用python处理excel文件有多轻松?工作从未如此简单

作者: python阿喵 | 来源:发表于2020-10-01 16:27 被阅读0次

    1 前言

    最近需要频繁读写 excel 文件,想通过程序对 excel 文件进行自动化处理,发现使用 python 的 openpyxl 库进行 excel 文件读写实在太方便了,结构清晰,操作简单。本文对 openpyxl 的使用进行总结,主要包含以下内容:

    openpyxl 的介绍及 excel 文件结构说明

    工作表的读写处理

    行列的读写处理

    单元格的读写处理

    2 openpyxl 及 excel 文件结构

    openpyxl 是一个对 xlsx/xlsm/xltx/xltm 格式的 2010 excel 文档进行读写的 python 库。它官网有详细的文档介绍。在进行使用前,需先安装并引入

    # 安装pipinstall openpyxl# 引入openpyxl 模块importopenpyxl复制代码

    在进行 excel 操作之前,先对 excel 的文件结构做一个简单了解,以便于熟悉后续的操作。

    这里说一句,小编是一名python开发工程师,我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编,并在后台私信小编,或加学习群:930900780。

    如下图:

    一个 excel 文件,其内容按层次分为工作簿(文件) -> 工作表(sheet) -> 行列 -> 单元格 ,对应上图,整个 excel 文件即是一个工作簿;工作簿下可以有多个工作表(如图中的 Sheet1/test1 等等);工作表中就是对应的表格数据,分为行和列,行是用序号表示,列用大写字母表示(也可用序号);行与列的交点就是每一个存储数据的单元格。因此,我们对 excel 表格进行读写,基本按这个层次思路来操作:读入文件,找到工作表,遍历行列,定位单元格,对单元格进行读写。因此,会涉及到工作表、行列、单元格的读写操作。这些操作之前,需要先把文件加载进来,一个 excel 文件就是一个工作簿 (workbook),加载操作如下(示例中的 excel 文件为 text.xlsx):

    # 加载excel文件file_path ="E:/pythontest/test.xlsx"workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)复制代码

    3 工作表处理

    3.1 工作表读取

    工作表( sheet )会有多个,可以读取全部的工作表,读取单个时,可以按 sheet 名称读取,也可以按下标(下标从0开始)。

    全部工作表对象:workbook.worksheets

    全部工作表名称:workbook.sheetnames

    按名称(sheet_name)获取工作表:workbook[sheet_name]

    按下标(i从0开始)获取工作表:workbook.worksheets[i]

    获取正在使用的工作表:workbook.active

    获取工作表的属性(如工作表名称、最大行数和列数等):sheet.title、sheet.max_row、sheet.max_column

    如下:

    # 全部sheet对象>>> workbook.worksheets[, , ]# 全部sheet名称>>> workbook.sheetnames['Sheet1','test1','test2']# 按名称读取sheet>>> workbook["Sheet1"]# 按下标读取>>> workbook.worksheets[0]# 获取当前正在使用的sheet>>> workbook.active# 获取sheet的属性>>> sheet_active.titleSheet1>>> sheet_active.max_row6>>> sheet_active.max_column3复制代码

    3.2 工作表添加

    若需要新增工作表,按操作流程,先添加工作表,再保存文件。创建通过create_sheet完成,创建后保存(save)文件,添加才能生效。

    创建工作表,若名称相同,则自动进行重命名:workbook.create_sheet("test3")

    在指定的下标创建工作表:workbook.create_sheet("test4",1)

    保存文件,若文件路径与打开的文件路径相同,则覆盖;不同,则会复制原文件并保存(相当于另存为):workbook.save(file_path)

    3.3 工作表修改

    要修改工作表名称,直接通过设置工作表的 title 即可,修改后同样需要保存文件。

    # 修改工作表名称>>> sheet1 = workbook['test1']>>> sheet1.title ='test11'# 保存文件>>> workbook.save(file_path)复制代码

    3.4 工作表删除

    删除工作表,需要先获取 sheet 对象,然后删除。删除有两种方式,一是使用 workbook 提供的 remove 方法,也可以直接使用 python 的del进行删除。删除操作后,同样需要保存文件:

    # remove删除工作表sheet = workbook["test-1"]workbook.remove(sheet)# del操作删除del workbook["test2"]# 保存文件workbook.save(file_path)复制代码

    4 行列处理

    获取 sheet 对象后,后续即可进行行列操作,包括行列读取,添加,删除等。

    4.1 读行列

    获取全部行和列,然后可以进行遍历:sheet.rows ,sheet.columns

    读取部分行列:读一行sheet[1],读多行sheet[2:3],读一列sheet['A'],读多列sheet['B:C']

    # 遍历全部行>>> for row in sheet.rows:...    print(row)...(, , )(, , )....# 读取部分行列>>> sheet[1](, , )>>> sheet["A:B"]((, , , , , ), (, , , , , ))复制代码

    4.2 添加行列

    添加行列,可以指定位置添加单个行列或多个行列。

    直接在工作表中追加行数据:sheet.append(rowdata)

    在指定 index(从1开始计算) 位置添加行列:sheet.insert_rows,sheet.insert_cols

    # 在第4行插入1行空行>>> sheet.insert_rows(4)# 在第2行插入2行空行>>> sheet.insert_rows(idx=2,amount=2)# 添加一行数据到表>>> row_data = ["tom",15,"tom@test.com"]>>> sheet.append(row_data)# 保存修改内容>>> workbook.save(file_path)复制代码

    4.3 删除行列

    删除操作与插入行列操作方式一致,使用delete_rows及delete_cols方法。

    # 删除行>>> sheet.delete_rows(2,2)>>> workbook.save(file_path)复制代码

    5 单元格处理

    我们的数据最终是保存在每一个单元格(Cell)中,因此,最终我们操作数据其实就是单元格中的数据,单元格中,openpyxl 使用是 Cell 对象。前面在遍历行列数据时,可以看到输出<Cell 'Sheet1'.A1>的内容,这对应的单元格对象。下面对单元格的操作进行说明。

    5.1 获取单元格数据值及属性值

    定位获取单元格有两种方式:

    直接指定行列名:sheet[A1]

    使用 cell 函数(行列下标从1开始):sheet.cell(row=2,column=1)

    # 指定行列坐标获取单元格>>> sheet["A1"]# cell函数获取单元格>>> sheet.cell(row=1, column=1)复制代码

    获取单元格对象后,可以获取数据值及其属性,包括它所在的行列数,坐标,值等。

    >>> cell = sheet["A2"]>>> cell.value'张三'>>> cell.coordinate'A2'>>> cell.column1>>> cell.row2复制代码

    5.2 移动单元格

    通过对单元格区域,可以向上、下、左、右进行移动,使用的是move_range(range,rows,cols),其中 rows 和 cols 为整数,正整数表示向下或向右,负整数为向上或向左。

    # 移动数据区域(向上移动2行,向右移动3列),正整数为向下或向右,负整数为向上或向左sheet.move_range("A3:C3", rows=-2, cols=3)wb.save(file_path)复制代码

    5.3 合并拆分单元格

    对于跨行和跨列,需要对单元格进行合并,使用的是merge_cells(range_string, start_row, start_column, end_row, end_column)。如果要合并的单元格都有数据,只会保留左上角的数据,其他则丢弃。合并及拆分都可以通过行列坐标(如A1)或者行列下标(如1,2)进行。

    # 单元格合并,使用范围坐标sheet.merge_cells("A2:B3")# 单元格合并,指定行列下标(下标从1开始)sheet.merge_cells(start_row=5, start_column=3, end_row=7, end_column=4)wb.save(file_path)# 拆分单元格sheet.unmerge_cells("A2:B3")sheet.unmerge_cells(start_row=5, start_column=3, end_row=7, end_column=4)# 保存文件wb.save(file_path)复制代码

    5.4 写入单元格

    对单元格值进行修改和写入,直接对cell.value进行赋值即可。这里需要注意的是,可以写入 excel 公式,具体公式与 excel 中用到公式一致,另外,若是写入公式,读取时获取到的 value 值也是公式,而非公式值。

    # 写入值cell.value="张三"# 写入公式(求平均值)cell.value="=AVERAGE(B2:B6)"复制代码

    5.5 设置单元格格式

    单元格的格式包括行高,列宽,字体、边框、对齐方式、填充颜色等。这些都在 openpyxl 的 styles 模块中。

    行高/列宽:row_dimensions[row_num].height = xx,sheet.column_dimensions[col_name].width = xx

    字体( Font 对象):包括字段名称,大小、加粗、斜体、颜色等,Font(name="微软雅黑", size=20, bold=True, italic=True, color="000000")

    边框( Border 对象和 Side 对象):边框每一条边的格式大小/颜色Side(style="thin", color="000000"),通过边构建边框对象:Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side)

    对齐( Alignment 对象):垂直和水平对齐方向,是否自动换行。Alignment(horizontal="center", vertical="center", wrap_text=True)

    填充颜色,分为普通颜色填充和渐变颜色填充:PatternFill(fill_type="solid", fgColor="FF0000")和 GradientFill(stop=("FF0000", "FD1111", "000000"))

    # 设置行高和列宽sheet.row_dimensions[1].height = 50sheet.column_dimensions["A"].width = 20# 设置单元格字体cell = sheet["A1"]current_font = cell.fontfont = Font(name="微软雅黑", size=20, bold=True, italic=True, color="000000")cell.font = font# 设置边框(细边,黑色)side_style = Side(style="thin", color="000000")border = Border(left=side_style, right=side_style, top=side_style, bottom=side_style)cell.border = border# 居中对齐,自动换行cell_alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center", wrap_text=True)cell.alignment = cell_alignment# 填充颜色(红色填充,和红色到黑色渐变填充)p_fill = PatternFill(fill_type="solid", fgColor="FF0000")g_fill = GradientFill(stop=("FF0000","FD1111","000000"))cell.fill = p_fillsheet["B1"].fill = g_fill复制代码

    最后注意的是,这些修改操作最后都需要通过保存操作(wb.save(file_path))才能生效。

    6 总结

    通过上面的讲解,了解如何使用 python 的 openpyxl 库对 excel 文档的处理操作,可以发现它的操作逻辑相当是清晰简单的,符合的我们使用 excel 的习惯。处理流程基本是加载文件、定位需要处理的工作表、行、列及单元格。对它们进行读、写、修改格式等操作。因此,如果有自动化处理 excel 文件的需求,用 openpyxl 吧,但它限制只能处理 2010 格式的 excel 文档,对于旧格式( xls )的建议都统一换为新的格式再操作,或者也可以使用 xlrd 和 xlwt 模块操作。

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