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Python数据处理之导入导出excel数据

Python数据处理之导入导出excel数据

作者: AntDream | 来源:发表于2019-08-14 09:16 被阅读10次

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    Python的一大应用就是数据分析了,而数据分析中,经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结,基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿!

    Python处理Excel数据需要用到2个库:xlwtxlrdxlwt库负责将数据导入生成Excel表格文件,而 xlrd库则负责将Excel表格中的数据取出来。

    xlwt库将数据导入Excel

    将数据写入一个Excel文件

    wb = xlwt.Workbook()
    # 添加一个表
    ws = wb.add_sheet('test')
    
    
    # 3个参数分别为行号,列号,和内容
    # 需要注意的是行号和列号都是从0开始的
    ws.write(0, 0, '第1列')
    ws.write(0, 1, '第2列')
    ws.write(0, 2, '第3列')
    
    # 保存excel文件
    wb.save('./test.xls')
    
    

    可以看到,用xlwt库操作非常简单,基本就三步走:

    1. 打开一个Workbook对象,并用add_sheet方法添加一个表
    2. 然后就是用write方法写入数据
    3. 最后用save方法保存

    需要注意的是,xlwt库里面所定义的行和列都是从0开始计数的

    定制Excel表格样式

    表格样式一般主要有这么几块内容:字体、对齐方式、边框、背景色、宽度以及特殊内容,比如超链接、日期时间等。下面我们来分别看看用xlwt库怎么定制这些样式。

    字体

    xlwt库支持的字体属性也比较多,大概如下:

    字体属性

    设置字体需要用到xlwt库的XFStyle类和Font类,代码模版如下:

    style = xlwt.XFStyle()
    
    # 设置字体
    font = xlwt.Font()
    # 比如设置字体加粗和下划线
    font.bold = True
    font.underline = True
    style.font = font
    
    # 然后应用
    ws.write(2, 1, 'test', style)
    

    后续几个属性的设置都是类似的,都是4步走:

    1. 拿到XFStyle
    2. 拿到对应需要的属性,比如这里的Font对象
    3. 设置具体的属性值
    4. 最后就是在write方法写入数据的时候应用就行
    单元格对齐

    先来看单元格对齐怎么设置

    # 单元格对齐
    alignment = xlwt.Alignment()
    
    # 水平对齐方式和垂直对齐方式
    alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER
    alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER
    # 自动换行
    alignment.wrap = 1
    style.alignment = alignment
    
    # 然后应用
    ws.write(2, 1, 'test', style)
    

    上面这个自动换行的属性还是蛮有用的,因为我们很多时候数据会比较长,最好再加上单元格的宽度属性一起使用,这样整体样式会好很多

    单元格宽度设置:

    # 设置单元格宽度,也就是某一列的宽度
    ws.col(0).width = 6666
    
    单元格的背景色

    背景色对应的属性是 Pattern

    # 背景色
    pattern = xlwt.Pattern()
    pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN
    
    # 背景色为黄色
    # 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta,
    # 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow ,
    # almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray
    # ...
    pattern.pattern_fore_colour = 5
    style.pattern = pattern
    
    # 然后应用
    ws.write(2, 1, 'test', style)
    
    单元格边框

    边框属性是Borders

    单元格边框就2类:颜色和边框线样式

    可以分别设置上下左右边框的颜色和样式

    # 边框
    borders = xlwt.Borders()
    
    # 边框可以分别设置top、bottom、left、right
    # 每个边框又可以分别设置颜色和线样式:实线、虚线、无
    # 颜色设置,其他类似
    borders.left_colour = 0x40
    # 设置虚线,其他类似
    borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED
    style.borders = borders
    
    # 然后应用
    ws.write(2, 1, 'test', style)
    
    特殊内容,比如超链接和公式

    特殊内容一般主要会碰到这几类:超链接、公式和时间日期

    处理这些特殊内容需要用到Formula

    # 超链接
    link = 'HYPERLINK("http://www.baidu.com";"Baidu")'
    formula = xlwt.Formula(link)
    ws.write(2, 0, formula)
    
    # 公式也是类似
    ws.write(1, 1, xlwt.Formula('SUM(A1,B1)'))
    
    # 时间
    style.num_format_str = 'M/D/YY'
    ws.write(2, 1, datetime.datetime.now(), style)
    

    以上就是用Python将数据写入到Excel的全部内容了,下面我们再来看看怎么读取Excel中的数据做处理。


    xlrd库读取Excel中的数据

    读取Excel文件

    同样的用xlrd库读取Excel的数据也是轻轻松松,先来看下实现代码

    # 先打开一个文件
    wb = xlrd.open_workbook(file_path)
    # 获取第一个表
    sheet1 = wb.sheet_by_index(0)
    
    # 总行数
    nrows = sheet1.nrows
    # 总列数
    ncols = sheet1.ncols
    
    # 后面就通过循环即可遍历数据了
    # 取数据
    for i in range(nrows):
        for j in range(ncols):
            # cell_value方法取出第i行j列的数据
            value = sheet1.cell_value(i, j)
            print(value)
    

    总结一下,分为一下几步:

    1. 首先通过xlrd库的open_workbook方法打开Excel文件
    2. 然后通过sheet_by_index方法获取表
    3. 然后分别获取表的行数和列数,便于后面循环遍历
    4. 根据列数和行数,循环遍历,通过cell_value方法获取每个单元格中的数据

    工作表的相关操作

    获取一个工作表,有多种方式

    # 通过索引
    sheet1 = wb.sheets()[0]
    sheet1 = wb.sheet_by_index(0)
    
    # 通过名字
    sheet1 = wb.sheet_by_name('test')
    
    # 获取所有表名
    # sheet_names = wb.sheet_names()
    

    获取某一行或某一列的所有数据

    # 获取行中所有数据,返回结果是一个列表
    tabs = sheet1.row_values(rowx=0, start_colx=0, end_colx=None)
    # 返回一行一共有多少数据
    len_value = sheet1.row_len(rowx=0)
    

    row_values的三个参数分别是:行号、开始的列和结束的列,其中结束的列为None表示获取从开始列到最后的所有数据

    类似的还有获取某一列的数据

    cols = sheet1.col_values(colx=0, start_rowx=0, end_rowx=None)
    

    处理时间数据

    时间数据比较特殊,没发直接通过上面的cell_value方法获取。需要先转换为时间戳,然后再格式化成我们想要的格式。

    比如要获取Excel表格中,格式为2019/8/13 20:46:35的时间数据

    # 获取时间
    time_value = sheet1.cell_value(3, 0)
    
    # 获取时间戳
    time_stamp = int(xlrd.xldate.xldate_as_datetime(time_value, 0).timestamp())
    print(time_stamp)
    
    # 格式化日期
    time_rel = time.strftime("%Y/%m/%d", time.localtime(time_stamp))
    print(time_rel)
    

    基本也是三步走:

    1. 通过cell_value方法获取时间值
    2. 然后通过xldate_as_datetime方法获取时间戳
    3. 然后格式化一下

    总结

    Excel文件是用Python处理数据时常会碰到的一类场景,有了xlwtxlrd的帮助可以非常快速的导入和导出Excel数据。大家可以把这篇文章收藏起来,以后碰到处理Excel文件的时候可以参考一下。


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