首页 > 数据分析

如何用python处理excel表格

时间:2020-06-24 数据分析 查看: 1630

openpyxl是一个第三方库,可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。

读取Excel文件

需要导入相关函数

from openpyxl import load_workbook
# 默认可读写,若有需要可以指定write_only和read_only为True
wb = load_workbook('pythontab.xlsx')
默认打开的文件为可读写,若有需要可以指定参数read_only为True。

获取工作表--Sheet

# 获得所有sheet的名称
print(wb.get_sheet_names())
# 根据sheet名字获得sheet
a_sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
# 获得sheet名
print(a_sheet.title)
# 获得当前正在显示的sheet, 也可以用wb.get_active_sheet()
sheet = wb.active

获取单元格

# 获取某个单元格的值,观察excel发现也是先字母再数字的顺序,即先列再行
b4 = sheet['B4']
# 分别返回
print(f'({b4.column}, {b4.row}) is {b4.value}') # 返回的数字就是int型
# 除了用下标的方式获得,还可以用cell函数, 换成数字,这个表示B2
b4_too = sheet.cell(row=4, column=2)
print(b4_too.value)

b4.column返回B, b4.row返回4, value则是那个单元格的值。另外cell还有一个属性coordinate, 像b4这个单元格返回的是坐标B4。

获得最大行和最大列

获取行和列

sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据,每一行又由一个tuple包裹。

sheet.columns类似,不过里面是每个tuple是每一列的单元格。

# 因为按行,所以返回A1, B1, C1这样的顺序
for row in sheet.rows:
 for cell in row:
  print(cell.value)
# A1, A2, A3这样的顺序
for column in sheet.columns:
 for cell in column:
  print(cell.value)```

<p>上面的代码就可以获得所有单元格的数据。如果要获得某行的数据呢?给其一个索引就行了,因为sheet.rows是生成器类型,不能使用索引,转换成list之后再使用索引,list(sheet.rows)[2]这样就获取到第二行的tuple对象。</p>

```python  
for cell in list(sheet.rows)[2]:
print(cell.value)

如何获得任意区间的单元格?

可以使用range函数,下面的写法,获得了以A1为左上角,B3为右下角矩形区域的所有单元格。注意range从1开始的,因为在openpyxl中为了和Excel中的表达方式一致,并不和编程语言的习惯以0表示第一个值。

for i in range(1, 4):
 for j in range(1, 3):
  print(sheet.cell(row=i, column=j))
# out
<Cell pythontab.A1>
<Cell pythontab.B1>
<Cell pythontab.A2>
<Cell pythontab.B2>
<Cell pythontab.A3>
<Cell pythontab.B3>

还可以像使用切片那样使用。sheet['A1':'B3']返回一个tuple,该元组内部还是元组,由每行的单元格构成一个元组。

for row_cell in sheet['A1':'B3']:
 for cell in row_cell:
  print(cell)
for cell in sheet['A1':'B3']:
 print(cell)
# out
(<Cell pythontab.A1>, <Cell pythontab.B1>)
(<Cell pythontab.A2>, <Cell pythontab.B2>)
(<Cell pythontab.A3>, <Cell pythontab.B3>)

根据字母获得列号,根据列号返回字母

需要导入, 这两个函数存在于openpyxl.utils

from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string
# 根据列的数字返回字母
print(get_column_letter(2)) # B
# 根据字母返回列的数字
print(column_index_from_string('D')) # 4

将数据写入Excel

工作表相关

需要导入WorkBook

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()

这样就新建了一个新的工作表(只是还没被保存)。

若要指定只写模式,可以指定参数write_only=True。一般默认的可写可读模式就可以了。

print(wb.get_sheet_names()) # 提供一个默认名叫Sheet的表,office2016下新建提供默认Sheet1
# 直接赋值就可以改工作表的名称
sheet.title = 'Sheet1'
# 新建一个工作表,可以指定索引,适当安排其在工作簿中的位置
wb.create_sheet('Data', index=1) # 被安排到第二个工作表,index=0就是第一个位置
# 删除某个工作表
wb.remove(sheet)
del wb[sheet]

写入单元格

还可以使用公式

# 直接给单元格赋值就行
sheet['A1'] = 'good'
# B9处写入平均值
sheet['B9'] = '=AVERAGE(B2:B8)'

但是如果是读取的时候需要加上data_only=True这样读到B9返回的就是数字,如果不加这个参数,返回的将是公式本身'=AVERAGE(B2:B8)'

append函数

可以一次添加多行数据,从第一行空白行开始(下面都是空白行)写入。

# 添加一行
row = [1 ,2, 3, 4, 5]
sheet.append(row)
# 添加多行
rows = [
 ['Number', 'data1', 'data2'],
 [2, 40, 30],
 [3, 40, 25],
 [4, 50, 30],
 [5, 30, 10],
 [6, 25, 5],
 [7, 50, 10],
]

由于append函数只能按行写入。如果我们想按列写入呢。append能实现需求么?如果把上面的列表嵌套看作矩阵。只要将矩阵转置就可以了。使用zip()函数可以实现,不过内部的列表变成了元组就是了。都是可迭代对象,不影响。

list(zip(*rows))
# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7),
 ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50),
 ('data2', 30, 25, 30, 10, 5, 10)]
 ```

<p>解释下上面的list(zip(*rows))首先*rows将列表打散,相当于填入了若干个参数,zip从某个列表中提取第1个值组合成一个tuple,再从每个列表中提取第2个值组合成一个tuple,一直到最短列表的最后一个值提取完毕后结束,更长列表的之后的值被舍弃,换句话,最后的元组个数是由原来每个参数(可迭代对象)的最短长度决定的。比如现在随便删掉一个值,最短列表长度为2,data2那一列(竖着看)的值全部被舍弃。</p>

```python  
rows = [
 ['Number', 'data1', 'data2'],
 [2, 40],
 [3, 40, 25],
 [4, 50, 30],
 [5, 30, 10],
 [6, 25, 5],
 [7, 50, 10],
]
# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7), ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50)]

最后zip返回的是zip对象,看不到数据的。使用list转换下就好了。使用zip可以方便实现将数据按列写入。

字体

bold_itatic_24_font = Font(name='等线', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True)
sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font

上面的代码指定了等线24号加粗斜体,字体颜色红色。直接使用cell的font属性,将Font对象赋值给它。

对齐方式

也是直接使用cell的属性aligment,这里指定垂直居中和水平居中。除了center,还可以使用right、left等等参数。

# 设置B1中的数据垂直居中和水平居中
sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

设置行高和列宽

有时候数据太长显示不完,就需要拉长拉高单元格

# 第2行行高
sheet.row_dimensions[2].height = 40
# C列列宽
sheet.column_dimensions['C'].width = 30

合并和拆分单元格

所谓合并单元格,即以合并区域的左上角的那个单元格为基准,覆盖其他单元格使之称为一个大的单元格。

相反,拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。

# 合并单元格, 往左上角写入数据即可
sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格
sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格

合并后只可以往左上角写入数据,也就是区间中:左边的坐标。

如果这些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。换句话说若合并前不是在左上角写入数据,合并后单元格中不会有数据。

以下是拆分单元格的代码。拆分后,值回到A1位置。

sheet.unmerge_cells('A1:C3')

实例代码扩展:

# coding=utf-8

import xlrd

# 打开文件
data = xlrd.open_workbook('file/demo.xlsx')

# 查看工作表
data.sheet_names()
print("sheets:" + str(data.sheet_names()))

# 通过文件名获得工作表,获取工作表1
table = data.sheet_by_name('工作表1')

# 打印data.sheet_names()可发现,返回的值为一个列表,通过对列表索引操作获得工作表1
# table = data.sheet_by_index(0)

# 获取行数和列数
# 行数:table.nrows
# 列数:table.ncols
print("总行数:" + str(table.nrows))
print("总列数:" + str(table.ncols))

# 获取整行的值 和整列的值,返回的结果为数组
# 整行值:table.row_values(start,end)
# 整列值:table.col_values(start,end)
# 参数 start 为从第几个开始打印,
# end为打印到那个位置结束,默认为none
print("整行值:" + str(table.row_values(0)))
print("整列值:" + str(table.col_values(1)))

# 获取某个单元格的值,例如获取B3单元格值
cel_B3 = table.cell(3,2).value
print("第三行第二列的值:" + cel_B3)

到此这篇关于如何用python处理excel表格的文章就介绍到这了,更多相关python处理excel表格详解内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

展开全文
上一篇:python求numpy中array按列非零元素的平均值案例
下一篇:pyecharts在数据可视化中的应用详解
输入字:
相关知识
python数据挖掘使用Evidently创建机器学习模型仪表板

在本文中,我们将探索 Evidently 并创建交互式报告/仪表板。有需要的朋友欢迎大家收藏学习,希望能够有所帮助,祝大家多多进步早日升职加薪

Python多进程共享numpy 数组的方法

本文章主要介绍了Python多进程共享numpy 数组的方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

python数据分析近年比特币价格涨幅趋势分布

这篇文章主要为大家介绍了python分析近年来比特币价格涨幅趋势的数据分布,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步

python调用matlab的方法详解

这篇文章主要为大家介绍了python调用matlab,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助