
Python使用openpyxl讀寫excel文件的方法
本篇文章主要介紹了Python使用openpyxl讀寫excel文件的方法,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
這是一個第三方庫,可以處理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安裝。如果使用Aanconda,應該自帶了。
讀取Excel文件
需要導入相關函數。
from openpyxl import load_workbook
# 默認可讀寫,若有需要可以指定write_only和read_only為True
wb = load_workbook('mainbuilding33.xlsx')
默認打開的文件為可讀寫,若有需要可以指定參數read_only為True。
獲取工作表--Sheet
# 獲得所有sheet的名稱
print(wb.get_sheet_names())
# 根據sheet名字獲得sheet
a_sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
# 獲得sheet名
print(a_sheet.title)
# 獲得當前正在顯示的sheet, 也可以用wb.get_active_sheet()
sheet = wb.active
獲取單元格
# 獲取某個單元格的值,觀察excel發現也是先字母再數字的順序,即先列再行
b4 = sheet['B4']
# 分別返回
print(f'({b4.column}, {b4.row}) is {b4.value}') # 返回的數字就是int型
# 除了用下標的方式獲得,還可以用cell函數, 換成數字,這個表示B2
b4_too = sheet.cell(row=4, column=2)
print(b4_too.value)
b4.column返回B, b4.row返回4, value則是那個單元格的值。另外cell還有一個屬性coordinate, 像b4這個單元格返回的是坐標B4。
獲得最大行和最大列
# 獲得最大列和最大行
print(sheet.max_row)
print(sheet.max_column)
獲取行和列
sheet.rows為生成器, 里面是每一行的數據,每一行又由一個tuple包裹。
sheet.columns類似,不過里面是每個tuple是每一列的單元格。
# 因為按行,所以返回A1, B1, C1這樣的順序
for row in sheet.rows:
for cell in row:
print(cell.value)
# A1, A2, A3這樣的順序
for column in sheet.columns:
for cell in column:
print(cell.value)
上面的代碼就可以獲得所有單元格的數據。如果要獲得某行的數據呢?給其一個索引就行了,因為sheet.rows是生成器類型,不能使用索引,轉換成list之后再使用索引,list(sheet.rows)[2]這樣就獲取到第二行的tuple對象。
for cell in list(sheet.rows)[2]:
print(cell.value)
如何獲得任意區間的單元格?
可以使用range函數,下面的寫法,獲得了以A1為左上角,B3為右下角矩形區域的所有單元格。注意range從1開始的,因為在openpyxl中為了和Excel中的表達方式一致,并不和編程語言的習慣以0表示第一個值。
for i in range(1, 4):
for j in range(1, 3):
print(sheet.cell(row=i, column=j))
# out
<Cell mainbuilding33.A1>
<Cell mainbuilding33.B1>
<Cell mainbuilding33.A2>
<Cell mainbuilding33.B2>
<Cell mainbuilding33.A3>
<Cell mainbuilding33.B3>
還可以像使用切片那樣使用。sheet['A1':'B3']返回一個tuple,該元組內部還是元組,由每行的單元格構成一個元組。
for row_cell in sheet['A1':'B3']:
for cell in row_cell:
print(cell)
for cell in sheet['A1':'B3']:
print(cell)
# out
(<Cell mainbuilding33.A1>, <Cell mainbuilding33.B1>)
(<Cell mainbuilding33.A2>, <Cell mainbuilding33.B2>)
(<Cell mainbuilding33.A3>, <Cell mainbuilding33.B3>)
根據字母獲得列號,根據列號返回字母
需要導入, 這兩個函數存在于openpyxl.utils
from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string
# 根據列的數字返回字母
print(get_column_letter(2)) # B
# 根據字母返回列的數字
print(column_index_from_string('D')) # 4
將數據寫入Excel
工作表相關
需要導入WorkBook
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
這樣就新建了一個新的工作表(只是還沒被保存)。
若要指定只寫模式,可以指定參數write_only=True。一般默認的可寫可讀模式就可以了。
print(wb.get_sheet_names()) # 提供一個默認名叫Sheet的表,office2016下新建提供默認Sheet1
# 直接賦值就可以改工作表的名稱
sheet.title = 'Sheet1'
# 新建一個工作表,可以指定索引,適當安排其在工作簿中的位置
wb.create_sheet('Data', index=1) # 被安排到第二個工作表,index=0就是第一個位置
# 刪除某個工作表
wb.remove(sheet)
del wb[sheet]
寫入單元格
還可以使用公式哦
# 直接給單元格賦值就行
sheet['A1'] = 'good'
# B9處寫入平均值
sheet['B9'] = '=AVERAGE(B2:B8)'
但是如果是讀取的時候需要加上data_only=True這樣讀到B9返回的就是數字,如果不加這個參數,返回的將是公式本身'=AVERAGE(B2:B8)'
append函數
可以一次添加多行數據,從第一行空白行開始(下面都是空白行)寫入。
# 添加一行
row = [1 ,2, 3, 4, 5]
sheet.append(row)
# 添加多行
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2, 40, 30],
[3, 40, 25],
[4, 50, 30],
[5, 30, 10],
[6, 25, 5],
[7, 50, 10],
]
由于append函數只能按行寫入。如果我們想按列寫入呢。append能實現需求么?如果把上面的列表嵌套看作矩陣。只要將矩陣轉置就可以了。使用zip()函數可以實現,不過內部的列表變成了元組就是了。都是可迭代對象,不影響。
list(zip(*rows))
# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7),
('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50),
('data2', 30, 25, 30, 10, 5, 10)]
解釋下上面的list(zip(*rows))首先*rows將列表打散,相當于填入了若干個參數,zip從某個列表中提取第1個值組合成一個tuple,再從每個列表中提取第2個值組合成一個tuple,一直到最短列表的最后一個值提取完畢后結束,更長列表的之后的值被舍棄,換句話,最后的元組個數是由原來每個參數(可迭代對象)的最短長度決定的。比如現在隨便刪掉一個值,最短列表長度為2,data2那一列(豎著看)的值全部被舍棄。
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2, 40],
[3, 40, 25],
[4, 50, 30],
[5, 30, 10],
[6, 25, 5],
[7, 50, 10],
]
# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7), ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50)]
最后zip返回的是zip對象,看不到數據的。使用list轉換下就好了。使用zip可以方便實現將數據按列寫入。
保存文件
所有的操作結束后,一定記得保存文件。指定路徑和文件名,后綴名為xlsx。
wb.save(r'D:\example.xlsx')
設置單元格風格--Style
先導入需要的類from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment
分別可指定字體相關,顏色,和對齊方式。
字體
bold_itatic_24_font = Font(name='等線', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True)
sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font
上面的代碼指定了等線24號加粗斜體,字體顏色紅色。直接使用cell的font屬性,將Font對象賦值給它。
對齊方式
也是直接使用cell的屬性aligment,這里指定垂直居中和水平居中。除了center,還可以使用right、left等等參數。
# 設置B1中的數據垂直居中和水平居中
sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
設置行高和列寬
有時候數據太長顯示不完,就需要拉長拉高單元格。
# 第2行行高
sheet.row_dimensions[2].height = 40
# C列列寬
sheet.column_dimensions['C'].width = 30
合并和拆分單元格
所謂合并單元格,即以合并區域的左上角的那個單元格為基準,覆蓋其他單元格使之稱為一個大的單元格。
相反,拆分單元格后將這個大單元格的值返回到原來的左上角位置。
# 合并單元格, 往左上角寫入數據即可
sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的幾個單元格
sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一個矩形區域中的單元格
合并后只可以往左上角寫入數據,也就是區間中:左邊的坐標。
如果這些要合并的單元格都有數據,只會保留左上角的數據,其他則丟棄。換句話說若合并前不是在左上角寫入數據,合并后單元格中不會有數據。
以下是拆分單元格的代碼。拆分后,值回到A1位置。
sheet.unmerge_cells('A1:C3')
這里就拿常用的說,具體的去看openpyxl文檔
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解碼數據基因:從數字敏感度到邏輯思維 每當看到超市貨架上商品的排列變化,你是否會聯想到背后的銷售數據波動?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我們將探討 AI 為何能夠加速數據分析、如何在每個步驟中實現數據分析自動化以及使用哪些工具。 數據分析中的AI是什么 ...
2025-05-20當數據遇見人生:我的第一個分析項目 記得三年前接手第一個數據分析項目時,我面對Excel里密密麻麻的銷售數據手足無措。那些跳動 ...
2025-05-20在數字化運營的時代,企業每天都在產生海量數據:用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數據就像散落的拼圖,而相 ...
2025-05-19在當今數字化營銷時代,小紅書作為國內領先的社交電商平臺,其銷售數據蘊含著巨大的商業價值。通過對小紅書銷售數據的深入分析, ...
2025-05-16Excel作為最常用的數據分析工具,有沒有什么工具可以幫助我們快速地使用excel表格,只要輕松幾步甚至輸入幾項指令就能搞定呢? ...
2025-05-15數據,如同無形的燃料,驅動著現代社會的運轉。從全球互聯網用戶每天產生的2.5億TB數據,到制造業的傳感器、金融交易 ...
2025-05-15大數據是什么_數據分析師培訓 其實,現在的大數據指的并不僅僅是海量數據,更準確而言是對大數據分析的方法。傳統的數 ...
2025-05-14CDA持證人簡介: 萬木,CDA L1持證人,某電商中廠BI工程師 ,5年數據經驗1年BI內訓師,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-05-13CDA持證人簡介: 王明月 ,CDA 數據分析師二級持證人,2年數據產品工作經驗,管理學博士在讀。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持證人簡介: 楊貞璽 ,CDA一級持證人,鄭州大學情報學碩士研究生,某上市公司數據分析師。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持證人簡介 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度、美團、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做數據分析的小伙伴,都接到過一些高階的數據分析需求,實現的過程需要用到一些數據獲取,數據清洗轉換,建模方法等,這 ...
2025-05-06以下的文章內容來源于劉靜老師的專欄,如果您想閱讀專欄《10大業務分析模型突破業務瓶頸》,點擊下方鏈接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持證人簡介: 邱立峰 CDA 數據分析師二級持證人,數字化轉型專家,數據治理專家,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-04-29CDA持證人簡介: 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度,美團,阿里等 ...
2025-04-28CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-27數據分析在當今信息時代發揮著重要作用。單因素方差分析(One-Way ANOVA)是一種關鍵的統計方法,用于比較三個或更多獨立樣本組 ...
2025-04-25CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-25