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python操作Excel神器openpyxl看這一篇就夠了

2023-04-02 06:01:31

Excel xlsx

在本教學中,我們使用 xlsx 檔案。 xlsx 是 Microsoft Excel 使用的開放 XML 電子試算表檔案格式的副檔名。 xlsm 檔案支援宏。 xlsx 是專有的二進位制格式,而 xlsx 是基於 Office Open XML 格式的。

$ sudo pip3 install openpyxl

我們使用pip3工具安裝openpyxl。 

Openpyxl 建立新檔案

在第一個範例中,我們使用openpyxl建立一個新的 xlsx 檔案。

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")

在範例中,我們建立一個新的 xlsx 檔案。 我們將資料寫入三個單元格。

from openpyxl import Workbook

openpyxl模組,我們匯入Workbook類。 工作簿是檔案所有其他部分的容器。

book = Workbook()

我們建立一個新的工作簿。 始終使用至少一個工作表建立一個工作簿。

sheet = book.active

我們獲得對活動工作表的參照。

sheet['A1'] = 56
sheet['A2'] = 43

我們將數值資料寫入單元格 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檔案。

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')

在範例中,我們將兩個值寫入兩個單元格。

sheet['A1'] = 1

在這裡,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')

在範例中,我們將三列資料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)
)

資料儲存在元組的元組中。

for row in rows:
    sheet.append(row)

我們逐行瀏覽容器,並使用append()方法插入資料行。

OpenPyXL 讀取單元格

在下面的範例中,我們從sample.xlsx檔案中讀取先前寫入的資料。

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)

該範例載入一個現有的 xlsx 檔案並讀取三個單元格。

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

使用load_workbook()方法開啟檔案。

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

這是範例的輸出。

OpenPyXL 讀取多個單元格

我們有以下資料表:

我們使用範圍運運算元讀取資料。

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))

在範例中,我們使用範圍運算從兩列讀取資料。

cells = sheet['A1': 'B6']

在這一行中,我們從單元格 A1-B6 中讀取資料。

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

format()功能用於在控制檯上整潔地輸出資料。

$ ./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')

該範例逐行遍歷資料。

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')

該範例逐列遍歷資料。

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

統計

對於下一個範例,我們需要建立一個包含數位的 xlsx 檔案。 例如,我們使用RANDBETWEEN()函數在 10 列中建立了 25 行數位。

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)))

在範例中,我們從工作表中讀取所有值並計算一些基本統計資訊。

import statistics as stats

匯入statistics模組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 迴圈中,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)))

我們計算並列印有關值的數學統計資訊。 一些功能是內建的,其他功能是通過statistics模組匯入的。

$ ./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&排序資料

圖紙具有auto_filter屬性,該屬性允許設定過濾條件和排序條件。

請注意,Openpyxl 設定了條件,但是我們必須在電子試算表應用中應用它們。

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')

在範例中,我們建立一個包含專案及其顏色的工作表。 我們設定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資料的單元格,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')

該範例計算兩列資料的維數。

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)

我們將資料新增到工作表。 請注意,我們從第三行開始新增。

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_rowmax_row屬性,我們可以獲得包含資料的最小和最大行。

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

通過min_columnmax_column屬性,我們獲得了包含資料的最小和最大列。

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

我們遍歷資料並將其列印到控制檯。

$ ./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)

該程式可用於 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))

我們獲取活動表並將其型別列印到終端。

sheet = book.get_sheet_by_name("March")

我們使用get_sheet_by_name()方法獲得對工作表的參照。

print(sheet.title)

檢索到的工作表的標題將列印到終端。

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

這是程式的輸出。

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')

在此範例中,我們建立一個新工作表。

book.create_sheet("April")

使用create_sheet()方法建立一個新圖紙。

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)

可以在指定位置建立一個新圖紙。 在我們的例子中,我們在索引為 0 的位置建立一個新工作表。

$ ./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')

該範例修改了標題為“ 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。

合併單元格

單元格可以使用merge_cells()方法合併,而可以不使用unmerge_cells()方法合併。 當我們合併單元格時,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')

在該範例中,我們合併了四個單元格:A1,B1,A2 和 B2。 最後一個單元格中的文字居中。

from openpyxl.styles import Alignment

為了使文字在最後一個單元格中居中,我們使用了openpyxl.styles模組中的Alignment類。

sheet.merge_cells('A1:B2')

我們用merge_cells()方法合併四個單元格。

cell = sheet.cell(row=1, column=1)

我們得到了最後一個單元格。

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

我們將文字設定為合併的單元格並更新其對齊方式。

Openpyxl 凍結窗格

凍結窗格時,在捲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')

該範例通過單元格 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

下一個範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')

在範例中,我們使用SUM()函數計算所有值的總和,並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)

我們建立兩列資料。

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)

我們更改字型樣式。

OpenPyXL 影象

在下面的範例中,我們顯示瞭如何將影象插入到工作表中。

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")

在範例中,我們將影象寫到一張紙上。

from openpyxl.drawing.image import Image

我們使用openpyxl.drawing.image模組中的Image類。

img = Image("icesid.png")

建立一個新的Image類。 icesid.png影象位於當前工作目錄中。

sheet.add_image(img, 'B2')

我們使用add_image()方法新增新影象。

Openpyxl 圖表

openpyxl庫支援建立各種圖表,包括條形圖,折線圖,面積圖,氣泡圖,散點圖和餅圖。

根據檔案,openpyxl僅支援在工作表中建立圖表。 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")

在此範例中,我們建立了一個條形圖,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模組具有使用圖表的工具。

book = Workbook()
sheet = book.active

建立一個新的工作簿。

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

我們建立一些資料並將其新增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)

對於Reference類,我們參照表中代表資料的行。 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)

我們建立一個類別軸。 類別軸是將資料視為一系列非數位文字標籤的軸。 在我們的案例中,我們有代表國家名稱的文字標籤。

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

我們建立一個條形圖併為其設定資料和類別。

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

使用legendmajorGridlines屬性,可以關閉圖例和主要格線。

chart.varyColors = True

varyColors設定為True,每個條形都有不同的顏色。

chart.title = "Olympic Gold medals in London"

為圖表設定標題。

sheet.add_chart(chart, "A8") 

使用add_chart()方法將建立的圖表新增到工作表中。

在本教學中,我們使用了 openpyxl 庫。 我們已經從 Excel 檔案中讀取資料,並將資料寫入 Excel 檔案中。

總結

到此這篇關於python操作Excel神器openpyxl的文章就介紹到這了,更多相關python中openpyxl庫使用內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!


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