用python处理excel 数据分析_数据分析---用python处理excel

安装

pip install xlwings

或者

conda install xlwings

或者为了安装最新版本

conda install -c conda-forge xlwings

1.脚本：通过Python与Excel交互

建立与工作簿的连接：

>>> import xlwings as xw

>>> wb = xw.Book() # 这将创造一个新的工作簿

>>> wb = xw.Book('FileName.xlsx') # 连接到当前工作目录中的现有文件

>>> wb = xw.Book(r'C:\path\to\file.xlsx') # 在Windows上：使用r进行转义

如果您在两个Excel实例中打开了相同的文件，则需要完全限定它并且包含应用程序实例。您可以通过xw.apps.keys（）找到您的应用程序实例密钥（PID）：

>>> xw.apps[10559].books['FileName.xlsx']

实例化工作表对象：

>>> sht = wb.sheets['Sheet1']

这样从表格读取/写入值就很容易了：

>>> sht.range('A1').value = 'Foo 1'

>>> sht.range('A1').value

'Foo 1'

我们还可使用有许多便利功能，例如表格范围扩大：

>>> sht.range('A1').value = [['Foo 1', 'Foo 2', 'Foo 3'], [10.0, 20.0, 30.0]]

>>> sht.range('A1').expand().value

[['Foo 1', 'Foo 2', 'Foo 3'], [10.0, 20.0, 30.0]]

还可以与Pandas、Numpy一起用

>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=['a', 'b'])

>>> sht.range('A1').value = df

>>> sht.range('A1').options(pd.DataFrame, expand='table').value

a b

0.0 1.0 2.0

1.0 3.0 4.0

还可以在excel表格内使用matplot绘制图

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> fig = plt.figure()

>>> plt.plot([1, 2, 3, 4, 5])

[]

>>> sht.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)

活动工作表的快捷方式：xw.Range

如果您想快速与活动工作簿中的活动工作表格进行对话，则无需实例化工作簿和工作表对象，只需执行以下操作：

>>> import xlwings as xw

>>> xw.Range('A1').value = 'Foo'

>>> xw.Range('A1').value

'Foo'

注意：与Excel交互时，仅应使用xw.Range。在脚本中，应始终遍历书本和图纸对象，如上所示。

2.宏：从Excel调用Python

你可以通过单击外接程序中的“运行”按钮（v0.16中的新增功能）或使用RunPython函数从VBA调用Python函数：“运行”按钮在Python模块中需要一个名为main的函数，该函数与您的工作簿同名。

这种方法的优点在于，您不需要工作簿启用宏，而可以将其保存为xlsx。

如果要调用任何Python函数，无论它位于哪个模块中或具有什么名称，请使用RunPython：

Sub HelloWorld()

RunPython ("import hello; hello.world()")

End Sub

默认情况下，RunPython需要hello.py与Excel文件位于同一目录中，但是您可以通过config进行更改。通过使用xw.Book.caller来参考调用Excel工作簿：

# hello.py

import numpy as np

import xlwings as xw

def world():

wb = xw.Book.caller()

wb.sheets[0].range('A1').value = 'Hello World!'

要运行此程序，您需要安装xlwings加载项。进行所有设置的最简单方法是从Windows上的命令提示符或Mac上的终端使用xlwings命令行客户端：xlwings quickstart myproject。

有关加载项的详细信息，请参见加载项：Add-in - xlwings dev documentationdocs.xlwings.org

3. UDF：用户定义的功能（仅Windows）

用Python编写UDF很容易：

import xlwings as xw

@xw.func

def hello(name):

return 'Hello {0}'.format(name)

转换器也可以与UDF一起使用。再次以Pandas DataFrame为例：

import xlwings as xw

import pandas as pd

@xw.func

@xw.arg('x', pd.DataFrame)

def correl2(x):

# x arrives as DataFrame

return x.corr()

通过单击xlwings加载项的导入按钮将该功能导入Excel：有关更多详细信息，请参见VBA：用户定义的功能（UDF）：VBA: User Defined Functions (UDFs)docs.xlwings.org

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