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Python-openpyxl教程5 - 与Pandas交互

Python-openpyxl教程5 - 与Pandas交互

作者: 庄周幻梦 | 来源:发表于2021-04-03 02:47 被阅读0次

前文:
Python-openpyxl教程1 - openpyxl简介
Python-openpyxl教程2 - 简单使用
Python-openpyxl教程3 - 读写性能
Python-openpyxl教程4 - 优化模式


插入和删除行和列,移动单元格的范围

插入行和列

您可以使用相关的工作表方法插入行或列:

  • openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.insert_rows()
  • openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.insert_cols()
  • openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.delete_rows()
  • openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.delete_cols()

默认值为一行或一列。例如,在第7行(在现有第7行之前)插入一行:

ws.insert_rows(7)

删除行和列

删除列F:H

ws.delete_cols(6, 3)

单元格的移动范围

您还可以在工作表中移动单元格范围:

ws.move_range("D4:F10",rows=-1,cols=2)

这会将范围内的单元格D4:F10向上移动一列,向右移动两列。单元将覆盖任何现有单元。

如果单元格包含公式,则可以让openpyxl为您翻译这些公式,但是由于并非总是您所需要的,因此默认情况下将其禁用。同样,只有单元格的公式会被翻译。从其他单元格定义的名称对单元格的引用将不会更新;您可以ishiyong解析公式转换器执行此操作:

ws.move_range("G40:H10",rows=1,cols=1,translate=True)

这会将公式中的相对引用在范围内移动一行一列

和Pandas&NumPy一起使用

openpyxl可以与流行的Pandas和NumPy库一起使用

NumPy支持

openpyxl内置支持NumPy类型的float,integer和Boolean, 使用Pandas的时间戳类型支持DateTimes。

使用Pandas的DataFrame

openpyxl.utils.dataframe.dataframe_to_rows()函数提供了一种 使用Pandas DataFrane 的简单方法:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

wb = Workbook()
ws = wb.active

for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
    ws.append(r)

虽然Pandas本身支持向Excel的转换,但这为客户端代码提供了更多的灵活性,包括直接将DataFrame流传输到文件的能力。

要将DataFrame转换为突出显示标题和索引的工作表,请执行以下操作:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

wb = Workbook()
ws = wb.active

for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
    ws.append(r)
    
for cell in ws['A'] + ws[1]:
    cell.style = 'Pandas'
    
wb.save("pandas_openpyxl.xlsx")

另外,如果只想转换数据,则可以使用只写模式:

from openpyxl.cell.cell import WriteOnlyCell
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

wb = Workbook(write_only=True)
ws = wb.create_sheet()

cell = WriteOnlyCell(ws)
cell.style = 'Pandas'

def format_first_row(row, cell):
    for c in row:
        cell.value = c
        yield cell
        
rows =dataframe_to_rows(df)
first_row = format_first_row(next(rows),cell)
ws.append(first_row)

for row in rows:
    row = list(row)
    cell.value = row[0]
    row[0] = cell
    ws.append(row)

wb.save("openpyxl_stream.xlsx")

此代码将与标准工作簿一起使用。

将工作表转换为DataFrame

要将工作表转换为DataFrame,可以使用values属性。如果工作表没有标题或索引,这将非常容易:


df = DataFrame(ws.values)

如果工作表确实具有标题或索引,例如Pandas创建的标题或索引,则需要做更多的工作:

from itertools import islice
from openpyxl import Workbook


wb = Workbook()
ws = wb.create_sheet()

data = ws.values
cols = next(data)[1:]
data = list(data)
idx = [r[0] for r in data]
data = (islice(r, 1, None) for r in data)
df = DataFrame(data, index=idx, columns=cols)

注:DataFrame是什么?
DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值,字符串,布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看作由series组成的字典(公用一个索引)


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