程序
打开表格又分一下两种情况,即 固定 和 活动:
xw.Book(path + r'practice.xlsx') # 固定打开表格 xw.books.open(path + r'practice.xlsx') #
频繁打开表格
固定和频繁打开涉及到一个概念,称活动对象,它使 xlwings 的操作更显灵活:
# 活动应用程序 app = xw.apps.active # 活动工作簿 wb = xw.books.active
# 在活动app wb = app.books.active # 在特定app # 活动工作表 sheet = xw.sheets.active
# 在活动工作簿 sheet = wb.sheets.active # 在特定工作簿 # 活动工作表的Range xw.Range('A1')
无论是新建还是打开都记得保存工作簿、关闭工作簿、关闭程序
path = r"C:Scientific ResearchPython" wb = app.books.add()
wb.save(path + r'new_practice.xlsx')
wb.close()
app.quit()
示例文件 practice.xlsx 如下:
下面的代码部分不再显示程序的开闭代码,利于直观看到重点:
path = r"C:Scientific ResearchPython" wb = app.books.open(path + r'practice.xlsx') #
类似 openpyxl 中的 sheet = workbook.active sheet = wb.sheets.active #
获取单个单元格的值 A1 = sheet.range('A1').value
print(A1) # 获取横向或纵向多个单元格的值,返回列表 A1_A3 = sheet.range('A1:A3').value
print(A1_A3) # 获取给定范围内多个单元格的值,返回嵌套列表,按行为列表 A1_C4 = sheet.range('A1:C4').value
print(A1_C4)
在 xlwings 中,可以通过 sheet.range 获取一个或多个单元格进行操作,另外也可以不用 sheet.range 获取:
# 获取单个单元格的值 A1 = sheet['A1'].value print(A1) # 获取横向或纵向多个单元格的值,返回列表 A1_A3
= sheet['A1:A3'].value print(A1_A3) # 获取给定范围内多个单元格的值,返回嵌套列表,按行为列表 A1_C4
= sheet['A1:C4'].value print(A1_C4)
无论是单个单元格还是多个单元格,可以用 .value直接获取,输出结果和使用 .range 完全一致,也避免了类似 openpyxl
对于多个单元格需要再建立循环遍历才能获取值。
还有一种类似 pandas 切片获取范围内所有值的方法:
sheet = wb.sheets.active A1_B2 = sheet[:2, :2].value print(A1_B2)
以下为写入 1 个单元格、一行或一列写入多个单元格、写入范围内多个单元格代码
# 写入 1 个单元格 sheet.range('A2').value = '大明' # 一行或一列写入多个单元格 #
横向写入A1:C1 sheet.range('A1').value = [1,2,3] # 纵向写入A1:A3 sheet.range('A1').options(transpose=True).value =
[1,2,3] # 写入范围内多个单元格 sheet.range('A1').options(expand='table').value = [[1,2,3], [4,5,6]]
例如,如果要给 practice.xlsx 添加一行新的记录,代码如下:
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=True, add_book=False)
app.display_alerts = False app.screen_updating = False path = r"C:Scientific ResearchPython" wb
= app.books.open(path + r'practice.xlsx')
sheet = wb.sheets.active
sheet.range('A5').value = ['小兰', 23, '女']
wb.save()
wb.close()
app.quit()
有两种方法实现
# 方法一 shape = sheet.used_range.shape print(shape) # 方法二 nrow = sheet.api.UsedRange.Rows.count
ncol = sheet.api.UsedRange.Columns.count print(nrow) print(ncol)
# 输出 print(sheet.range('A1:A2').row_height) print(sheet.range('A1:A2').column_width)
# 修改
sheet.range('A1:A2').row_height = 15 sheet.range('A1:A2').column_width = 10
可以调用Excel公式,这是pandas无法完成的
# 获取公式 print(sheet.range('B2').formula_array) # 写入公式 sheet.range('B2').formula='=SUM(A1,A2)'
当然类似openpyxl等样式修改也是支持的
# 获取颜色 print(sheet.range('C1').color) # 设置颜色 sheet.range('C1').color = (255, 0, 120) #
清除颜色 sheet.range('C1').color = None
以上仅是针对一些常用操作给出代码示例与讲解,更多的操作可以阅读官方文档,大家也可以自己对比一下
xlwings和其他库在部分操作上的异同。未来我们也会更新基于xlwings的办公自动化案例!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-11