目的:相同格式的excel表,需要合并数据,手动输入太费事费力

缺点:读取大批量数据运行较慢(>10 min),写入多个表格更新行列较麻烦

import openpyxl
from win32com.client import Dispatch #添加此防止读出none值
路径="请输入路径\\表名.xlsx"  #合并进的表
wb=openpyxl.load_workbook(路径) #打开表
ws=wb['Sheet1'] #打开sheet路径1="请输入路径\\表名1.xlsm" #需要合并的表
路径2="请输入路径\\表名2.xlsm" #需要合并的表def just_open(filename): #添加此防止读出none值xlApp = Dispatch("Excel.Application")xlApp.Visible = FalsexlBook = xlApp.Workbooks.Open(filename)xlBook.Save()xlBook.Close()just_open(路径1) #添加此防止读出none值
表= openpyxl.load_workbook(路径1, data_only=True) #读取数值,不读公式
sheet= 表['Sheet1'] #打开需要合并数据的那个Sheet
for i in range (447,455): #所取数值的行数x= sheet.cell(i, 5).value # 5 代表需要数值所在的列,获取数值ws.cell(row=i-446, column=3).value = x  #在新表1-5行,3列写入数值
print('finish-1')  #打印确保运行完成,可删去just_open(路径2) #添加此防止读出none值
表= openpyxl.load_workbook(路径2, data_only=True)
sheet= 表['Sheet1'] #打开需要合并数据的那个Sheet
for i in range (447,455): #所取数值的行数x= sheet.cell(i, 5).value # 5 代表需要数值所在的列,获取数值ws.cell(row=i-446, column=4).value = x #在新表1-5行,4列写入数值
print('finish-2') #打印确保运行完成,可删去wb.save('请输入路径\\表名2.xlsx') #给一个新的表名,并保存

后续通过 xlrd 和 xlwt 读取和写入数据,运行速度(<1 min):

import os
import xlwt
import xlrd
import xlrd3
import xlutils.copy
路径= xlrd.open_workbook("文件路径\\表名.xls", formatting_info = True)   # 打开想保存的文件
wt = xlutils.copy.copy(路径)   # 复制
sheet = wt.get_sheet(0)   # 读取第一个工作表
j=0
k=0list=[
'文件路径\\表名1.xlsm',
"文件路径\\表名2.xlsm",] #采用list循环,但文件多时输入路径略繁琐,求指导简单方法for A in list:j=j+1k=k+1sheet1 = xlrd3.open_workbook(A).sheet_by_name('Sheet1')for i in range(452, 455):x = sheet1.cell(i, 26).value  #读取数据sheet.write(i-452, j, x) #写入第1-2行,第1列数据sheet1 = xlrd3.open_workbook(A).sheet_by_name('Sheet2')for i in range(452, 455):x = sheet1.cell(i, 26).valuesheet.write(i-450, j, x) #写入第3-4行,第1列数据sheet1 = xlrd3.open_workbook(A).sheet_by_name('Sheet3')for i in range(452, 455):x = sheet1.cell(i, 26).valuesheet.write(i-448, j, x) #写入第5-6行,第1列数据wt.save("文件路径\\表名2.xls") 

疑问:

1. 应该有更简便遍历文件名的方法代替 list=[''文件路径\\表名1.xlsm',"文件路径\\表名2.xlsm",]

2. sheet.write(i-452, j, x) #写入固定行列的 i-452 ,不知道应该用什么参数给代替,方便编写

萌新入门,看各位大佬的帖子写出来的,请多指点!

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