京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		python使用openpyxl库修改excel表格数据方法
	今天小编就为大家分享一篇python使用openpyxl库修改excel表格数据方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1、openpyxl库可以读写xlsx格式的文件,对于xls旧格式的文件只能用xlrd读,xlwt写来完成了。
简单封装类:    
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference, BarChart3D
from openpyxl.styles import Color, Font, Alignment
from openpyxl.styles.colors import BLUE, RED, GREEN, YELLOW
class Write_excel(object):
  def __init__(self,filename):
    self.filename = filename
    self.wb = load_workbook(self.filename)
    self.ws = self.wb.active
  def write(self, coord, value):
    # eg: coord:A1
    self.ws.cell(coord).value = value
    self.wb.save(self.filename)
  def merge(self, rangstring):
    # eg: rangstring:A1:E1
    self.ws.merge_cells(rangstring)
    self.wb.save(self.filename)
  def cellstyle(self, coord, font, align):
    cell = self.ws.cell(coord)
    cell.font = font
    cell.alignment = align
  def makechart(self, title, pos, width, height, col1, row1, col2, row2, col3, row3, row4):
    ''':param title:图表名
         pos:图表位置
         width:图表宽度
         height:图表高度
    '''
    data = Reference(self.ws, min_col=col1, min_row=row1, max_col=col2, max_row=row2)
    cat = Reference(self.ws, min_col=col3, min_row=row3, max_row=row4)
    chart = BarChart3D()
    chart.title = title
    chart.width = width
    chart.height = height
    chart.add_data(data=data, titles_from_data=True)
    chart.set_categories(cat)
    self.ws.add_chart(chart, pos)
    self.wb.save(self.filename)
简单使用:
1、新建excel文件处理    
wb = Workbook()#创建工作簿 
ws = wb.active#激活工作表 
ws1 = wb.create_sheet("Mysheet")#创建mysheet表 
ws.title = "New Title"#表明改为New Title 
ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"#颜色 
ws['A4'] = 4#赋值 
d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)#赋值 
cell_range = ws['A1':'C2']#选择单元格区域 
wb.save('test.xlsx')#保存
2、已有excel文件的处理
a、修改excel数据    
wr = Write_excel('d:\demo.xlsx') 
wr.write('A2','hello')
b、合并单元格    
wr.merge('A1:B3')
c、单元格加入样式,如字体,颜色等属性
单元格B2设置宋体,14号,红色,自动换行,水平居中,垂直居中    
font = Font(name=u'宋体', size=14, color=RED, bold=True)
align = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
wr.cellstyle('B2', font, align)
d、创建3d柱状图    
rows = [ 
  (None, 2013, 2014), 
  ("Apples", 5, 4), 
  ("Oranges", 6, 2), 
  ("Pears", 8, 3) 
] 
  
for row in rows: 
  ws.append(row) 
 
wr.makechart(u"3D Bar Chart", 'E5', 12.5, 7, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 4)
	
可以创建3d柱状和折线图表,挺好用的。
以上这篇python使用openpyxl库修改excel表格数据方法就是小编分享给大家的全部内容了.
	
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28