
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
LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03