Python openpyxl、pandas操作Excel方法简介与具体实例

　　本篇重点讲解windows系统下 Python3.5中第三方excel操作库-openpyxl；

其实Python第三方库有很多可以操作Excel，如：xlrd,xlwt，xlwings甚至注明的数据分析模块Pandas也提供pandas.read_excel、pandas.DataFrame.to_excel功能。

那么openpyxl的库有哪些优缺点呢：

优势：

1、openpyxl提供对pandas的dataframe对象完美支持；

2、openpyxl支持后台静默打开excel文件；

3、它支持excel的一些sort、filter筛选、排序功能，支持丰富的单元格style（样式）设计；

4、它同时支持读取现成的excel文件&创建全新的excel文件；

5、它支持最新的xlsx格式文件，且更新频繁，操作较为简练。

缺点：

1、运算效率相对不高，当表格行项目过多时，运算相对pandas等速度较慢；

2、部分针对行或列的样式设计有一定bug，语法可能失效；

3、对sort和filter的功能虽然支持，但是需要用户手工打开excel后刷新数据方能使搜索条件生效，属于半自动；

4、不支持excel原生的自动列宽功能，实现同样效果略复杂。

简单的属性和方法如下：

新建工作簿对象：

>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()

定位当前活跃工作表：

>>> ws = wb.active

创建新工作表：

ws1 = wb.create_sheet("Sheet2")

工作表改名：

ws.title = "New Sheet"

如果要选择某张非活跃工作表，可以指定工作表名称，如：

ws=wb["New Sheet"]

复制工作表为副本：

>>> ws1 = wb.active
>>> ws2 = wb.copy_worksheet(ws1)

访问单元格有两种写法，如访问单元格A3，可以写作：

>>> ws['A3'] = ”hello"

或：

>>> ws.cell(row=3,column=1).value = ”hello"

也可简化为：

>>> ws.cell(3，1).value = ”hello"

访问多个单元格区域Range：

>>> cell_range = ws['A1':'B5']

同理，访问某一行（如第三行）可以写作：

>>> row3 = ws[3]

访问某一列（如C列）可以写作：

>>> colC = ws['C']

如果要访问多行多列，则用“：”分隔，如：

>>> col_range = ws['C:D']

>>> row_range = ws[5:10]

对工作表操作完成后的保存操作：

>>> wb = Workbook()
>>> wb.save('test.xlsx')  #可以指定fullname，如果只包含名字本身，则文件会保存在py脚本所在的同级目录下。

PS：如果要保存的文件名已存在，则此操作将覆盖现有的文件没有警告。

导入 openpyxl.load_workbook() 来 打开一个已存在的工作簿:

>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook('test.xlsx')

通过append方法逐行写入excel，如从头写入10行数据可以这些遍历：

>>> for row in range(1, 11):
...     ws1.append(range(10))

ps：workbook对象的-data_only 属性 控制细胞是否有公式的 公式(默认)或Excel读最后一次存储的值表。

对单元格写入公式，方法如下：

>>> ws["C1"] = "=average(A1, B1)"

常见的单元格合并以及取消合并，方法如下：

>>> ws.merge_cells('A1:B5')
>>> ws.unmerge_cells('A1:B5')

主要示例：1、利用openpyxl模块基于多字段拆分工作表为多张工作簿，

2、同时满足样式要求，只导入部分标红色字段数据，同时对特定行项目进行颜色标注，

3、利用pandas模块对excel文件进行排序、筛选，再写回excel。原始数据表头header如下：

主要代码如下：

"""
主要功能：
1、将需求的字段生成对应表格；2、将金额为正的（S）的行项目标记为黄色；
3、只导入特定物料；4、对数据源取名进行约束；
5、增加程序运行完毕的消息提醒；6、增加padas的排序、筛选功能
"""
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import PatternFill,Border,Side,Alignment,Protection,Font,GradientFill,Color,Colors
import easygui as eg,pandas as pd
import os,time

pwd = os.getcwd()
writer = pd.ExcelWriter('暂估表_按公司&供应商排序.xlsx')
df1 = pd.DataFrame(pd.read_excel(os.path.join(pwd,'暂估表.xlsx'),dtype={'供应商':str,'物料':str,'采购订单':str}))    #将excel读入pandas的DataFrame对象，同时约定“供应商、物料、采购订单”等字段为字符串类型，避免被pandas转化为数字
df1=df1.sort_values(by=["公司","供应商"],ascending=True)   #基于公司、供应商两个字段做升序排列，字段排序有主次之分
df1.to_excel(writer,'Sheet1',index=False)    #index=False，表明导入excel时不写入DataFrame对象的索引列
writer.save()

thin = Side(border_style="thin", color="")   #边框样式，定义为对象

if not os.path.exists(pwd+"\\暂估分类表"):
    os.mkdir(pwd+"\\暂估分类表")
arr=[]
wb = load_workbook(filename=pwd+u"\\暂估表_按公司&供应商排序.xlsx")
ws=wb["Sheet1"]
navigation=['公司','供应商','名称描述','物料','物料描述','数量','单位','过账日期','金额','采购订单']
ubound=ws.max_row

while True:

    k=2
    wb1=Workbook()
    ws1=wb1.active
    ws1.append(navigation) #所需表头为固定内容，用append方法通过列表写入第一行
    if ubound>1:
        for i in range(ubound,1,-1): #循环范围为变量，范围逐渐减小，每次循环次数递减，同时用break语句完成循环的中断，步长为-1，表明数据从表格尾行至下而上读取
            col=1
            for j in range(1,21): #遍历所有列
                if ws.cell(1,j).value in navigation and ws.cell(i,18).value !=None and ws.cell(i,18).value[0:7] =="原材料-备配件":    #归纳为同一个excel的条件：上下两行的供应商、公司相同
                    ws1.cell(k,col).value=ws.cell(i,j).value  #新表第K行取自源表第i行数据

                    if ws.cell(i,12).value=="S":    #金额为正时颜色做特殊标记
                        ws1.cell(k,col).fill=GradientFill(stop=['FFFF00', 'F5DEB3']) #渐变黄色底纹背景
                    col=col+1
            ws1.cell(k,8).number_format="yyyy-mm-dd"  #设置单元格为日期格式
            k=k+1 #新表从第一行顺序往下写，源表从最后一行往上读

            if ws.cell(i-1,1).value !=ws.cell(i,1).value or ws.cell(i-1,3).value != ws.cell(i,3).value: #判断条件：公司不相同或供应商不相同
                break

        ubound=i-1
        companyCode=ws1.cell(2,1).value   #存储每张子表对应的公司代码
        vendorCode=ws1.cell(2,2).value    #存储每张子表对应的供应商编号
        if companyCode !=None:
            for col in ["A","B","C","D","E","F","G","H","J"]:
                #ws1.column_dimensions[col] .border=Border(top=thin, left=thin, right=thin, bottom=thin)
                ws1.column_dimensions[col].width=25   #设置固定列宽
            for col in range(1,11):
                ws1.cell(1,col).font=Font(name='Microsoft YaHei',size=13,bold=True,color=colors.RED)    #设置标题行的字体样式
                ws1.cell(1,col).border=Border(top=thin, left=thin, right=thin, bottom=thin)   #设置标题行的边框样式

            wb1.save(pwd+"\\暂估分类表\\%s_%s.xlsx"%(companyCode,vendorCode))  #拆分后的表格按公司代码、供应商编号排序

    else:
        break

eg.msgbox(msg='(暂估表拆分完成)', title='Information', ok_button='确定', image=None, root=None)

最终生成表格样式如下：