网站作风建设年专栏,电商资讯网站有哪些,如何做网站发布商品,国内物流公司网站建设1. 引言#xff1a;Python与Excel自动化办公的优势
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在日常工作中Excel作为数据分析和报告制作的利器几乎无人不知无人不晓。然而面对大量重复的数据录入、整理、分析任务时手动操作不仅耗时费力还容易出错。此时Python与它的强大库openpyxl便闪亮登场助你轻松实现Excel自动化办公。Python以其简洁易学的语法和丰富的数据处理库能高效地处理复杂的数据任务而openpyxl则是专门用于操作Excel文件的库让你无需打开Excel就能完成创建、读取、编辑等操作。
2. openpyxl库简介与安装
openpyxl是一个开源的Python库专注于读写Microsoft Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。它支持高级功能如数据验证、图表、超链接、注释等且性能优秀对大型文件处理游刃有余。安装只需在命令行中输入以下命令
pip install openpyxl3. 示例一创建新Excel文件并写入数据
想在Python里“无中生有”一个Excel文件openpyxl帮你实现下面的代码将创建一个名为“my_data.xlsx”的文件并在其中填入一些数据
from openpyxl import Workbook# 创建Workbook对象相当于一个新的Excel文件
wb Workbook()# 获取默认的活跃工作表Sheet
ws wb.active# 在A1到C3单元格写入数据
for row in range(1, 4):for col in ABC:ws[colstr(row)] fData {row} {col}# 保存到硬盘
wb.save(my_data.xlsx)4. 示例二读取现有Excel文件数据
有了数据自然要能读取。这段代码将打开“my_data.xlsx”读取其内容并打印出来
from openpyxl import load_workbook# 加载已有的Excel文件
wb load_workbook(my_data.xlsx)# 获取第一个工作表索引为0
ws wb.worksheets[0]# 遍历所有单元格并打印内容
for row in ws.iter_rows():for cell in row:print(cell.value)5. 示例三修改单元格内容及样式
数据错了颜色不满意openpyxl让你轻松调整
from openpyxl.styles import Font, Color# 加载已有的Excel文件
wb load_workbook(my_data.xlsx)
ws wb.active# 修改A1单元格内容为Updated Data
ws[A1] Updated Data# 设置A1单元格字体为红色加粗
font Font(colorColor(rgbFF0000), boldTrue)
ws[A1].font font# 保存更改
wb.save(my_data.xlsx)6. 示例四添加/删除行与列
数据结构需要调整openpyxl让你增删自如
# 加载已有的Excel文件
wb load_workbook(my_data.xlsx)
ws wb.active# 在第二行前插入一行
ws.insert_rows(2)# 删除第三列C列
ws.delete_cols(3)# 保存更改
wb.save(my_data.xlsx)7. 示例五合并单元格与设置条件格式
表格需要更美观合并单元格与条件格式来帮忙
from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule
from openpyxl.styles import PatternFill# 加载已有的Excel文件
wb load_workbook(my_data.xlsx)
ws wb.active# 合并A1到C1单元格
ws.merge_cells(A1:C1)# 创建一个条件格式规则当单元格值大于10时填充绿色
green_fill PatternFill(start_color00FF00, end_color00FF00, fill_typesolid)
rule CellIsRule(operator, formula[10], stopIfTrueFalse, fillgreen_fill)# 应用规则到整个工作表
ws.conditional_formatting.add(A1:C5, rule)# 保存更改
wb.save(my_data.xlsx)8. 示例六利用公式计算与数据统计
数据需要计算或统计openpyxl支持直接写入公式
# 加载已有的Excel文件
wb load_workbook(my_data.xlsx)
ws wb.active# 在D1单元格写入求和公式
ws[D1] SUM(A1:C1)# 在D2单元格写入平均值公式
ws[D2] AVERAGE(A2:C2)# 保存更改并计算公式结果
wb.save(my_data.xlsx)9. 示例七批量处理多个工作表
面对多工作表的大型文件openpyxl也能轻松应对
# 加载已有的Excel文件
wb load_workbook(my_data.xlsx)# 遍历所有工作表
for sheet in wb.worksheets:print(fProcessing sheet: {sheet.title})# 对每个工作表执行相同的操作如数据清洗、格式化等# 保存更改
wb.save(my_data.xlsx)10. 结语进阶学习与应用场景推荐
恭喜你通过以上7个示例你已经掌握了openpyxl的基本操作。接下来你可以尝试结合pandas库进行更复杂的数据分析或者利用定时任务实现自动化报表生成。无论你是处理销售数据、财务报表还是科研数据openpyxl都能成为你提升工作效率的得力助手。
