作者:陈熹
来源:早起Python
本文含 3321 字,30 代码片段,建议阅读 8 分钟
大家好,今天我们就来详细的盘点python操作Excel神器openpyxl的各种操作!本文将以详细图表/代码的形式讲解如何对Excel进行读取、写入及样式调整,可以当成速查手册使用,随用随查,建议收藏!
——安装
openpyxl是一个非标准库,因此需要自行安装,安装过程并不困难,Windows/Mac用户均可以在命令行(CMD)/终端(Terminal)中使用pip安装
pip install openpyxl
——前置知识
在使用这个模块之前我们需要对Excel表格结构有个比较细致的了解,见下图:
简而言之,一个Excel工作簿workbook由一个或者多个工作表sheet组成,一个sheet可以看作是多个行row组成,也可以看作是多个列column组成,而每一行每一列都由多个单元格cell组成!
——读取Excel
1.载入Excel
from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(filename='测试.xlsx’) print(workbook.sheetnames)
注意load_workbook只能打开已经存在的Excel,不能创建新的工作簿
2.根据名称获取工作表
from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(filename='其他.xlsx') print(workbook.sheetnames) sheet = workbook['工作业务']
如果只有一张工作表也可以用:
sheet = workbook.active
3.获取表格内容所在的范围
print(sheet.dimensions)
4.获取某个单元格的具体内容
这边提供两种方法,注意都需要以cell.value形式输出具体值
5.获取某个单元格的行、列、坐标
print(cell.row, cell.column, cell.coordinate)
6.获取多个格子的值
这里也有一个细节,Excel中每一列由字母确定,是字符型;每一行由一个数字确定,是整型。当然,上面的三种方法都是获取一堆表格,现在要输出每一个表格的值就需要遍历:
for cell in cells: print(cell.value)
三种方法依然有自己的局限性,如果我需要特定范围的值,且懒得换算成字母数字坐标。例如我想要获取第2行至第5行、第1列至第3列的全部单元格。因此必须掌握第4种方法:
7.读取所有的行
for row in sheet.rows: print(row)
——Excel写入
1. 保存Excel
workbook.save(filename='Excel工作表1.xlsx')
2.写入单元格
cell = sheet['A1'] cell.value = '业务需求
3.写入一行或多行数据
4.将公式写入单元格并保存
sheet['K11'] = '=AVERAGE(K1:K10)'
5.插入一行或多行
6. 插入一列或多列
7.删除多行
8.删除多列
9. 移动范围数据
10. 创建新的Excel表格
from openpyxl import Workbook workbook = Workbook()
——Excel样式调整
1. 设置字体样式
2. 设置对齐样式
3. 设置边框样式
4. 设置单元格填充样式
5. 设置行高和列宽
sheet.row_dimensions[1].height = 50 sheet.column_dimensions['C'].width = 20
6. 单元格合并与取消
# 合并 sheet.merge_cells('A1:B2') sheet.merge_cells(start_row=1, start_column=3, end_row=2, end_column=4) # 取消合并 sheet.unmerge_cells('A1:B2') sheet.unmerge_cells(start_row=1, start_column=3, end_row=2, end_column=4)
有了上面的基础知识之后我们就能更快速的与办公自动化需求结合使用了。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20