Python-Excel 模块哪家强

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技术火炬手 发表于 2019/07/17 11:02:53 2019/07/17
【摘要】 收回昨晚的说说每个星期最喜欢的就是周五,不用学习无需考虑公众号该些什么内容。可以和朋友烧烤、啤酒加聊天。温馨提示:今日中考结束,请各位朋友莫吃鸡、勿王者。向我们中老年选手一样玩玩Dota1这种中学生不会玩的游戏以上这条是昨天和朋友high时,发的说说…结果打脸了,中小学生无处不在啊,**“朋友家中坐,二黑没赢过” **哈哈。今天写点什么?周五在公司,有一个朋友寒暄过后,说问一个简单的问题,然...

收回昨晚的说说

每个星期最喜欢的就是周五,不用学习无需考虑公众号该些什么内容。可以和朋友烧烤、啤酒加聊天。
温馨提示:今日中考结束,请各位朋友莫吃鸡、勿王者。向我们中老年选手一样玩玩Dota1这种中学生不会玩的游戏

以上这条是昨天和朋友high时,发的说说…结果打脸了,中小学生无处不在啊,**“朋友家中坐,二黑没赢过” **哈哈。

今天写点什么?

周五在公司,有一个朋友寒暄过后,说问一个简单的问题,然后居然让我感受到面试一样的感觉,“python读取excel文件时,如何能识别单元格中的删除线…”虽然之前总结过excel的相关模块和知识但这个着实有点偏门,刚好那会忙,说中午帮他看看。午休时间看了下,最后将解决方法整理告知了同事,顺便拉他入伙了我的公众号,哈哈…

所以,今天就来说说python读写excel吧…

python操作excel

最原始的莫过于两位老牌黄金搭档xlrd xlwt了,针对二者的封装有如下模块:

xlutils & xlrd & xlwt

为什么把这三个一起说?

首先,xlutils封装了xlrd xlwt,所以在使用前,会先下载这两个依赖的模块。

其次,这两个模块主要用于处理xls文件,而对xlsx的文件处理很挫,甚至xlwt不支持…

但为何到现在依然在使用这些模块,因为他对xls文档处理的优势…

win32com & DataNitro

这两个模块又是怎么一回事儿?他俩仅支持windows系统环境

win32com这个模块大家不算陌生了,windows下的操作,哪儿他都能插一腿…至于使用,就点击链接自己看吧…

至于DataNitro,本来不想说的,但毕竟很多帖子都提到了它,我不写不太好,但大家知道他是一个Excel 的插件,安装也需单独到官网下载即可…

pandas

pandas作为数据分析利器,在处理excel方面也是犀利的一腿…

import  pandas  as pd
#方法一:默认读取第一个表单
df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
data=df.head()#默认读取前5行的数据
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
#方法二:通过指定表单名的方式来读取
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单
data=df.head()#默认读取前5行的数据
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出
#方法三:通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单
#也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单
#也可以同时定位多个表单,方式都罗列如下所示
df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式来指定
# df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个
data=df.values#获取所有的数据,注意这里不能用head()方法哦~
print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

xlsxwriter

xlsxwriter拥有丰富的特性,支持图片/表格/图表/筛选/格式/公式等,功能与openpyxl相似,优点是相比 openpyxl 还支持 VBA 文件导入,迷你图等功能,缺点是不能打开/修改已有文件,意味着使用 xlsxwriter 需要从零开始。

代码示例:

import xlsxwriter
# Create a workbook and add a worksheet.
workbook = xlsxwriter.Workbook('Expenses01.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
# Some data we want to write to the worksheet.
expenses = (
    ['Rent', 1000],
    ['Gas',   100],
    ['Food',  300],
    ['Gym',    50],
)
# Start from the first cell. Rows and columns are zero indexed.
row = 0
col = 0
# Iterate over the data and write it out row by row.
for item, cost in (expenses):
    worksheet.write(row, col,     item)
    worksheet.write(row, col + 1, cost)
    row += 1
# Write a total using a formula.
worksheet.write(row, 0, 'Total')
worksheet.write(row, 1, '=SUM(B1:B4)')
workbook.close()

xlwings

xlwings简单强大,使用方便。而且搞下ode是,这是为数不多的模块开发者,在平台卖课的,哈哈…

image.png

import xlwings as xw
#连接到excel
workbook = xw.Book(r'path/myexcel.xlsx')#连接excel文件
#连接到指定单元格
data_range = workbook.sheets('Sheet1').range('A1')
#写入数据
data_range.value = [1,2,3]
#保存
workbook.save()

openpyxl

最后要说说个人比较常用,也很方便的一个excel处理模块openpyxl…这个模块突出的优势在于,对excel单元格样式的设置方面特别详细。所以针对openpyxl,详细的介绍一下.

openpyxl

  • 写一个工作簿

>>> from openpyxl import Workbook
>>> 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)
  • 读取现有工作簿

>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook(filename = 'empty_book.xlsx')
>>> sheet_ranges = wb['range names']
>>> print(sheet_ranges['D18'].value)
  • 插入图像 (需要依赖pillow…)

>>> 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')
  • 使用样式

  • 样式用于在屏幕上显示时更改数据的外观。它们还用于确定数字的格式。

  • 样式可以应用于以下方面:

  • 字体设置字体大小,颜色,下划线等

  • 填充以设置图案或颜色渐变

  • 边框设置单元格上的边框

  • 单元格排列

  • 保护

以下是默认值

>>> from openpyxl.styles import PatternFill, Border, Side, Alignment, Protection, Font
>>> font = Font(name='Calibri',
...                 size=11,
...                 bold=False,
...                 italic=False,
...                 vertAlign=None,
...                 underline='none',
...                 strike=False,
...                 color='FF000000')
>>> fill = PatternFill(fill_type=None,
...                 start_color='FFFFFFFF',
...                 end_color='FF000000')
>>> border = Border(left=Side(border_style=None,
...                           color='FF000000'),
...                 right=Side(border_style=None,
...                            color='FF000000'),
...                 top=Side(border_style=None,
...                          color='FF000000'),
...                 bottom=Side(border_style=None,
...                             color='FF000000'),
...                 diagonal=Side(border_style=None,
...                               color='FF000000'),
...                 diagonal_direction=0,
...                 outline=Side(border_style=None,
...                              color='FF000000'),
...                 vertical=Side(border_style=None,
...                               color='FF000000'),
...                 horizontal=Side(border_style=None,
...                                color='FF000000')
...                )
>>> alignment=Alignment(horizontal='general',
...                     vertical='bottom',
...                     text_rotation=0,
...                     wrap_text=False,
...                     shrink_to_fit=False,
...                     indent=0)
>>> number_format = 'General'
>>> protection = Protection(locked=True,
...                         hidden=False)
>>>

The End

OK,今天的内容就到这里,如果觉得有帮助,欢迎将文章或我的微信公众号【清风Python】分享给更多喜欢python的人,谢谢。

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作者:王翔|清风Python

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