python操作Excel神器openpyxl怎么使用

本篇內容主要講解“python操作Excel神器openpyxl怎么使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“python操作Excel神器openpyxl怎么使用”吧!

Excel xlsx

xlsx 是 Microsoft Excel 使用的開放 XML 電子表格文件格式的文件擴展名。 xlsm 文件支持宏。 xlsx 是專有的二進制格式，而 xlsx 是基于 Office Open XML 格式的。

$ sudo pip3 install openpyxl

我們使用pip3工具安裝openpyxl。 

Openpyxl 創建新文件

在第一個示例中，我們使用openpyxl創建一個新的 xlsx 文件。

write_xlsx.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
import time
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet['A1'] = 56
sheet['A2'] = 43
 
now = time.strftime("%x")
sheet['A3'] = now
 
book.save("sample.xlsx")

在示例中，我們創建一個新的 xlsx 文件。 我們將數據寫入三個單元格。

from openpyxl import Workbook

從openpyxl模塊，我們導入Workbook類。 工作簿是文檔所有其他部分的容器。

book = Workbook()

我們創建一個新的工作簿。 始終使用至少一個工作表創建一個工作簿。

sheet = book.active

我們獲得對活動工作表的引用。

sheet['A1'] = 56
sheet['A2'] = 43

我們將數值數據寫入單元格 A1 和 A2。

now = time.strftime("%x")
sheet['A3'] = now

我們將當前日期寫入單元格 A3。

book.save("sample.xlsx")

我們使用save()方法將內容寫入sample.xlsx文件。

Openpyxl 寫入單元格

寫入單元格有兩種基本方法：使用工作表的鍵（例如 A1 或 D3），或通過cell()方法使用行和列表示法。

write2cell.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet['A1'] = 1
sheet.cell(row=2, column=2).value = 2
 
book.save('write2cell.xlsx')

在示例中，我們將兩個值寫入兩個單元格。

sheet['A1'] = 1

在這里，我們將數值分配給 A1 單元。

sheet.cell(row=2, column=2).value = 2

在這一行中，我們用行和列表示法寫入單元格 B2。

Openpyxl 附加值

使用append()方法，我們可以在當前工作表的底部附加一組值。

appending_values.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
book.save('appending.xlsx')

在示例中，我們將三列數據附加到當前工作表中。

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

數據存儲在元組的元組中。

for row in rows:
    sheet.append(row)

我們逐行瀏覽容器，并使用append()方法插入數據行。

OpenPyXL 讀取單元格

在下面的示例中，我們從sample.xlsx文件中讀取先前寫入的數據。

read_cells.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')
 
sheet = book.active
 
a1 = sheet['A1']
a2 = sheet['A2']
a3 = sheet.cell(row=3, column=1)
 
print(a1.value)
print(a2.value) 
print(a3.value)

該示例加載一個現有的 xlsx 文件并讀取三個單元格。

book = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')

使用load_workbook()方法打開文件。

a1 = sheet['A1']
a2 = sheet['A2']
a3 = sheet.cell(row=3, column=1)

我們讀取 A1，A2 和 A3 單元的內容。 在第三行中，我們使用cell()方法獲取 A3 單元格的值。

$ ./read_cells.py 
56
43
10/26/16

這是示例的輸出。

OpenPyXL 讀取多個單元格

我們有以下數據表：

我們使用范圍運算符讀取數據。

read_cells2.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('items.xlsx')
 
sheet = book.active
 
cells = sheet['A1': 'B6']
 
for c1, c2 in cells:
    print("{0:8} {1:8}".format(c1.value, c2.value))

在示例中，我們使用范圍運算從兩列讀取數據。

cells = sheet['A1': 'B6']

在這一行中，我們從單元格 A1-B6 中讀取數據。

for c1, c2 in cells:
    print("{0:8} {1:8}".format(c1.value, c2.value))

format()功能用于在控制臺上整潔地輸出數據。

$ ./read_cells2.py 
Items    Quantity
coins          23
chairs          3
pencils         5
bottles         8
books          30

Openpyxl 按行迭代

iter_rows()方法將工作表中的單元格返回為行。

iterating_by_rows.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    
 
book.save('iterbyrows.xlsx')

該示例逐行遍歷數據。

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):

我們提供了迭代的邊界。

$ ./iterating_by_rows.py 
88 46 57 
89 38 12 
23 59 78 
56 21 98 
24 18 43 
34 15 67

Openpyxl 按列迭代

iter_cols()方法將工作表中的單元格作為列返回。

iterating_by_columns.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
for row in sheet.iter_cols(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    
 
book.save('iterbycols.xlsx')

該示例逐列遍歷數據。

$ ./iterating_by_columns.py 
88 89 23 56 24 34 
46 38 59 21 18 15 
57 12 78 98 43 67

統計

對于下一個示例，我們需要創建一個包含數字的 xlsx 文件。 例如，我們使用RANDBETWEEN()函數在 10 列中創建了 25 行數字。

mystats.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
import statistics as stats
 
book = openpyxl.load_workbook('numbers.xlsx', data_only=True)
 
sheet = book.active
 
rows = sheet.rows
 
values = []
 
for row in rows:
    for cell in row:
        values.append(cell.value)
 
print("Number of values: {0}".format(len(values)))
print("Sum of values: {0}".format(sum(values)))
print("Minimum value: {0}".format(min(values)))
print("Maximum value: {0}".format(max(values)))
print("Mean: {0}".format(stats.mean(values)))
print("Median: {0}".format(stats.median(values)))
print("Standard deviation: {0}".format(stats.stdev(values)))
print("Variance: {0}".format(stats.variance(values)))

在示例中，我們從工作表中讀取所有值并計算一些基本統計信息。

import statistics as stats

導入statistics模塊以提供一些統計功能，例如中值和方差。

book = openpyxl.load_workbook('numbers.xlsx', data_only=True)

使用data_only選項，我們從單元格而不是公式中獲取值。

rows = sheet.rows

我們得到所有不為空的單元格行。

for row in rows:
    for cell in row:
        values.append(cell.value)

在兩個 for 循環中，我們從單元格中形成一個整數值列表。

print("Number of values: {0}".format(len(values)))
print("Sum of values: {0}".format(sum(values)))
print("Minimum value: {0}".format(min(values)))
print("Maximum value: {0}".format(max(values)))
print("Mean: {0}".format(stats.mean(values)))
print("Median: {0}".format(stats.median(values)))
print("Standard deviation: {0}".format(stats.stdev(values)))
print("Variance: {0}".format(stats.variance(values)))

我們計算并打印有關值的數學統計信息。 一些功能是內置的，其他功能是通過statistics模塊導入的。

$ ./mystats.py 
Number of values: 312
Sum of values: 15877
Minimum value: 0
Maximum value: 100
Mean: 50.88782051282051
Median: 54.0
Standard deviation: 28.459203819700967
Variance: 809.9262820512821

Openpyxl 過濾器&排序數據

圖紙具有auto_filter屬性，該屬性允許設置過濾條件和排序條件。

請注意，Openpyxl 設置了條件，但是我們必須在電子表格應用中應用它們。

filter_sort.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
wb = Workbook()
sheet = wb.active
 
data = [
    ['Item', 'Colour'],
    ['pen', 'brown'],
    ['book', 'black'],
    ['plate', 'white'],
    ['chair', 'brown'],
    ['coin', 'gold'],
    ['bed', 'brown'],
    ['notebook', 'white'],
]
 
for r in data:
    sheet.append(r)
 
sheet.auto_filter.ref = 'A1:B8'
sheet.auto_filter.add_filter_column(1, ['brown', 'white'])
sheet.auto_filter.add_sort_condition('B2:B8')
 
wb.save('filtered.xlsx')

在示例中，我們創建一個包含項目及其顏色的工作表。 我們設置一個過濾器和一個排序條件。

Openpyxl 維度

為了獲得那些實際包含數據的單元格，我們可以使用維度。

dimensions.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet['A3'] = 39
sheet['B3'] = 19
 
rows = [
    (88, 46),
    (89, 38),
    (23, 59),
    (56, 21),
    (24, 18),
    (34, 15)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
print(sheet.dimensions)
print("Minimum row: {0}".format(sheet.min_row))
print("Maximum row: {0}".format(sheet.max_row))
print("Minimum column: {0}".format(sheet.min_column))
print("Maximum column: {0}".format(sheet.max_column))
 
for c1, c2 in sheet[sheet.dimensions]:
    print(c1.value, c2.value)
 
book.save('dimensions.xlsx')

該示例計算兩列數據的維數。

sheet['A3'] = 39
sheet['B3'] = 19
 
rows = [
    (88, 46),
    (89, 38),
    (23, 59),
    (56, 21),
    (24, 18),
    (34, 15)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)

我們將數據添加到工作表。 請注意，我們從第三行開始添加。

print(sheet.dimensions)

dimensions屬性返回非空單元格區域的左上角和右下角單元格。

print("Minimum row: {0}".format(sheet.min_row))
print("Maximum row: {0}".format(sheet.max_row))

使用min_row和max_row屬性，我們可以獲得包含數據的最小和最大行。

print("Minimum column: {0}".format(sheet.min_column))
print("Maximum column: {0}".format(sheet.max_column))

通過min_column和max_column屬性，我們獲得了包含數據的最小和最大列。

for c1, c2 in sheet[sheet.dimensions]:
    print(c1.value, c2.value)

我們遍歷數據并將其打印到控制臺。

$ ./dimensions.py 
A3:B9
Minimum row: 3
Maximum row: 9
Minimum column: 1
Maximum column: 2
39 19
88 46
89 38
23 59
56 21
24 18
34 15

工作表

每個工作簿可以有多個工作表。

Figure: Sheets

讓我們有一張包含這三張紙的工作簿。

sheets.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')
 
print(book.get_sheet_names())
 
active_sheet = book.active
print(type(active_sheet))
 
sheet = book.get_sheet_by_name("March")
print(sheet.title)

該程序可用于 Excel 工作表。

print(book.get_sheet_names())

get_sheet_names()方法返回工作簿中可用工作表的名稱。

active_sheet = book.active
print(type(active_sheet))

我們獲取活動表并將其類型打印到終端。

sheet = book.get_sheet_by_name("March")

我們使用get_sheet_by_name()方法獲得對工作表的引用。

print(sheet.title)

檢索到的工作表的標題將打印到終端。

$ ./sheets.py 
['January', 'February', 'March']
<class 'openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet'>
March

這是程序的輸出。

sheets2.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')
 
book.create_sheet("April")
 
print(book.sheetnames)
 
sheet1 = book.get_sheet_by_name("January")
book.remove_sheet(sheet1)
 
print(book.sheetnames)
 
book.create_sheet("January", 0)
print(book.sheetnames)
 
book.save('sheets2.xlsx')

在此示例中，我們創建一個新工作表。

book.create_sheet("April")

使用create_sheet()方法創建一個新圖紙。

print(book.sheetnames)

圖紙名稱也可以使用sheetnames屬性顯示。

book.remove_sheet(sheet1)

可以使用remove_sheet()方法將紙張取出。

book.create_sheet("January", 0)

可以在指定位置創建一個新圖紙。 在我們的例子中，我們在索引為 0 的位置創建一個新工作表。

$ ./sheets2.py 
['January', 'February', 'March', 'April']
['February', 'March', 'April']
['January', 'February', 'March', 'April']

可以更改工作表的背景顏色。

sheets3.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')
 
sheet = book.get_sheet_by_name("March")
sheet.sheet_properties.tabColor = "0072BA"
 
book.save('sheets3.xlsx')

該示例修改了標題為“ March”的工作表的背景顏色。

sheet.sheet_properties.tabColor = "0072BA"

我們將tabColor屬性更改為新顏色。

第三工作表的背景色已更改為某種藍色。

合并單元格

單元格可以使用merge_cells()方法合并，而可以不使用unmerge_cells()方法合并。 當我們合并單元格時，除了左上角的所有單元格都將從工作表中刪除。

merging_cells.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet.merge_cells('A1:B2')
 
cell = sheet.cell(row=1, column=1)
cell.value = 'Sunny day'
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
 
book.save('merging.xlsx')

在該示例中，我們合并了四個單元格：A1，B1，A2 和 B2。 最后一個單元格中的文本居中。

from openpyxl.styles import Alignment

為了使文本在最后一個單元格中居中，我們使用了openpyxl.styles模塊中的Alignment類。

sheet.merge_cells('A1:B2')

我們用merge_cells()方法合并四個單元格。

cell = sheet.cell(row=1, column=1)

我們得到了最后一個單元格。

cell.value = 'Sunny day'
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

我們將文本設置為合并的單元格并更新其對齊方式。

Openpyxl 凍結窗格

凍結窗格時，在滾動到工作表的另一個區域時，我們會保持工作表的某個區域可見。

freezing.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet.freeze_panes = 'B2'
 
book.save('freezing.xlsx')

該示例通過單元格 B2 凍結窗格。

sheet.freeze_panes = 'B2'

要凍結窗格，我們使用freeze_panes屬性。

Openpyxl 公式

下一個示例顯示如何使用公式。 openpyxl不進行計算； 它將公式寫入單元格。

formulas.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (34, 26),
    (88, 36),
    (24, 29),
    (15, 22),
    (56, 13),
    (76, 18)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
cell = sheet.cell(row=7, column=2)
cell.value = "=SUM(A1:B6)"
cell.font = cell.font.copy(bold=True)
 
book.save('formulas.xlsx')

在示例中，我們使用SUM()函數計算所有值的總和，并以粗體顯示輸出樣式。

rows = (
    (34, 26),
    (88, 36),
    (24, 29),
    (15, 22),
    (56, 13),
    (76, 18)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)

我們創建兩列數據。

cell = sheet.cell(row=7, column=2)

我們得到顯示計算結果的單元格。

cell.value = "=SUM(A1:B6)"

我們將一個公式寫入單元格。

cell.font = cell.font.copy(bold=True)

我們更改字體樣式。

OpenPyXL 圖像

在下面的示例中，我們顯示了如何將圖像插入到工作表中。

write_image.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
img = Image("icesid.png")
sheet['A1'] = 'This is Sid'
 
sheet.add_image(img, 'B2')
 
book.save("sheet_image.xlsx")

在示例中，我們將圖像寫到一張紙上。

from openpyxl.drawing.image import Image

我們使用openpyxl.drawing.image模塊中的Image類。

img = Image("icesid.png")

創建一個新的Image類。 icesid.png圖像位于當前工作目錄中。

sheet.add_image(img, 'B2')

我們使用add_image()方法添加新圖像。

Openpyxl 圖表

openpyxl庫支持創建各種圖表，包括條形圖，折線圖，面積圖，氣泡圖，散點圖和餅圖。

根據文檔，openpyxl僅支持在工作表中創建圖表。 現有工作簿中的圖表將丟失。

create_bar_chart.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import (
    Reference,
    Series,
    BarChart
)
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = [
    ("USA", 46),
    ("China", 38),
    ("UK", 29),
    ("Russia", 22),
    ("South Korea", 13),
    ("Germany", 11)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
data = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=6)
categs = Reference(sheet, min_col=1, min_row=1, max_row=6)
 
chart = BarChart()
chart.add_data(data=data)
chart.set_categories(categs)
 
chart.legend = None
chart.y_axis.majorGridlines = None
chart.varyColors = True
chart.title = "Olympic Gold medals in London"
 
sheet.add_chart(chart, "A8")    
 
book.save("bar_chart.xlsx")

在此示例中，我們創建了一個條形圖，以顯示 2012 年倫敦每個國家/地區的奧運金牌數量。

from openpyxl.chart import (
    Reference,
    Series,
    BarChart
)

openpyxl.chart模塊具有使用圖表的工具。

book = Workbook()
sheet = book.active

創建一個新的工作簿。

rows = [
    ("USA", 46),
    ("China", 38),
    ("UK", 29),
    ("Russia", 22),
    ("South Korea", 13),
    ("Germany", 11)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)

我們創建一些數據并將其添加到活動工作表的單元格中。

data = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=6)

對于Reference類，我們引用表中代表數據的行。 在我們的案例中，這些是奧運金牌的數量。

categs = Reference(sheet, min_col=1, min_row=1, max_row=6)

我們創建一個類別軸。 類別軸是將數據視為一系列非數字文本標簽的軸。 在我們的案例中，我們有代表國家名稱的文本標簽。

chart = BarChart()
chart.add_data(data=data)
chart.set_categories(categs)

我們創建一個條形圖并為其設置數據和類別。

chart.legend = None
chart.y_axis.majorGridlines = None

使用legend和majorGridlines屬性，可以關閉圖例和主要網格線。

chart.varyColors = True

將varyColors設置為True，每個條形都有不同的顏色。

chart.title = "Olympic Gold medals in London"

為圖表設置標題。

sheet.add_chart(chart, "A8")

使用add_chart()方法將創建的圖表添加到工作表中。

在本教程中，我們使用了 openpyxl 庫。 我們已經從 Excel 文件中讀取數據，并將數據寫入 Excel 文件中。

到此，相信大家對“python操作Excel神器openpyxl怎么使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！