Python第三方库之openpyxl(2)

简单的使用

写一个工作簿

>>> from openpyxl importWorkbook>>> from openpyxl.compat importrange>>> from openpyxl.utils importget_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)

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读一个现有的工作簿

>>> from openpyxl importload_workbook>>> wb = load_workbook(filename = 'empty_book.xlsx')>>> sheet_ranges = wb['range names']>>> print(sheet_ranges['D18'].value)3

注意：在loadworkbook中有几个可以使用的标志

1.guess_types 在读取单元时启用或禁用(默认)类型推断

2.data_only 控制带有公式的单元格是否有公式(默认)或上次Excel读取表的值

3.keep_vba 控制任何可视的基本元素是否被保留(默认)。如果它们被保存了它们仍然是不可编辑的

注意：openpyxl目前没有在Excel文件中读取所有可能的项目，因此如果打开并保存相同的名称，那么图像和图表将从现有文件中丢失

使用数字格式

>>> importdatetime>>> from openpyxl importWorkbook>>> wb =Workbook()>>> ws =wb.active>>> #使用Python datetime设置日期

>>> ws['A1'] = datetime.datetime(2010, 7, 21)>>>

>>> ws['A1'].number_format'yyyy-mm-dd h:mm:ss'

>>> #您可以在具体情况下启用类型推断

>>> wb.guess_types =True>>> #使用字符串和%符号设置百分比

>>> ws['B1'] = '3.14%'

>>> wb.guess_types =False>>> ws['B1'].value0.031400000000000004

>>>

>>> ws['B1'].number_format'0%'

使用公式

>>> from openpyxl importWorkbook>>> wb =Workbook()>>> ws =wb.active>>> #添加一个简单的公式

>>> ws["A1"] = "=SUM(1, 1)"

>>> wb.save("formula.xlsx")

注意：你必须使用英文名作为一个函数，函数参数必须用逗号隔开，而不是其他的标点符号，比如分号

openpyxl从来没有计算过公式但是可以检查公式的名称

>>> from openpyxl.utils importFORMULAE>>> "HEX2DEC" inFORMULAE

True

合并/ 分割单元格

>>> from openpyxl.workbook importWorkbook>>>

>>> wb =Workbook()>>> ws =wb.active>>>

>>> ws.merge_cells('A2:D2')>>> ws.unmerge_cells('A2:D2')>>>

>>> #相当于

>>> ws.merge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column=4)>>> ws.unmerge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column=4)

插入图像

>>> from openpyxl importWorkbook>>> from openpyxl.drawing.image importImage>>>

>>> wb =Workbook()>>> ws =wb.active>>> ws['A1'] = 'You should see three logos below'

>>> #制作一个图片

>>> img = Image('logo.png')

>>> #在单元格旁边添加工作表和锚

>>> ws.add_image(img, 'A1')>>> wb.save('logo.xlsx')

折叠列

>>> importopenpyxl>>> wb =openpyxl.Workbook()>>> ws =wb.create_sheet()>>> ws.column_dimensions.group('A','D', hidden=True)>>> wb.save('group.xlsx')

与pandas和NumPy一起工作

NumPy支持

openpyxl已经为NumPy类型的浮点数、整数和布尔型提供了支持。使用pandas的时间戳类型支持DateTimes

Working with Pandas Dataframes

openpyxl.utils.dataframe.dataframe_to_rows()函数提供了一个简单的方式来处理Pandas Dataframes

from openpyxl.utils.dataframe importdataframe_to_rows

wb=Workbook()

ws=wb.activefor r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):

ws.append(r)

虽然pandas本身支持转换为Excel，但这为客户端代码提供了额外的灵活性，包括将dataframes直接传输到文件的能力。

将一个dataframe转换为高亮显示标题和索引的工作表

wb =Workbook()

ws=wb.activefor r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):

ws.append(r)for cell in ws['A'] + ws[1]:

cell.style= 'Pandas'wb.save("pandas_openpyxl.xlsx")

或者，如果你只想转换数据你可以使用write-only模式

from openpyxl.cell.cell importWriteOnlyCell

wb= Workbook(write_only=True)

ws=wb.create_sheet()

cell=WriteOnlyCell(ws)

cell.style= 'Pandas'

defformat_first_row(row, cell):for c inrow:

cell.value=cyieldcell

rows=dataframe_to_rows(df)

first_row=format_first_row(next(rows), cell)

ws.append(first_row)for row inrows:

row=list(row)

cell.value=row[0]

row[0]=cell

ws.append(row)

wb.save("openpyxl_stream.xlsx")

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这段代码和标准的工作簿同样适用

将工作表转换为Dataframe

要将工作表转换为Dataframe，您可以使用values属性。如果工作表没有标题或索引，这很容易

df = DataFrame(ws.values)

如果工作表确实有标题或索引，比如由pandas创建的，那么就需要做更多的工作

data =ws.values

cols= next(data)[1:]

data=list(data)

idx= [r[0] for r indata]

data= (islice(r, 1, None) for r indata)

df= DataFrame(data, index=idx, columns=cols)