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Python openpyxl库处理Excel文件高级应用技巧实例

目录
  • openpyxl的重要性和优势
  • 安装openpyxl
  • 基本概念
    • 1 Workbook(工作簿)
    • 2 Sheet(工作表)
    • 3 Cell(单元格)
  • 读取数据
    • 1 打开Excel文件
    • 2 读取文本数据
    • 3 读取数字数据
    • 4 读取日期数据
  • 写入数据
    • 1 写入文本和数字数据
    • 2 写入日期数据
    • 3 样式设置
    • 4 合并单元格
    • 5 保存文件
  • 图表和图片
    • 1 添加图表
    • 2 插入图片
    • 3 设置图表和图片属性
    • 4 保存文件
  • 数据筛选和排序
    • 1 数据筛选
    • 2 数据排序
  • 公式计算
    • 1 基本公式
    • 2 复杂公式
    • 3 计算日期差
    • 4 注意事项
  • 样式设置
    • 1 设置字体样式
    • 2 设置背景颜色
    • 3 设置边框
  • 实际应用场景
    • 1 数据报告生成
    • 2 数据导出
    • 3 批量处理数据
  • 总结

    openpyxl的重要性和优势

    跨平台性: openpyxl可以在多个平台上运行,包括Windows、linux和MACOS,使得数据处理任务更加灵活和便捷。

    无需Excel软件: 与使用Excel软件相比,openpyxl允许在没有安装Microsoft Excel的环境中进行Excel文件的读写和操作。

    开放源代码: openpyxl是一个开源项目,可以自由使用和修改,使得开发者能够根据自己的需求对其进行定制和扩展。

    活跃的社区支持: 由于其在开源社区中的活跃参与,openpyxl不断更新和改进,确保与最新的Excel格式兼容,并提供最佳性能。

    功能丰富: openpyxl提供了丰富的功能,包括但不限于读取和写入数据、创建图表、设置样式、执行公式计算等,使其适用于各种复杂的Excel处理任务。

    安装openpyxl

    使用pip(python包管理工具)来安装openpyxl。

    pip install openpyxl
    

    基本概念

    1 Workbook(工作簿)

    在openpyxl中,Workbook是一个Excel工作簿的抽象表示。它是整个Excel文件的最顶层对象,包含了所有的Sheet和相关数据。

    示例代码:创建Workbook

    from openpyxl import Workbook
    
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    

    在这个例子中,使用Workbook类创建了一个新的Excel工作簿。

    2 Sheet(工作表)

    Sheet是工作簿中的一个单独的工作表。工作簿可以包含一个或多个工作表。默认情况下,创建工作簿时会包含一个名为”Sheet”的工作表。

    示例代码:添加Sheet

    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    # 创建一个名为"NewSheet"的Sheet
    new_sheet = wb.create_sheet("NewSheet")

    在这个例子中,通过active属性获取了活动的工作表,然后使用create_sheet方法创建了一个名为”NewSheet”的新工作表。

    3 Cell(单元格)

    Cell是工作表中的一个单元格,用于存储数据。单元格由列字母和行号唯一标识,例如”A1″表示第一列第一行的单元格。

    示例代码:写入数据到单元格

    # 向单元格写入数据
    sheet['A1'] = 'Hello'
    sheet['B1'] = 'World'
    

    在这个例子中,使用单元格坐标(’A1’和’B1’)向工作表中的特定单元格写入了数据。

    读取数据

    在openpyxl中,可以使用不同的方法来从已有的Excel文件中读取数据,包括文本、数字和日期等不同数据类型。

    1 打开Excel文件

    首先,需要使用load_workbook函数打开已有的Excel文件。

    from openpyxl import load_workbook
    # 打开Excel文http://www.devze.com件
    wb = load_workbook('example.xlsx')
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active

    2 读取文本数据

    对于包含文本数据的单元格,可以直接通过value属性读取。

    # 读取文本数据
    text_data = sheet['A1'].value
    print("文本数据:", text_data)
    

    3 读取数字数据

    对于包含数字数据的单元格,同样可以通过value属性读取。

    # 读取数字数据
    number_data =js sheet['B1'].value
    print("数字数据:", number_data)
    

    4 读取日期数据

    如果单元格包含日期数据,可以通过value属性读取日期对象。

    # 读取日期数据
    date_data = sheet['C1'].value
    print("日期数据:", date_data)
    

    在读取日期数据时,openpyxl会将其转换为Python的datetime对象。

    写入数据

    在openpyxl中,可以使用不同的方法向Excel文件中写入不同类型的数据,同时还可以进行一些样式设置和合并单元格等操作。

    1 写入文本和数字数据

    对于文本和数字数据,可以直接在单元格中使用等号赋值。

    # 写入文本和数字数据
    sheet['A1'] = 'Hello'
    sheet['B1'] = 123
    

    2 写入日期数据

    对于日期数据,可以使用Python的datetime对象。

    from datetime import datetime
    
    # 写入日期数据
    sheet['C1'] = datetime(2023, 1, 1)
    

    3 样式设置

    openpyxl可以对单元格进行样式设置,包括字体、颜色和边框等。

    from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Border
    # 设置字体样式
    sheet['A1'].font = Font(bold=True, color='FF0000')
    # 设置背景颜色
    sheet['A1'].fill = PatternFill(start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid')
    # 设置边框
    sheet['A1'].border = Border(left=Side(border_style='thin', color='000000'),
                                right=Side(border_style='thin', color='000000'),
                                top=Side(border_style='thin', color='000000'),
                                bottom=Side(border_style='thin', color='000000'))

    4 合并单元格

    可以使用merge_cells方法合并单元格。

    # 合并单元格
    sheet.merge_cells('A1:B2')
    

    5 保存文件

    最后,需要保存Workbook,以便在Excel中查看结果。

    # 保存文件
    wb.save('write_example.xlsx')
    

    图表和图片

    在openpyxl中,可以使用图表和图片来更生动地展示数据和信息。以下是如何处理图表和图片的示例。

    1 添加图表

    首先,创建一个简单的柱状图,并将其添加到Excel文件中。

    from openpyxl.chart import BarChart, Reference
    
    # 创建柱状图对象
    chart = BarChart()
    
    # 设置图表数据范围
    data = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_col=3, max_row=2)
    chart.add_data(data)
    
    # 将图表添加到Sheet
    sheet.add_chart(chart, "D4")
    

    2 插入图片

    接下来,插入一张图片到Excel文件中。

    from openpyxl.drawing.image import Image
    
    # 插入图片
    img = Image('path/to/image.jpg')
    sheet.add_image(img, 'E4')
    

    确保替换&http://www.devze.comnbsp;'path/to/image.jpg' 为实际图片的路径,并将图片添加到Excel文件的指定位置。

    3 设置图表和图片属性

    还可以设置图表和图片的各种属性,如位置、大小、标题等。

    # 设置图表位置和大小
    chart.x = 50
    chart.y = 100
    chart.width = 300
    chart.height = 200
    
    # 设置图片位置和大小
    img.width = 100
    img.height = 100
    img.anchor = 'F4'
    

    4 保存文件

    最后,需要保存Workbook,以便在Excel中查看结果。

    # 保存文件
    wb.save('chart_and_image_example.xlsx')
    

    数据筛选和排序

    在openpyxl中,可以使用筛选和排序功能对Excel表格中的数据进行进一步的处理。以下是如何在openpyxl中实现数据筛选和排序的示例。

    1 数据筛选

    使用AutoFilter来实现数据筛选。下面是一个示例,演示如何按条件筛选数据。

    from openpyxl import Workbook
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    # 写入示例数据
    sheet['A1'] = 'Name'
    sheet['B1'] = 'Score'
    data = [
        ('Alice', 85),
        ('Bob', 92),
        ('Charlie', 78),
        ('David', 95),
        ('Eva', 88)
    ]
    for row in data:
        sheet.append(row)
    # 启用AutoFilter
    sheet.auto_filter.ref = sheet.dimensions
    # 按条件筛选数据
    sheet.auto_filter.add_filter_column(1, ["Alice", "David"])
    # 保存文件
    wb.save('filter_example.xlsx')

    在上述代码中,使用auto_filter属性启用了AutoFilter,并通过add_filter_column方法按条件筛选了数据。

    2 数据排序

    openpyxl也提供了对数据进行排序的功能。以下是一个示例,演示如何按指定列对数据进行升序排序。

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
    import pandas as pd
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    # 写入示例数据
    sheet['A1'] = 'Name'
    sheet['B1'] = 'Score'
    data = [
        ('Alice', 85),
        ('Bob', 92),
        ('Charlie', 78),
        ('David', 95),
        ('Eva', 88)
    ]
    for row in data:
        sheet.append(row)
    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Score'])
    # 按Score列升序排序
    df.sort_values(by='Score', inplace=True)
    # 将排序后的数据写回Excel
    for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(df, index=False, header=True), 2):
        for c_idx, value in enumerate(row, 1):
            sheet.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=value)
    # 保存文件
    wb.save('sort_example.xlsx')

    在上述代码中,使用pandas库将数据转换为DataFrame,然后使用sort_values方法按指定列(这里是’Score’列)进行升序排序,最后将排序后的数据写回Excel。

    公式计算

    在openpyxl中,可以使用公式对Excel文件中的数据进行计算。以下是如何使用公式的示例,以及一些注意事项。

    1 基本公式

    首先,可以在单元格中使用基本的Excel函数进行计算。

    from openpyxl import Workbook
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    # 写入示例数据
    sheet['A1'] = 10
    sheet['A2'] = 20
    # 使用SUM函数计算A1和A2的总和
    sheet['A3'] = '=SUM(A1:A2)'
    # 保存文件
    wb.save('formula_example.xlsx')

    在上述代码中,使用了Excel的SUM函数计算了A1和A2的总和。

    2 复杂公式

    还可以编写更复杂的公式,涉及多个单元格和函数。

    from openpyxl import Workbook
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    # 写入示例数据
    sheet['B1'] = 5
    sheet['B2'] = 10
    sheet['B3'] = 15
    # 使用AVERAGE函数计算B1到B3的平均值
    sheet['B4'] = '=AVERAGE(B1:B3)'
    # 保存文件
    wb.save('complex_formula_example.xlsx')

    在上述代码中,使用了Excel的AVERAGE函数计算了B1到B3的平均值。

    3 计算日期差

    如果数据涉及日期,可以使用日期函数计算日期之间的差值。

    from openpyxl import Workbook
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    # 写入日期数据
    sheet['C1'] = '2023-01-01'
    sheet['C2'] = '2023-01-10'
    # 使用DATEDIF函数计算C1和C2之间的天数差
    sheet['C3'] = '=DATEDIF(C1, C2, "D")'
    # 保存文件
    wb.save('date_formula_example.xlsx')

    在上述代码中,使用了Excel的DATEDIF函数计算了C1和C2之间的天数差。

    4 注意事项

    • 在写入公式时,确保在公式字符串前面加上等号(=)。

    • 请注意使用Excel支持的函数和语法。

    样式设置

    在openpyxl中,可以通过设置样式来美化Excel文件,包括设置字体、颜色、边框等方面。以下是如何使用openpyxl进行样式设置的示例。

    1 设置字体样式

    设置单元格的字体样式,如粗体、斜体、字体颜色等。

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.styles import Font
    
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    
    # 写入数据
    sheet['A1'] = 'Hello, World!'
    
    # 设置字体样式
    font_style = Font(size=14, bold=True, italic=True, color='FF0000')
    sheet['A1'].font = font_style
    
    # 保存文件
    wb.save('font_style_example.xlsx')
    

    在上述代码中,创建了一个字体样式对象font_style,并将其应用到单元格’A1’。

    2 设置背景颜色

    还可以设置单元格的背景颜色。

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.styles import PatternFill
    
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    
    # 写入数据
    sheet['A1'] = 'Colored Cell'
    
    # 设置背景颜色
    fill = PatternFill(start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid')
    sheet['A1'].fill = fill
    
    # 保存文件
    wb.save('background_color_example.xlsx')
    

    在上述代码中,创建了一个填充样式对象fill,并将其应用到单元格’A1’。

    3 设置边框

    设置单元格的边框样式,包括左、右、上、下边框。

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.styles import Border, Side
    
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    
    # 写入数据
    sheet['A1'] = 'Bordered Cell'
    
    # 设置边框
    border_style = Border(left=Side(border_style='thin', color='000000'),
                          right=Side(border_style='thin', color='000000'),
                          top=Side(border_style='thin', color='000000'),
                          bottom=Side(border_style='thin', color='000000'))
    sheet['A1'].border = border_style
    
    # 保存文件
    wb.save('border_style_example.xlsx')
    

    在上述代码中,创建了一个边框样式对象border_style,并将其应用到单元格’A1’。

    实际应用场景

    openpyxl在实际项目中有着广泛的应用,特别是在需要处理Excel文件的数据报告、数据导出等场景。以下是一些实际应用示例,展示openpyxl在真实项目中的用途。

    1 数据报告生成

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.styles import Font, Alignment
    
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    
    # 写入数据报告标python题
    sheet['A1'] = '月度销售报告'
    sheet['A1'].font = Font(size=18, bold=True)
    sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
    
    # 写入销售数据
    sales_data = [
        ('产品', '销售额', '利润'),
        ('A产品', 5000, 2000),
        ('B产品', 8000, 3500),
        ('C产品', 6000, 2800),
    ]
    
    for row_idx, row_data in enumerate(sales_data, start=3):
        for col_idx, value in enumerate(row_data, start=1):
            sheet.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)
    
    # 保存文件
    wb.save('sales_report.xlsx')
    

    在这个示例中,使用openpyxl创建了一个销售报告,包括标题、销售数据表格等。通过设置字体、居中对齐等样式,使得报告看起来更加专业。

    2 数据导出

    from openpyxl import Workbook
    
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    
    # 写入数据
    data_to_export = [
        ['Name', 'Age', 'City'],
        ['Alice', 25, 'New York'],
        ['Bob', 30, 'London'],
        ['Charlie', 22, 'Tokyo'],
    ]
    
    for row_idx, row_data in enumerate(data_to_export, start=1):
        for col_idx, value in enumerate(row_data, start=1):
            sheet.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)
    
    # 保存文件
    wb.save('exported_data.xlsx')
    

    在这个示例中,使用openpyxl创建了一个简单的数据表格,并将其导出为Excel文件。这在数据导出和交换方面非常常见。

    3 批量处理数据

    from openpyxl import load_workbook
    from openpyxl.styles import Font
    
    # 加载已有的Excel文件
    wb = load_workbook('existing_data.xlsx')
    
    # 获取活动的Sheet
    sheet = wb.active
    
    # 在现有数据上追加新数据
    new_data = [
        ['Eva', 28, 'Berlin'],
        ['David', 35, 'Paris'],
    ]
    
    for row_data in new_data:
        sheet.append(row_data)
    
    # 设置标题行的字体样式
    for cell in sheet['1']:
        cell.font = Font(bold=True)
    
    # 保存文件
    wb.sajavascriptve('updated_data.xlsx')
    

    在这个示例中,加载了一个已有的Excel文件,追加了新的数据,并设置了标题行的字体样式。这在批量处理数据的场景中非常实用。

    总结

    在总结中,深入探索了openpyxl这一强大的Python库,用于处理Excel文件。首先了解了其基本概念,包括Workbook、Sheet和Cell,然后学习了如何读取和写入不同类型的数据。通过示例代码,演示了如何处理图表、图片,以及使用公式进行计算。在样式设置方面,详细介绍了如何设置字体、颜色、边框等,以美化Excel文件中的数据。通过实际应用示例,展示了openpyxl在数据报告生成、数据导出、批量处理数据等方面的广泛应用。

    尤其值得强调的是,openpyxl的灵活性和功能丰富性使其成为处理Excel数据的理想选择,适用于没有安装Microsoft Excel的环境中。

    以上就是Python openpyxl库处理Excel文件高级应用技巧实例的详细内容,更多关于Python openpyxl处理Excel的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章!

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