OpenPyXl的使用

开始在内存中使用
创建一个workbook

在刚开始使用openpyxl的时候,不需要直接在文件系统中创建一个文件,仅仅需要导入Workbook类并开始使用它:

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

一个workbook总是会创建至少一个worksheet(工作表),可以通过openpyxl.workbook.Workbook.active()这个属性去获取:

>>> ws = wb.active

这个函数使用_active_sheet_index这个属性,默认设置的值是0,除非你指定一个值,否则总是获取到第一个worksheet。

你可以使用openpyxl.workbook.Workbook.create_sheet()来创建一个新的worksheet:

>>> ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") # insert at the end (default)# or
>>> ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0) # insert at first position

当创建脚标的时候会自动创建一个名字,按照(Sheet, Sheet1, Sheet2, ...)这个列表名创建,你可以使用tiitle属性来修改这个名字:

>>> ws.title = "New Title"

一旦给了一个worksheet名字,就可以通过一个key去获取这个worksheet:

>>> ws3 = wb["New Title"]

你可以使用openpyxl.workbook.Workbook.sheetnames()这个属性获取所有的脚标的名字:

>>> print(wb.sheetnames)['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']

可以迭代所有的脚标:

>>> for sheet in wb:
... print(sheet.title)

可以使用openpyxl.workbook.Workbook.copy_worksheet()这个属性复制一个worksheet:

>>> source = wb.active
>>> target = wb.copy_worksheet(source)

注意:只有cells 和 styles能够被复制,不能在workbooks之间复制worksheets,你可以在一个workbook中复制worksheets

玩数据

获取一个cell

现在我们已经知道怎么访问一个worksheet,我们可以开始修改cell的内容了。(一个cell就是一个单元格)
cell可以直接通过key来获取:

>>> c = ws['A4']

这将会返回一个cell或创建一个不存在的cell。cell 的值可以直接被赋值:

>>> ws['A4'] = 4

也可以使用另外一个方法openpyxl.worksheet.Worksheet.cell():

>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)

Note:当在内存当中创建一个worksheet的时候,它没有包含任何cell,当它们第一次被访问的时候被创建

Warning:因为excel表的滚动特性,滚动出来的cell也会被创建出来,即使没有访问那些cell,例如:

>>> for i in range(1,101):
... for j in range(1,101):
... ws.cell(row=i, column=j)

这将会创建100*100个空的cell

访问多个cell

使用切片可以访问多个cell

>>> cell_range = ws['A1':'C2']

行和列能够被轻松的获取到:

>>> colC = ws['C']
>>> col_range = ws['C:D']
>>> row10 = ws[10]
>>> row_range = ws[5:10]

也可以使用openpyxl.worksheet.Worksheet.iter_rows()这个方法:

>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
... for cell in row:
... print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C2>

相似的方法openpyxl.worksheet.Worksheet.iter_cols()也可以:

>>> for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
... for cell in col:
... print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.C2>

如果你想迭代一个文件的所有行或列,可以使用openpyxl.worksheet.Worksheet.rows()这个属性:

>>> ws = wb.active
>>> ws['C9'] = 'hello world'
>>> tuple(ws.rows)
((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),
(<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),
(<Cell Sheet.A3>, <Cell Sheet.B3>, <Cell Sheet.C3>),
(<Cell Sheet.A4>, <Cell Sheet.B4>, <Cell Sheet.C4>),
(<Cell Sheet.A5>, <Cell Sheet.B5>, <Cell Sheet.C5>),
(<Cell Sheet.A6>, <Cell Sheet.B6>, <Cell Sheet.C6>),
(<Cell Sheet.A7>, <Cell Sheet.B7>, <Cell Sheet.C7>),
(<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),
(<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))

或者openpyxl.worksheet.Worksheet.columns()这个属性:

>>> tuple(ws.columns)
((<Cell Sheet.A1>,
<Cell Sheet.A2>,
<Cell Sheet.A3>,
<Cell Sheet.A4>,
<Cell Sheet.A5>,
<Cell Sheet.A6>,
...
<Cell Sheet.B7>,
<Cell Sheet.B8>,
<Cell Sheet.B9>),
(<Cell Sheet.C1>,
<Cell Sheet.C2>,
<Cell Sheet.C3>,
<Cell Sheet.C4>,
<Cell Sheet.C5>,
<Cell Sheet.C6>,
<Cell Sheet.C7>,
<Cell Sheet.C8>,
<Cell Sheet.C9>))

数据存储

一旦我们有了一个openpyxl.cell.Cell,我们就可以给它赋值:

>>> c.value = 'hello, world'
>>> print(c.value)'hello, world'
>>> d.value = 3.14
>>> print(d.value)3.14

也能使用类型和格式推断:

>>> wb = Workbook(guess_types=True)
>>> c.value = '12%'
>>> print(c.value)
0.12
>>> import datetime
>>> d.value = datetime.datetime.now()
>>> print d.valuedatetime.datetime(2010, 9, 10, 22, 25, 18)
>>> c.value = '31.50'
>>> print(c.value)
31.5
保存到文件

最简单和快速的保存一个workbook方法是使用openpyxl.workbook.Workbook模块的openpyxl.workbook.Workbook.save()这个方法:

>>> wb = Workbook()
>>> wb.save('balances.xlsx')

Warning:这个方法将会在没有警告提示下覆盖已经有的内容
可以使用template=True将一个workbook保存成一个模版:

>>> wb = load_workbook('document.xlsx')
>>> wb.template = True
>>> wb.save('document_template.xltx')

或者设置这个属性为false(默认)来保存为一个文件:

>>> wb = load_workbook('document_template.xltx')
>>> wb.template = False
>>> wb.save('document.xlsx', as_template=False)

*Warning:当保存文档的时候在模版文档中你应该注意文档的扩展名(后缀名)和数据描述,否则可能会导致文档不能被再次打开,如下错误式例:

>>> wb = load_workbook('document.xlsx')
>>> # 应该保存成扩展名为*.xlsx
>>> wb.save('new_document.xlsm')
>>> # Excel软件不能再次打开此文件
>>>
>>> # 或者
>>>
>>> # 应该指定属性keep_vba=True
>>> wb = load_workbook('document.xlsm')
>>> wb.save('new_document.xlsm')
>>> # Excel软件不能再次打开此文件
>>>
>>> # 或者
>>>
>>> wb = load_workbook('document.xltm', keep_vba=True)
>>> # 如果我们需要一个模版文件,就必须指定扩展名为 *.xltm.
>>> wb.save('new_document.xlsm')
>>> # Excel软件不能再次打开此文件

加载一个文件

类似于写文件,可以导入openpyxl.load_workbook()来打开一个已经存在的workbook:

>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb2 = load_workbook('test.xlsx')
>>> print wb2.get_sheet_names()
['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']

基本教程已经完了。接下来是一些使用例子:


写一个workbook

>>> from openpyxl import Workbook
>>> from openpyxl.compat import range
>>> from openpyxl.utils import get_column_letter
>>>
>>> wb = Workbook()
>>>
>>> dest_filename = 'empty_book.xlsx'
>>>
>>> ws1 = wb.active
>>> ws1.title = "range names"
>>>
>>> for row in range(1, 40):
... ws1.append(range(600))
>>>
>>> ws2 = wb.create_sheet(title="Pi")
>>>
>>> ws2['F5'] = 3.14
>>>
>>> ws3 = wb.create_sheet(title="Data")
>>> for row in range(10, 20):
... for col in range(27, 54):
... _ = ws3.cell(column=col, row=row, value="{0}".format(get_column_letter(col)))
>>> print(ws3['AA10'].value)
AA
>>> wb.save(filename = dest_filename)

读取一个已经存在的文件

>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook(filename = 'empty_book.xlsx')
>>> sheet_ranges = wb['range names']
>>> print(sheet_ranges['D18'].value)

警告:openpyxl不能读取Excle中所有的对象,当打开和保存相同名字的文件的时候,图片和图表将会丢失

使用数字格式:

>>> import datetime
>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>> # set date using a Python datetime
>>> ws['A1'] = datetime.datetime(2010, 7, 21)
>>>
>>> ws['A1'].number_format
'yyyy-mm-dd h:mm:ss'
>>> # You can enable type inference on a case-by-case basis
>>> wb.guess_types = True
>>> # set percentage using a string followed by the percent sign
>>> ws['B1'] = '3.14%'
>>> wb.guess_types = False
>>> ws['B1'].value
0.031400000000000004
>>>
>>> ws['B1'].number_format
'0%'

使用公式:

>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>> # add a simple formula
>>> ws["A1"] = "=SUM(1, 1)"
>>> wb.save("formula.xlsx")

警告:公式必须使用英文名,并且公式的参数必须使用逗号分隔,不能使用其他的符号如分号

openpyxl从不评估公式,但是可以检查公式的名字:

>>> from openpyxl.utils import FORMULAE
>>> "HEX2DEC" in FORMULAE
True

如果你想使用一个不知道的公式,这可能是因为你使用的公式,没有包括在初始规范。 这样的公式必须以xlfn作为前缀。

合并/取消合并单元格:

>>> from openpyxl.workbook import Workbook
>>>
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>>
>>> ws.merge_cells('A1:B1')
>>> ws.unmerge_cells('A1:B1')
>>>
>>> # or
>>> ws.merge_cells(start_row=2,start_column=1,end_row=2,end_column=4)
>>> ws.unmerge_cells(start_row=2,start_column=1,end_row=2,end_column=4)

插入图片:

>>> from openpyxl import Workbook
>>> from openpyxl.drawing.image import Image
>>>
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>> ws['A1'] = 'You should see three logos below'
>>> # create an image
>>> img = Image('logo.png')
>>> # add to worksheet and anchor next to cells
>>> ws.add_image(img, 'A1')
>>> wb.save('logo.xlsx')

折叠列:

>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.Workbook()
>>> ws = wb.create_sheet()
>>> ws.column_dimensions.group('A','D', hidden=True)
>>> wb.save('group.xlsx')

使用Pandas 和 NumPy

openpyxl可以配合使用Pandas 和 NumPy这两个很受欢迎的库

NumPy Support
openpyxl已内置支持NumPy类型float,integer和boolean。 DateTimes支持使用Pandas的时间戳类型。

openpyxl.utils.dataframe.dataframe_to_rows()方法提供简单的方式使用Pandas 的Dataframes:

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)

要将数据框转换为突出显示的标题和索引:

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")

如果你只是想转换数据,可以使用只写模式:

from openpyxl.cell.cell import WriteOnlyCell
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")

将工作表转换为Dataframe

要将工作表转换为Dataframe,您可以使用values属性。 如果工作表没有标题或索引,这很容易:

df = DataFrame(ws.values)

如果工作表有标题或索引,例如Pandas创建的那个,那么需要做更多的工作:

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)

使用过滤和排序

要添加过滤器,请定义范围,然后添加列和排序条件:

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active data = [
["Fruit", "Quantity"],
["Kiwi", 3],
["Grape", 15],
["Apple", 3],
["Peach", 3],
["Pomegranate", 3],
["Pear", 3],
["Tangerine", 3],
["Blueberry", 3],
["Mango", 3],
["Watermelon", 3],
["Blackberry", 3],
["Orange", 3],
["Raspberry", 3],
["Banana", 3]
] for r in data:
ws.append(r) ws.auto_filter.ref = "A1:B15"
ws.auto_filter.add_filter_column(0, ["Kiwi", "Apple", "Mango"])
ws.auto_filter.add_sort_condition("B2:B15") wb.save("filtered.xlsx")

这将添加相关的指令到文件,但不会实际过滤或排序。

OpenPyXl的使用的更多相关文章

  1. Python excel 库:Openpyxl xlrd 对比 介绍

    打算用python做一个写mtk camera driver的自动化工具. 模板选用标准库里面string -> Template 即可 但要重定义替换字符,稍后说明 配置文件纠结几天:cfg, ...

  2. python 脚本中使用了第三方openpyxl 打包程序运行提示ImportError:cannot import name __version__

    最近写了一个脚本,脚本中使用了第三方openpyxl(openpyxl是使用 pip install openpyxl 下载的),先是使用py2exe打包程序,打包过程中提示很多文件没有包含,在没有仔 ...

  3. python openpyxl 操作 excel

    初识与安装 Openpyxl is a Python library for reading and writing Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm files. 安装 ...

  4. win7下安装openpyxl

    想使用python来操作Excel,看资料据说openpyxl非常好用,于是到https://pypi.python.org/pypi/openpyxl下载了安装包.下面就来说说安装步骤,也算是对自己 ...

  5. python 模块openpyxl读excel文件

    使用openpyxl模块来读取excel.要注意openpyxl读不再支持旧的xls格式. 先看一下操作前的excel是什么样子吧.对了,现在只支持xlsx格式的excel读取 我现在想在第三行插入3 ...

  6. python 使用openpyxl来写数据到excel表格

    使用openpyxl写execl确实很方便.我先介绍用到的相关模块与函数 Workbook:工作簿模块,在内存创建一个工作簿. ExcelWriter:使用它向exel中写数据. get_column ...

  7. openpyxl

    openpyxl库的使用,这个处理xlsx还是挺有用的 ref:传送门 from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook ...

  8. Python使用openpyxl读写excel文件

    Python使用openpyxl读写excel文件 这是一个第三方库,可以处理xlsx格式的Excel文件.pip install openpyxl安装.如果使用Aanconda,应该自带了. 读取E ...

  9. python中openpyxl的用法【安装,以及一些基本的操作】

    概述 Openpyxl是python中简单易用的操作excel电子表格的一个模块.接下来呢,跟博主一起学习一下吧  ----_<_>_---- 首先先清楚一些excel的基本概念: 在op ...

  10. python用openpyxl操作excel

    python操作excel方法 1)自身有Win32 COM操作office但讲不清楚,可能不支持夸平台,linux是否能用不清楚,其他有专业处理模块,如下 2)xlrd:(读excel)表,xlrd ...

随机推荐

  1. sonar+Jenkins 构建代码质量自动化分析平台

    1.Sonar 介绍 Sonar 是一个用于管理代码质量的开源工具,可以分析代码中的bug和漏洞以及Code Smells,支持20多种编程语言的检测,如java,c/c++,python,php等语 ...

  2. Map 集合遍历的4种方法

    Map 集合初始化时,指定集合初始值大小. 说明:HashMap 使用 HashMap(int initialCapacity) 初始化. 正例:initialCapacity = (需要存储的元素个 ...

  3. 15-MySQL DBA笔记-运维管理

    第15章 运维管理 随着各种技术的快速发展,现今的DBA可以比以前的DBA维护多得多的数据库实例.DBA已经越来越像一个资源的管理者,而不是简单的操作步骤执行人.本章将为读者介绍规模化运维之道.首先, ...

  4. asp.net core 2.0发布到IIS报错解决方案

    大体来说,是环境的问题. 第一个错误,如图: 1. 查了网上说是文件夹权限的问题,依次设置了Everyone权限和IIS_IUSER权限,能勾选的都勾选了,然而并没有什么用,看来不是这个问题导致的. ...

  5. Asp.Net Core 轻松学系列-4玩转配置文件

    目录 前言 另类方式使用 hosting.json 使程序运行于多个端口 结语 前言     在 .NET Core 项目中,配置文件有着举足轻重的地位:与.NetFramework 不同的是,.NE ...

  6. Opencl 学习笔记

    1. HelloWorld

  7. POJ2503(Babelfish)--简单字典树

    思路:就是用一个字典树翻译单词的问题,我们用题目中给出的看不懂的那些单词建树,这样到每个单词的叶子结点中存放原来对应的单词就好. 这样查询到某个单词时输出叶子结点存的就行,查不到就"en&q ...

  8. 使用Lua编写Wireshark插件解析KCP UDP包,解析视频RTP包

    前段时间写了一个局域网音视频通话的程序,使用开源 KCP 来实现可靠UDP传输. 通过研究发现KCP在发包时,会在数据包前面加上它自己的头.如果数据包较小,KCP可能会把多个数据包合成一个包发送,提高 ...

  9. python之re(正则表达式)

    可以参考以下博客 https://www.cnblogs.com/guyuyun/p/5839881.html https://www.runoob.com/python/python-reg-exp ...

  10. weblogic快速安装版的安装和使用

    weblogic 12c提供了一个225MB大小的zip包, 我们下载下来之后解压后, 到jdk的bin目录下面, 执行java -jar ORACLE_HOME=[webloigc安装jar包绝对路 ...