京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:陈熹
来源: 早起Python
大家好,在之前的十几篇办公自动化系列文章中,我们大多是以真实的案例需求来讲解python如何进行自动化办公操作,并且多次使用到openpyxl来处理表格,今天我们就来详细的盘点python操作Excel神器openpyxl的各种操作!
本文将以详细图表/代码的形式讲解如何对Excel进行读取、写入及样式调整,可以当成速查手册使用,随用随查,建议收藏!
安装
openpyxl是一个非标准库,因此需要自行安装,安装过程并不困难,Windows/Mac用户均可以在命令行(CMD)/终端(Terminal)中使用pip安装
pip install openpyxl
前置知识
在使用这个模块之前我们需要对Excel表格结构有个比较细致的了解,见下图:
简而言之,一个Excel工作簿workbook由一个或者多个工作表sheet组成,一个sheet可以看作是多个行row组成,也可以看作是多个列column组成,而每一行每一列都由多个单元格cell组成!
读取Excel
1.载入Excel
from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(filename='测试.xlsx’) print(workbook.sheetnames)
注意load_workbook只能打开已经存在的Excel,不能创建新的工作簿
2.根据名称获取工作表
from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(filename='其他.xlsx') print(workbook.sheetnames) sheet = workbook['工作业务']
如果只有一张工作表也可以用:
sheet = workbook.active
3.获取表格内容所在的范围
print(sheet.dimensions)
4.获取某个单元格的具体内容
这边提供两种方法,注意都需要以cell.value形式输出具体值
5.获取某个单元格的行、列、坐标
print(cell.row, cell.column, cell.coordinate)
6.获取多个格子的值
这里也有一个细节,Excel中每一列由字母确定,是字符型;每一行由一个数字确定,是整型。当然,上面的三种方法都是获取一堆表格,现在要输出每一个表格的值就需要遍历:
for cell in cells: print(cell.value)
三种方法依然有自己的局限性,如果我需要特定范围的值,且懒得换算成字母数字坐标。例如我想要获取第2行至第5行、第1列至第3列的全部单元格。因此必须掌握第4种方法:
7.读取所有的行
for row in sheet.rows: print(row)
Excel写入
1. 保存Excel
workbook.save(filename='Excel工作表1.xlsx')
2.写入单元格
cell = sheet['A1'] cell.value = '业务需求
3.写入一行或多行数据
4.将公式写入单元格并保存
sheet['K11'] = '=AVERAGE(K1:K10)'
5.插入一行或多行
6. 插入一列或多列
7.删除多行
8.删除多列
9. 移动范围数据
10. 创建新的Excel表格
from openpyxl import Workbook workbook = Workbook()
Excel样式调整
1. 设置字体样式
2. 设置对齐样式
3. 设置边框样式
4. 设置单元格填充样式
5. 设置行高和列宽
sheet.row_dimensions[1].height = 50 sheet.column_dimensions['C'].width = 20
6. 单元格合并与取消
# 合并
sheet.merge_cells('A1:B2')
sheet.merge_cells(start_row=1, start_column=3,
end_row=2, end_column=4)
# 取消合并
sheet.unmerge_cells('A1:B2')
sheet.unmerge_cells(start_row=1, start_column=3,
end_row=2, end_column=4)
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28