京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:星安果
来源:AirPython
前面谈到python 处理 Excel 文件最常见的两种方式,即:xlrd/xlwt、openpyxl。其中,xlrd/xlwt 这一组合,xlrd 可以负责读取数据,而 xlwt 则负责写入数据,缺点是不支持 xlsx。openpyxl 同时支持对 Excel 文档的读取、写入操作,缺点是不支持 xls。本篇文章将继续聊聊python 操作 Excel 文档的其他几种方式。
xlsxwriter
xlsxwriter 主要用于将数据、图表写入到 Excel 文件中,可以配置使用较小的内存快速写入数据。
它的缺点是:无法读取、修改已有的 Excel 文件;如果需要读取修改 Excel 文件,只能搭配其他依赖库使用,比如:xlrd。
首先安装 xlsxwriter 的依赖包:
# 安装依赖包 pip3 install xlsxwriter
xlsxwriter 提供了 Workbook(filename) 方法,用于创建一个工作簿对象。使用工作簿对象的 add_worksheet(sheet_name) 函数,就可以在工作簿中创建 Sheet 了。
def create_workbook_and_worksheet(filename, worksheet_names): """ 创建工作簿和Sheet :param filename: 文件名称 :param worksheet_names: sheet名称列表 :return: """ wb = xlsxwriter.Workbook(filename) sheets = [] # 新增sheet for worksheet_name in worksheet_names: sheets.append(wb.add_worksheet(worksheet_name)) return wb, sheets
接着,就可以往某个 Sheet 单元格中写入数据了。如果需要定制单元格的样式,比如:字体大小、字体、颜色、背景、是否加粗等,可以使用工作簿对象的 add_format() 方法创建一个样式。
def create_format_styles(wb, format_stuyles):
"""
创建一个样式,包含:字体大小、字体、颜色、背景、是否加粗等
:param wb:
:param format_stuyles:
:return:
"""
return wb.add_format(format_stuyles)
# 单元格字体样式
self.title_style = {'bold': True, 'bg_color': '#B0C4DE', 'font_size': 10,'font_name': 'Microsoft yahei'}
# 创建标题字体样式
title_font_style = create_format_styles(self.wb, self.title_style)
Sheet 对象的 write(...) 函数用于向单元格中写入数据,参数包含:行索引、列索引、值、字体样式等。需要注意的是,默认 xlsxwriter 的行索引、列索引都是从 0 开始,即: 0 代表第一行。
写入数据的同时配置单元格样式的写法如下:
def write_to_cell(sheet, row_index, column_index, value, format_styles=None): """ 往单元格中写入数据 :param row_index: 行索引,1:第一行 :param column_index: 列索引,1:第一列 :param format_styles 字体样式 :return: """ if row_index < 1 or column_index < 1: print('参数输入不正确,写入失败!') else: # 注意:默认xlsxwriter的行索引、列索引从0开始 sheet.write(row_index - 1, column_index - 1, value, format_styles) # 往worksheet中写入数据 # 第一行 write_to_cell(self.current_sheet, 1, 1, "姓名", title_font_style) write_to_cell(self.current_sheet, 1, 2, "年龄", title_font_style) # 第二行 write_to_cell(self.current_sheet, 2, 1, 'xingag') write_to_cell(self.current_sheet, 2, 2, 23)
xlsxwriter 同样支持在单元格中插入图片,包含:本地图片和网络图片。
使用的方法是:insert_image();
参数包含:单元格行索引(索引从 0 开始)、单元格列索引、图片文件、可选参数(图片位置、缩放、url 超链接、image_data 图片字节流等)。
以插入一张网络图片为例。首先,定义一个图片展示可选参数,指定图片的缩放比、url 超链接。
def create_image_options (x_offset=0, y_offset=0, x_scale=1, y_scale=1, url=None, tip=None, image_data=None, positioning=None): """ 插入图片的参数配置 包含:偏移量、缩放比、网络图片链接、超链接、悬停提示灯 :param x_offset: :param y_offset: :param x_scale: :param y_scale: :param url: :param tip: :param image_data: :param positioning: :return: """ image_options = { 'x_offset': x_offset, 'y_offset': y_offset, 'x_scale': x_scale, 'y_scale': y_scale, 'url': url, 'tip': tip, 'image_data': image_data, 'positioning': positioning, } return image_options image_options = create_image_options (x_scale=0.5, y_scale=0.5, url='https://www.jianshu.com/u/f3b476549169')
接着,将网络图片转为字节流:
from io import BytesIO import ssl def get_image_data_from_network(url): """ 获取网络图片字节流 :param url: 图片地址 :return: """ ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context # 获取网络图片的字节流 image_data = BytesIO(urlopen(url).read()) return image_data
最后,将图片插入到单元格中:
def insert_network_image(sheet, row_index, column_index, url, filepath, image_options=None): """ 插入网络图片 :param sheet: :param row_index: :param column_index: :param url: :param filepath: :param image_options: :return: """ if row_index < 1 or column_index < 1: return "参数输入有误,插入失败!" # 获取图片字节流 image_data = get_image_data_from_network(url) if image_options: image_options['image_data'] = image_data print(image_options) sheet.insert_image(row_index - 1, column_index - 1, filepath, image_options) insert_network_image(self.current_sheet, 1, 1, url, '1.png', image_options4)
使用 set_column() 方法可以设置列宽,和 openpyxl 类似,有 2 种使用方式,分别是:字符串索引、列索引数字索引。
def set_column_width(sheet, index_start, index_end, width):
"""
设置列宽
:param sheet:
:param index_start: 开始位置,从1开始
:param index_end: 结束位置
:param width: 宽度
:return:
"""
# 方式二选一
# self.current_sheet.set_column('A:C', width)
# 默认0代表第一列
sheet.set_column(index_start - 1, index_end - 1, width)
# 设置列宽度
# 设置第1列到第3列的宽度为:100
set_column_width(self.current_sheet, 1, 3, 100)
行高使用 set_row() 方法,传入行索引和高度即可。
def set_row_height(sheet, row_index, height): """ 设置行高 :param sheet: :param row_index: 行索引,从1开始 :param height: :return: """ sheet.set_row(row_index - 1, height) # 设置行高 set_row_height(self.current_sheet, 1, 50) set_row_height(self.current_sheet, 2, 100)
写入数据完毕之后,将工作簿关闭,文件会自动保存到本地。
def teardown(self): # 写入文件,并关闭文件 self.wb.close()
xlsxwriter 还支持插入图表,比如:条形图、柱状图、雷达图等,受限于篇幅,这部分内容就不展开说明了。
其他方式
还有一种比较常见的方式是:xlwings。xlwings 是一款开源免费的依赖库,同时支持 Excel 文件的读取、写入、修改。它功能非常强大,还可以和 Matplotlib、Numpy 和 Pandas 无缝连接,支持读写 Numpy、Pandas 数据类型;同时,xlwings 可以直接调用 Excel 文件中 VBA 程序。
需要注意的是,xlwings 依赖于 Microsoft Excel 软件,所以使用 WPS 的用户建议直接使用 openpyxl。
另外,还有一个操作 Excel 比较强大的方式,即:Pywin32。其中,Pywin32 相当于调用 Win 下的系统 API 来操作 Excel 文件。
优点是:可以处理复杂图表的数据表;
缺点也非常明显,包含:速度慢、占用 CPU 高,仅支持 Win 系统。
最后
综合发现,xlrd/xlwt、openpyxl、xlsxwriter 基本上可以满足大部分的日常 Excel 文档操作。
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
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;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”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
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 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 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19