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前言

本篇文章主要讲解了python与excel的自动化办公，主要介绍了两个模块：OpenPyXL、XLWings，从安装到实战，清晰可见，非常实用。

一、Python Excel 自动化之 OpenPyXL

2.0 包的安装

打开 CMD/Terminal 进入到自己环境后，执行下面语句安装openpyxl模块。

pip3 install openpyxl

注：openpyxl可以读/写 .xlsx /.xlsm /.xltx /.xltm 的格式文件，但是不支持去读 /.xls 格式；读取 xls 格式，可以安装 xlrd 模块，pip3 install xlrd，本章节以 /.xlsx 格式为主。

2.1 Excel读取

Excel 全称为 Microsoft Office Excel，2003年版本的是 xls 格式，2007和2007年之后的版本是 xlsx 格式。
xlsx 格式通过 openpyxl 模块打开； xls 格式通过 xlwt 模块写，xlrd 模块读取。
本文以 xlsx 模式为例。

2.1.1 读取Excel中的工作表

# 获取当前工作目录
import os
os.getcwd()import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
root_path = './OpenPyXL_test/'

1. 读取Excel文件 用户行为偏好.xlsx ，查看返回值属性

# 导入模块，查看属性
import openpyxlwb = openpyxl.load_workbook(root_path+'用户行为偏好.xlsx')
type(wb)

openpyxl.workbook.workbook.Workbook

这里我们使用 openpyxl 中的 load_workbook 函数来加载指定的 xlsx 文件。

openpyxl.load_workbook( filename, read_only=False, keep_vba=False, data_only=False, keep_links=True, )
load_workbook 函数有五个参数，除 filename 外，其他参数都有默认值，各参数含义如下：

filename: str 类型，表示要打开的文件的相对/绝对路径；

read_only: bool 类型，是否以只读模式打开文件，默认值为 False，可读写；

keep_vba: bool 类型，是否保留文件中的 vba 内容（即使保留了也不一定在代码中能使用），默认值为 False，不保留；

data_only: bool 类型，如果单元格中是 excel 公式，是以公式计算后的值的形式显示还是以公式内容形式显示，默认值为 False，以公式内容形式展示；

keep_links: bool 类型，是否保留单元格中的外链，默认值为 True，保留外链；

返回值类型: openpyxl.workbook.Workbook

如无特殊要求，我们只需要指定filename参数即可。

import 和from…import…的区别 :
import导入一个模块，相当于导入的是一个文件夹，相对路径。
from…import…导入了一个模块中的一个函数，相当于文件夹中的文件，绝对路径。

2. 查看对应工作簿包含的 sheet(工作表) 的名称，读取活动表

# 导入模块中的函数，查询对应表的名称
print(wb.sheetnames)

['订单时长分布', 'Sheet3']

这里我们使用 openpyxl.workbook.Workbook 类对象的 sheetnames 属性来获取读取的工作簿中包含的 sheet(工作表) 的名称。

通过上述代码输出内容，我们可以知道 用户行为偏好.xlsx 中包含两个 sheet(工作表)，分别是：订单时长分布、 Sheet3。

# 读取工作簿的活动表
# 活动表是工作簿在 Excel 中打开时出现的工作表，在取得 Worksheet 对象后，可通过 title 属性取得它的名称。
active_sheet = wb.active
print(f'active_sheet对象: {active_sheet}')
print(f'active_sheet 名称: {active_sheet.title}')

active_sheet对象: <Worksheet "订单时长分布">
active_sheet 名称: 订单时长分布

活动表是可以修改的，在我们正常打开excel，完成修改后，保存excel，在关闭 excel 前显示的 sheet 就是活动表。
3. 查看指定sheet信息

# 通过传递表名字符串读取表、类型和名称、内容占据的大小
sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet3')
print(f'sheet: {sheet}')
print(f'type(sheet): {type(sheet)}')
print(f'sheet.title: {sheet.title}')
print(f'sheet.dimensions: {sheet.dimensions}')

sheet: <Worksheet "Sheet3">
type(sheet): <class 'openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet'>
sheet.title: Sheet3
sheet.dimensions: A1:I17

这里我们使用 openpyxl.workbook.Workbook 类对象的 get_sheet_by_name 方法，通过指定 sheetname 的方式来获取读取的工作簿中指定的 sheet(工作表) 对象。

并使用 openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet 类对象的一些属性来获取 sheet 的基本信息，比如 Worksheet.title获取 sheet 名称，Worksheet.dimensions 获取 sheet 中值的范围。

Workbook.get_sheet_by_name(name) 函数只有一个参数，就是：sheetname(工作表名称)，功能是：通过 sheetname 获取到 Worksheet 对象，除了通过函数的方式获取到 Worksheet 对象，你还可以提过索引的方式，如：

wb['Sheet3']

2.1.2 读取工作表中的单元格

Cell(Excel单元格)
Cell 对象有一个 value 属性，包含这个单元格中保存的值。
Cell 对象也有 row 、column 和 coordinate 属性，提供该单元格的位置信息。
Excel 用字母指定列，在Z列之后，列开始使用两个字母：AA、AB等，所以在调用的 cell() 方法时，可传入整数作为 row 和 column 关键字参数，也可以得到一个单元格。
注：第一行或第一列的整数取1，而不是0.

# 从表中取得单元格 在 2.1.1 中我们已经读取过工作簿了 返回结果存储变量为 wb
## 获取表格名称
print(f'sheetnames: {wb.sheetnames}')

sheetnames: ['订单时长分布', 'Sheet3']

# 获取指定sheet
sheet = wb.get_sheet_by_name('订单时长分布')# 通过单元格位置获取单元格对象，如：B1
a = sheet['B1']
print(f"sheet[B1']: {a}")# 获取并打印 B1 单元格的文本内容
print(f"sheet[B1'].value: {a.value}")# 获取并打印 B1 单元格所在行、列和数值
print(f'Row: {a.row}, Column: {a.column}')# 获取并打印 B1 单元格坐标 和 值
print(f'Cell {a.coordinate} is {a.value}')

sheet[B1']: <Cell '订单时长分布'.B1>
sheet[B1'].value: 日期
Row: 1, Column: B
Cell B1 is 日期

# 获取并打印出 B列 前8行的奇数行单元格的值
for i in range(1,8,2):print(i, sheet.cell(row=i,column=2).value)

# 获取并打印出 B列 前8行的奇数行单元格的值
for i in range(1,8,2):print(i, sheet.cell(row=i,column=2).value)
# 获取并打印出 B列 前8行的奇数行单元格的值
for i in range(1,8,2):print(i, sheet.cell(row=i,column=2).value)

1 日期
3 2020-07-24 00:00:00
5 2020-07-24 00:00:00
7 2020-07-24 00:00:00

# 确定表格的最大行数和最大列数，即表的大小
print(f'sheet.max_row: {sheet.max_row}')
print(f'sheet.max_column: {sheet.max_column}')

sheet.max_row: 14
sheet.max_column: 4

2.1.3 读取多个单元格的值

2.1.4 练习题

找出用户行为偏好.xlsx中 Sheet3 表中空着的格子，并输出这些格子的坐标。

from openpyxl import load_workbookexl = load_workbook(root_path+'用户行为偏好.xlsx')
sheet3 = exl.get_sheet_by_name('Sheet3')

sheet3.dimensions

'A1:I17'

# 直接通过sheet索引，sheet3.dimensions获取sheet数据区域
cells = sheet3[sheet3.dimensions]# 遍历元组 判断每一个cell值是否为空
for rows in cells:for cell in rows:if not cell.value:print(f'{cell.coordinate} is None \n')

D3 is None D8 is None G10 is None 

2.2 Excel写入

2.2.1 写入数据并保存

1. 原有工作簿中修改数据并保存

# 1) 导入 openpyxl 中的 load_workbook 函数
from openpyxl import load_workbook# 2) 获取指定 excel文件对象 Workbook
exl = load_workbook(filename=root_path+'用户行为偏好.xlsx')
# 3) 通过指定 sheetname 从 Workbook 中获取 sheet 对象 Worksheet
sheet = exl.get_sheet_by_name('Sheet3')
# 4) 通过索引方式获取指定 cell 值，并重新赋值
print(f"修改前 sheet['A1']: {sheet['A1'].value}")
sheet['A1'].value = 'hello world'
print(f"修改后 sheet['A1']: {sheet['A1'].value}")
# 5) 保存修改后的内容
# 如果 filename 和原文件同名，则是直接在原文件中修改；
# 否则会新建一个 excel 文件，并保存内容
exl.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')  # 保存到一个新文件中 新文件名称为：用户行为偏好_1.xlsx

修改前 sheet['A1']: 1
修改后 sheet['A1']: hello world

# 验证保存修改内容是否成功
exl_1 = load_workbook(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')
# 我们将原表中 Sheet3 中的 A1 值改为了 'hello world'
# 所以读取保存文件，查看对应值是否为 'hello world' 即可
a1 = exl_1['Sheet3']['A1'].value
if a1 == 'hello world':print(f"修改保存成功啦～，exl_1['Sheet3']['A1'].value = {a1}")
else:print(f"修改保存有问题，现在exl_1['Sheet3']['A1'].value = {a1}")

修改保存成功啦～，exl_1['Sheet3']['A1'].value = hello world

我们只需要获取到 sheet 中的 cell 对象后，就可以通过改变 cell.value 的值来改变对应单元格中的值，然后使用 Workbook 对象的 save 函数可以将修改后的工作簿内容保存起来。
2. 创建新的表格写入数据并保存

2.2.2 将公式写入单元格保存

# 1) 导入 openpyxl 中的 load_workbook 函数
from openpyxl import load_workbook# 2) 获取指定 excel文件对象 Workbook
exl_1 = load_workbook(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')
# 3) 通过指定 sheetname 从 Workbook 中获取 sheet 对象 Worksheet
sheet = exl_1['订单时长分布']print(f'订单时长分布 值范围: {sheet.dimensions}')      #先查看原有表格的单元格范围，防止替代原有数据

订单时长分布 值范围: A1:D14

# 单元格 A15 中写入 合计
sheet['A15'].value = '合计'

# 单元格 D15 中写入求和公式：SUM(D2:D14)
sheet['D15'] = '=SUM(D2:D14)'
exl_1.save(filename='用户行为偏好_1.xlsx')

# 使用 xlwings 打开 excel 文件然后保存 使写入的 公式生效
import xlwings as xw
# 打开工作簿
app = xw.App(visible=False, add_book=False)
wb = app.books.open('用户行为偏好_1.xlsx')
wb.save()
# 关闭工作簿
wb.close()
app.quit()

# 验证写入是否成功
# 1) 获取指定 excel文件对象 Workbook，
#    并设置 data_only=True，表示读取的时候如果单元格内是公式的话，以公式计算后的值的形式显示
exl_2 = load_workbook(filename = '用户行为偏好_1.xlsx', data_only=True)
# 2) 打印相关信息
sheet = exl_2['订单时长分布']
print(f"sheet['A15']={sheet['A15'].value}，sheet['D15']={sheet['D15'].value}")
print(f"{sheet['D1'].value} 求和值为SUM(D2:D14)={sheet['D15'].value}")

sheet['A15']=合计，sheet['D15']=4004.72615615615
次数 求和值为SUM(D2:D14)=4004.72615615615

【注意】

即使设置了 data_only=True，也不能立即获取到刚刚添加的公式计算后的结果，需要自己 手动/添加代码 打开下 对应excel表格，然后 ctrl s保存下，再运行上面代码才能获取到对应公式计算后的值。

你可以使用下面代码自动打开指定 excel 文件然后保存使写入的公式生效，使用前你需要安装 xlwings，输入pip3 install xlwings即可，后面我们也会学习这个模块。

# 使用 xlwings 打开 excel 文件然后保存 使写入的 公式生效
import xlwings as xw
# 打开工作簿
app = xw.App(visible=False, add_book=False)
wb = app.books.open('用户行为偏好_1.xlsx')
wb.save()
# 关闭工作簿
wb.close()
app.quit()

2.2.3 插入空列/行

# 获取指定 sheet
sheet = exl_1['Sheet3']# 插入列数据 insert_cols(idx,amount=1)
# idx是插入位置，amount是插入列数，默认是1
# idx=2第2列，第2列前插入一列
sheet.insert_cols(idx=2)
# 第2列前插入5
# sheet.insert_cols(idx=2, amount=5)# 插入行数据 insert_rows(idx,amount=1)
# idx是插入位置，amount是插入行数，默认是1
# 在第二行前插入一行
sheet.insert_rows(idx=2)
# 第2行前插入5行
# sheet.insert_rows(idx=2, amount=5)exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2.2.4 删除

# 删除多列
sheet.delete_cols(idx=5, amount=2)
# 删除多行
sheet.delete_rows(idx=2, amount=5)exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2.2.5 移动

当数字为正即向下或向右，为负即为向上或向左。

# 移动
# 当数字为正即向下或向右，为负即为向上或向左
sheet.move_range('B3:E16',rows=1,cols=-1)
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2.3 Excel 样式

2.3.1设置字体样式

1. 设置单个 cell(单元格) 字体样式
Font(name字体名称,size大小,bold粗体,italic斜体,color颜色)

# 1) 导入 openpyxl 中的 load_workbook 函数
#    导入 openpyxl 中的  styles 模块中的 Font 类
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font# 2) 获取指定 excel文件对象 Workbook
exl_1 = load_workbook(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')
# 3) 通过指定 sheetname 从 Workbook 中获取 sheet 对象 Worksheet
sheet = exl_1['订单时长分布']

# 4) 获取到指定 cell 后，查看cell字体属性
cell = sheet['A1']
cell.font

<openpyxl.styles.fonts.Font object>
Parameters:
name='宋体', charset=134, family=None, b=True, i=False, strike=None, outline=None, shadow=None, condense=None, color=<openpyxl.styles.colors.Color object>
Parameters:
rgb=None, indexed=None, auto=None, theme=1, tint=0.0, type='theme', extend=None, sz=11.0, u=None, vertAlign=None, scheme='minor'

# 5) 实例化一个 Font 对象，设置字体样式
#    字体改为：黑体  大小改为：20  设置为：加粗 斜体 红色
font = Font(name='黑体', size=20, bold=True, italic=True, color='FF0000')
cell.font = font
# 6) 保存修改
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2. 设置多个 cell 的字体样式

# 上面我们已经获取到了 '用户行为偏好_1.xlsx' 中的 订单时长分布 工作表
# 我们处理了 单元格 A1 的字体样式，我们也可以通过遍历的形式，批量设置单元格字体样式# 1) 获取要处理的单元格
#    通过 sheet 索引获取第二行 cell
#    获取列可以用 字母索引，如 sheet['A'] 获取第一列 cell
cells = sheet[2]
# 2) 实例化一个 Font 对象，设置字体样式
#    字体改为：黑体  大小改为：10  设置为：加粗 斜体 红色
font = Font(name='黑体', size=10, bold=True, italic=True, color='FF0000')
# 3) 遍历给每一个 cell 都设置上对应字体样式
for cell in cells:cell.font = font
# 4) 保存修改
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2.3.2 设置边框样式

1. 设置单元格边框样式
Side：边线样式设置类，边线颜色等

Side(style=None, color=None, border_style=None)

style：边线的样式，有以下值可选：double, mediumDashDotDot, slantDashDot, dashDotDot, dotted, hair, mediumDashed, dashed, dashDot, thin, mediumDashDot, medium, thick
color：边线颜色
border_style：style 的别名，必须设置，一般直接设置 border_style 就行，不用设置 style
Border：边框定位类，左右上下边线

Border常用参数解释：

top bottom left right diagonal：上下左右和对角线的边线样式，为 Side 对象
diagonalDown：对角线从左上角向右下角方向，默认为 False
diagonalUp：对角线从右上角向左下角方向，默认为 False

# 上面我们已经获取到了 '用户行为偏好_1.xlsx' 中的 订单时长分布 工作表 sheet
# 1) 导入 openpyxl 中的  styles 模块中的 Side, Border 类
from openpyxl.styles import Side, Border
# 2) 首先初始化一个边线对象（也可以设置多个）
side = Side(border_style='double', color='FF000000')
# 3) 通过 Border 去设置 整个单元格边框样式
border = Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side, diagonal=side, diagonalDown=True, diagonalUp=True)

# 4) 查看目前单元格边框样式
# 获取第一行 cells
cells = sheet[1]
# 取出一个 cell 看边框样式
cells[0].border

<openpyxl.styles.borders.Border object>
Parameters:
outline=True, diagonalUp=False, diagonalDown=False, start=None, end=None, left=<openpyxl.styles.borders.Side object>
Parameters:
style=None, color=None, right=<openpyxl.styles.borders.Side object>
Parameters:
style=None, color=None, top=<openpyxl.styles.borders.Side object>
Parameters:
style=None, color=None, bottom=<openpyxl.styles.borders.Side object>
Parameters:
style=None, color=None, diagonal=<openpyxl.styles.borders.Side object>
Parameters:
style=None, color=None, vertical=None, horizontal=None

# 5) 修改边框样式，并保存修改
for cell in cells:cell.border = border
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2.3.3 设置单元格其他样式¶

1. 设置单元格背景色

2.设置水平居中
openpyxl.styles 中的 Alignment 类常用参数介绍：

horizontal：水平对齐，常见值 distributed, justify, center, left, fill, centerContinuous, right, general
vertical：垂直对齐，常见值 bottom, distributed, justify, center, top
textRotation：文字旋转角度，数值：0-180
wrapText：是否自动换行，bool值，默认 False

# 上面我们已经获取到了 '用户行为偏好_1.xlsx' 中的 订单时长分布 工作表 sheet
# 1) 从 openpyxl.styles 中导入 对齐方式设置类 Alignment
from openpyxl.styles import Alignment# 2) 实例化一个 Alignment 对象，设置水平、垂直居中
alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')# 3) 获取指定 cells 遍历填充
# 对第五行数据设置上面的对齐方式
cells = sheet[5]
for cell in cells:cell.alignment = alignment
# 4) 保存修改
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

3. 设置行高与列宽

# 1) 设置行高，通过 row_dimensions 和 column_dimensions 来获取行和列对象
# 2) 设置第1行行高为 30
sheet.row_dimensions[1].height = 30
# 3) 设置第3列列款为 24
sheet.column_dimensions['C'].width = 24
# 4) 保存修改
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2.3.3 合并、取消合并单元格

# 注意：合并后的单元格只会显示合并区域中最右上角的单元格的值，会导致其他单元格内容丢失
# 上面我们已经获取到了 '用户行为偏好_1.xlsx' 对象 exl_1，我们可以通过 exl_1 来索引获取自己想要的 sheet
# 1) 获取 Sheet3 这个工作表
sheet = exl_1['Sheet3']# 合并指定区域单元格
sheet.merge_cells('A1:B2')# sheet.merge_cells(start_row=1, start_column=3,
#                  end_row=2, end_column=4)# 保存修改
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

# 解除合并
sheet.unmerge_cells('A1:B2')# sheet.unmerge_cells(start_row=1, start_column=3,
#                     end_row=2, end_column=4)# 保存修改
exl_1.save(filename=root_path+'用户行为偏好_1.xlsx')

2.3.5 练习题
打开 test.xlsx 文件，找出文件中购买数量 buy_mount 超过5的单元格，并对其标红、加粗、加上红色边框。

# 1) 导入 openpyxl 相关函数和类
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, Side, Border# 2) 读取 test.xlsx 文件，并筛选出 buy_mount 这一列
workbook = load_workbook(root_path+'test.xlsx')
sheet = workbook.active
buy_mount = sheet['B']

# 3) 设置边框 文字样式
side = Side(style='thin', color='FF0000')
border = Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side)
font = Font(bold=True, color='FF0000')

# 4) 遍历判断 cell 值是否满足筛选条件
for cell in buy_mount:if isinstance(cell.value, float) and cell.value > 5:cell.font = fontcell.border = border
# 5) 修改内容另存为 new_test.xlsx
workbook.save(root_path+'new_test.xlsx')

2.4 综合练习

2.4.1 将 业务联系表.xlsx 拆分成以下两个 excel：

客户信息表：客户名称 客户地址 客户方负责人 性别 联系电话 对接业务经理编号
业务经理信息表：业务经理编号 所在分区 所在区域 业务经理姓名

# 1) 导入 openpyxl 相关函数和类
from openpyxl import load_workbook, Workbook# 2) 读取原表数据
wb = load_workbook(root_path+'业务联系表.xlsx')
# 3) 获取工作表
sheet = wb.active

# 草稿纸
# 我们知道我们表格的实际列名在第二行
# 获取每列第二行的坐标和值
for i in sheet[2]:print(i.coordinate, i.value)

A2 业务经理编号
B2 分区
C2 区域
D2 业务经理
E2 客户名称
F2 客户地址
G2 客户方负责人
H2 性别
I2 联系电话
J2 备注

sheet.max_column, sheet.max_row

(10, 57)

# 4) 筛选出需要的列
# 4.1) 客户信息表：客户名称 客户地址 客户方负责人 性别 联系电话 备注 对接业务经理编号
cust_info = {'业务经理编号': 'A', '客户名称': 'B', '客户地址': 'C', '客户方负责人': 'D', '性别': 'E', '联系电话': 'F', '备注': 'G'}# 4.2) 新建一个工作簿，并将默认sheet名称改成 客户信息
cust_info_excel = Workbook()
cust_info_sh = cust_info_excel.active
cust_info_sh.title = '客户信息'

# 4.3) 遍历筛选，如果是需要的表头，就将该列的值复制到新的工作簿中的 客户信息 工作表中
for i in sheet[2]:if i.value in cust_info:# 遍历将这一列中除了第一个cell外的所有cell值复制到新表for cell in sheet[i.coordinate[0]]:if cell.row == 1:continuecust_info_sh[f'{cust_info[i.value]}{cell.row-1}'].value = cell.value

# 5) 筛选出需要的列
# 5.1) 业务经理信息表：业务经理编号 所在分区 所在区域 业务经理姓名
manager_info = {'业务经理编号': 'A', '分区': 'B', '区域': 'C', '业务经理': 'D'}# 5.2) 新建一个工作簿，并将默认sheet名称改成 客户信息
manager_info_excel = Workbook()
manager_info_sh = manager_info_excel.active
manager_info_sh.title = '业务经理信息'

# 5.3) 遍历筛选，如果是需要的表头，就将该列的值复制到新的工作簿中的 业务经理信息 工作表中
for i in sheet[2]:if i.value in manager_info:# 遍历将这一列中除了第一个cell外的所有cell值复制到新表for cell in sheet[i.coordinate[0]]:if cell.row == 1:continuemanager_info_sh[f'{manager_info[i.value]}{cell.row-1}'].value = cell.value

# 6.1 ) 保存 客户信息表 工作簿内容
cust_info_excel.save(root_path+'客户信息表_xl.xlsx')
# 6.2) 保存 业务经理信息表 工作簿内容
manager_info_excel.save(root_path+'业务经理信息表_xl.xlsx')

以上，虽然完成了数据拆分，但是对于进一步数据处理，继续使用 openpyxl 并不是很便捷，比如数据去重，筛选等，接下来我将给大家介绍如何使用 pandas 更便捷的处理 excel 数据。

import pandas as pd# 1) 读取数据
data = pd.read_excel(root_path+'业务联系表.xlsx', header=1)

# 2) 数据筛选处理
# 2.1) 客户信息表
# 筛选出 客户信息表 需要的列
cust_info_pd = data[['业务经理编号', '客户名称', '客户地址', '客户方负责人', '性别', '联系电话', '备注']]
# 去除重复行
cust_info_pd.drop_duplicates(inplace=True)
# 打印出前三行
cust_info_pd.head(3)

# 2.2) 业务经理信息表
# 筛选出 业务经理信息表 需要的列，并打印出前三行
manager_info_pd = data[['业务经理编号', '分区', '区域', '业务经理']]
# 去除重复行
manager_info_pd.drop_duplicates(inplace=True)
# 打印出前三行
manager_info_pd.head(3)

# 3) 数据保存
cust_info_pd.to_excel(root_path+'客户信息表_pd.xlsx', index=None)
manager_info_pd.to_excel(root_path+'业务经理信息表_pd.xlsx', index=None)

2.4.2 将 客户信息表.xlsx 和 客户关系表.xlsx 合并成一个excel

# 接上面的，将 客户信息表.xlsx 和 客户关系表.xlsx 合并成一个excel
# 这里我们依然用 pandas 来处理
business_contact = pd.merge(manager_info_pd, cust_info_pd, on='业务经理编号')
# 查看合并后数据基本信息
business_contact.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 55 entries, 0 to 54
Data columns (total 10 columns):
业务经理编号    55 non-null int64
分区        55 non-null object
区域        55 non-null object
业务经理      55 non-null object
客户名称      55 non-null object
客户地址      55 non-null object
客户方负责人    55 non-null object
性别        55 non-null object
联系电话      55 non-null object
备注        0 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(8)
memory usage: 4.7+ KB

# 查看前10条数据
business_contact.head(10)

# 数据保存
manager_info_pd.to_excel(root_path+'业务联系表_pd.xlsx', index=None)

二、Python Excel 自动化之 XLWings

2.0 模块基本介绍与使用

xlwings
基本介绍：用于Python与Excel之间的交互，可以轻松地从 Excel 调用 Python，也可以利用Python自动化操作Excel，调用VBA，非常方便。

项目地址：https://github.com/xlwings/xlwings

基本使用方法：新建一个excel文件，取名为xlwings_wb.xlsx，并新建一个sheet，取名为first_sht，在其A1单元格内插入字符串Datawhale。

打开 CMD/Terminal 进入到自己环境后，执行下面语句安装 xlwings 模块。

pip3 install xlwings

# 导入xlwings，并起一个别名 xw，方便操作
import xlwings as xw# 1、创建一个app应用，打开Excel程序
# visible=True 表示打开操作Excel过程可见 初次接触可以设置为True，了解其过程
# add_book=False 表示启动app后不用新建个工作簿
app = xw.App(visible=True, add_book=False)# 2、新建一个工作簿
wb = app.books.add()# 3、新建一个sheet，并操作
# 3.1 新建sheet 起名为first_sht
sht = wb.sheets.add('first_sht')
# 3.2 在新建的sheet表中A1位置插入一个值：Datawhale
sht.range('A1').value = 'Datawhale'
# 3.3 保存新建的工作簿，并起一个名字
wb.save(root_path+'xlwings_wb.xlsx')# 4、关闭工作簿
wb.close()# 5、程序运行结束，退出Excel程序
app.quit()

2.1 xlwings模块实战

2.1.1 基础语法一览

导包

# 基础导入包
import xlwings as xw  # 程序第一步

打开关闭Excel程序（理解成excel软件打开、关闭）

# visible=True 表示打开操作Excel过程可见 初次接触可以设置为True，了解其过程
# add_book=False 表示启动app后不用新建个工作簿
app = xw.App(visible=True, add_book=False)  # 程序第二步# 关闭excel程序
# app.quit()  # 程序最后一步

工作簿相关操作（理解成excel文件）

# 1、新建一个工作簿
# wb = app.books.add()  # 程序第三步# 2、保存新建的工作簿，并起一个名字
# 程序倒数第三步，非常关键，保存操作数据结果
# wb.save(root_path+'xlwings_wb.xlsx')  # 3、打开一个已经存在的工作簿
wb = app.books.open(root_path+'xlwings_wb.xlsx')  # 程序第三步# 4、关闭工作簿
# wb.close()  # 程序倒数第二步

sheet相关操作（理解成工作表）

# 在工作簿中新建一个sheet，起名为 second_sht
sht1 = wb.sheets.add('second_sht')
print('sht1:', sht1)# 选中已经存在的sheet
sht2 = wb.sheets('first_sht')
print('sht2:', sht2)# 也可以通过索引选择已存在的sheet
sht3 = wb.sheets[0]  # 选中工作簿中的第一个sheet
print('sht3:', sht3)# 获取工作簿中工作表的个数
sht_nums = wb.sheets.count
print('工作簿中的sheet个数为：%d'% sht_nums)# 当前工作表名字
print('sht1.name:', sht1.name)# 获取指定sheet中数据的行数
print('sht1.used_range.last_cell.row:', sht1.used_range.last_cell.row)# 获取指定sheet中数据的列数
print('sht1.used_range.last_cell.column:', sht1.used_range.last_cell.column)# 删除指定的sheet 比如删除：first_sht
wb.sheets('first_sht').delete()

sht1: <Sheet [xlwings_wb.xlsx]second_sht>
sht2: <Sheet [xlwings_wb.xlsx]first_sht>
sht3: <Sheet [xlwings_wb.xlsx]second_sht>
工作簿中的sheet个数为：3
sht1.name: second_sht

单元格相关操作（就是excel单元格子）

'''
写入
'''
# 在工作表中指定位置插入数据
sht1.range('B1').value = 'Datawhale'# 在工作表指定位置插入多个数据 默认是横向插入
sht1.range('B2').value = ['DATAWHALE', 'FOR', 'THE', 'LEARNER']# 在工作表指定位置竖向插入多个数据
# 设置 options(transpose=True)，transpose=True 表示转置的意思
sht1.range('B3').options(transpose=True).value = [1, 2, 3, 4]# 在工作表指定位置开始插入多行数据
sht1.range('B7').value = [['a', 'b'], ['c', 'd']]# 在工作表指定位置开始插入多列数据
sht1.range('B9').options(transpose=True).value = [['a', 'b'], ['c', 'd']]# 向单元格写入公式
sht1.range('F2').formula = '=sum(B2:E2)'

'''
读取
'''
# 在工作表中读取指定位置数据
print('单元格B1=', sht1.range('B1').value)# 在工作表中读取指定区域数据 一行
print('单元格B2:F2=', sht1.range('B2:F2').value)# 在工作表中读取指定区域数据 一列
print('单元格B3:B6=', sht1.range('B3:B6').value)# 在工作表中读取指定区域数据 一个区域
# 设置options(transpose=True)就可以按列读 不设置就是按行读
print('单元格B7:C10=', sht1.range('B7:C10').options(transpose=True).value)

单元格B1= Datawhale
单元格B2:F2= ['DATAWHALE', 'FOR', 'THE', 'LEARNER', 0.0]
单元格B3:B6= [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
单元格B7:C10= [['a', 'c', 'a', 'b'], ['b', 'd', 'c', 'd']]

'''
删除
'''
# 删除指定单元格中的数据
sht1.range('B10').clear()# 删除指定范围内单元格数据
sht1.range('B7:B9').clear()

2.1.2 单元格样式设置

'''
格式修改
'''
# 选中已经存在的sheet
sht1 = wb.sheets('second_sht')
# 返回单元格绝对路径
sht1.range('B3').get_address()
# sht1.range('B3').address# 合并单元格B3 C3
sht1.range('B3:C3').api.merge()# 解除合并单元格B3 C3
# sht1.range('B3:C3').api.unmerge()# 向指定单元格添加带超链接文本
# address- 超连接地址
# text_to_display- 超链接文本内容
# screen_tip- 鼠标放到超链接上后显示提示内容
sht1.range('C2').add_hyperlink(address='https://datawhale.club',text_to_display='DATAWHALE 官网',screen_tip='点击查看 DATAWHALE 官网 ')# 获取指定单元格的超链接地址
sht1.range('C2').hyperlink# 自动调试指定单元格高度和宽度
sht1.range('B1').autofit()# 设置指定单元格背景颜色
sht1.range('B1').color = (93,199,221)# 返回指定范围内的中第一列的编号 数字，如：A-1 B-2
sht1.range('A2:B2').column# 获取或者设置行高/列宽
# row_height/column_width会返回行高/列宽 ，范围内行高/列宽不一致会返回None
# 也可以设置一个新的行高/列宽
sht1.range('A2').row_height = 25
sht1.range('B2').column_width = 20

在windows上可以使用以下方法设置单元格文字颜色等格式，如下：
windows系统下字体设置在 sheet.range().api.Font下
颜色
sht1.range(‘A1’).api.Font.Color = (255,0,124)

字体名字
sht1.range(‘A1’).api.Font.Name = ‘宋体’

字体大小
sht1.range(‘A1’).api.Font.Size = 28

是否加粗
sht1.range(‘A1’).api.Font.Bold = True

数字格式
sht1.range(‘A1’).api.NumberFormat = ‘0.0’
-4108 水平居中
-4131 靠左
-4152 靠右

sht1.range(‘A1’).api.HorizontalAlignment = -4108
-4108 垂直居中（默认)
-4160 靠上
-4107 靠下
-4130 自动换行对齐。

sht1.range(‘A1’).api.VerticalAlignment = -4130

设置上边框线风格和粗细
sht1.range(‘A1’).api.Borders(8).LineStyle = 5
sht1.range(‘A1’).api.Borders(8).Weight = 3

在mac下可以通过以下方法设置字体格式
设置单元格的字体颜色
rgb_tuple = (0, 10, 200)
sht1.range(‘B1’).api.font_object.color.set(rgb_tuple)

获取指定单元格字体颜色
sht1.range(‘B1’).api.font_object.color.get()

获取指定单元格字体名字 可以使用set方法修改字体 set(‘宋体’)
sht1.range(‘B1’).api.font_object.name.get()

设置指定单元格字体格式 可以用get方法查看单元格字体格式
sht1.range(‘B3’).api.font_object.font_style.set(‘加粗’)

设置指定单元格字体大小
sht1.range(‘B3’).api.font_object.font_size.set(20)

设置边框线粗细
sht1.range(‘B2’).api.get_border(which_border=9).weight.set(4)

设置边框线风格
sht1.range(‘B2’).api.get_border(which_border=9).line_style.set(8)
样式值含义基本说明：


再次提醒，进行完所有操作后一定要记得执行以下三句：

# 保存新建的工作簿，并起一个名字（如果已存在有名字的excel文件，就直接save即可）
wb.save()
# 关闭工作簿（关闭Excel文件）
wb.close()
# 程序运行结束，退出Excel程序
app.quit()

2.1.3 Excel中生成统计图或者插入图片

自动生成统计图

import xlwings as xw# 新建一个sheet
app = xw.App(visible=True, add_book=False)
wb = app.books.open(root_path+'xlwings_wb.xlsx')
sht3 = wb.sheets.add('third_sht')import pandas as pd
import numpy as np# 生成模拟数据
df = pd.DataFrame({'money':np.random.randint(45, 50, size = [1, 20])[0],
},index=pd.date_range('2021-02-01', '2021-02-20'),  # 行索引和时间相关
)
df.index.name = '消费日期'  # 设置索引名字sht3.range('A1').value = df# 生成图表
chart1 = sht3.charts.add()  # 创建一个图表对象
chart1.set_source_data(sht3.range('A1').expand())  # 加载数据
chart1.chart_type = 'line'  # 设置图标类型
chart1.top = sht3.range('D2').top
chart1.left = sht3.range('D2').left  # 设置图标开始位置

除了绘制折线图，我们还可以绘制其他类型的图，修改chart_type值即可。

查看其他chart_types值
xw.constants.chart_types
返回结果很长，这里选几个常见的图形列出来：

 '3d_line',  # 3D折线图'3d_pie', # 3D饼图'area',  # 面积图'bar_clustered',  # 柱状图相关'bubble',  # 气泡图'column_clustered',  # 条形图相关'line',  # 折线图'stock_hlc',  # 有意思 股票K线图

将本地图片或者matplotlib图片保存到excel

'''
matplotlib 生成的图片存入excel
'''
import matplotlib.pyplot as plt
# 随便绘制一个饼图
fig1 = plt.figure()  # 先创建一个图像对象
plt.pie([0.5, 0.3, 0.2],  # 值labels=['a', 'b', 'c'],  # 标签explode=(0, 0.2, 0),  # （爆裂）距离autopct='%1.1f%%',   # 显示百分数格式shadow=True)  # 是否显示阴影
plt.show() # 将饼图添加到excel指定位置 J17为图片开始位置
sht3.pictures.add(fig1, name='matplotlib', left=sht3.range('J17').left, top=sht3.range('J17').top, update=True)

'''
本地图片存入excel
'''
# 将本地图片添加到excel指定位置 J1为图片开始位置
pic_path = 'F:\\桌面\\office-automation-main-20220709160400\\office-automation-main\\Task02-Python与Excel\\imgs\\logo.png'
sht3.pictures.add(pic_path, name='local', left=sht3.range('J1').left, top=sht3.range('J1').top, update=True)

2.2 实战练习

2.2.1 将消费数据可视化生成带平均线的趋势图，存入excel

'''
实战练习一：将消费数据可视化生成带平均线的趋势图，存入excel
数据就是之前生成的模拟数据
'''
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个画板
# 生成一条新线- 平均消费数据
money_m = [df['money'].mean(axis=0) for i in range(len(df['money']))]
# 建一条线：消费趋势折线图
ax.plot(df.index, df['money'], color='#f16a0b', label='每日消费')
# 再建一条线：平均消费直线图
ax.plot(df.index, money_m, linestyle='--', color='#301502', label='平均消费')
# 设置横纵坐标基础说明
ax.set_xlabel(u'日期')
ax.set_ylabel(u'消费金额/元')
ax.set_title(u'消费折线图')
# 设置x轴值显示方向
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=70, horizontalalignment='right')
# 添加图例（label说明到图片上） loc设置显示位置
ax.legend(loc=2)
plt.show()
sht3.pictures.add(fig, name='消费情况', left=sht3.range('D17').left, top=sht3.range('D17').top, update=True)

# 保存新建的工作簿，并起一个名字（如果已存在有名字的excel文件，就直接save即可）
wb.save()
# 关闭工作簿（关闭Excel文件）
wb.close()
# 程序运行结束，退出Excel程序
app.quit()

2.2.2 将股票数据以指定的格式存储到excel并生成股票走势图

新建一个sheet，然后获取数据

'''
实战练习二：将股票数据以指定的格式存储到excel并生成股票走势图
利用akshare爬取上证指数数据 代号：sh000001
'''
# 需要提前 pip install akshare 安装 akshare
import akshare as ak
import xlwings as xw
import datetime # 新建一个sheet
app = xw.App(visible=True, add_book=False)
wb = app.books.open(root_path+'xlwings_wb.xlsx')
sz_sht = wb.sheets.add('sz_sht')  # 第一次新建
# sz_sht = wb.sheets['sz_sht']  # 已经存在，直接打开# 获取数据 open high low close volume index-date
# volume 是成交量 多少股
# 0、获取数据
sz_index = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")
sz_index

处理并存储数据到excel

# 1、处理下数据
sz_index.set_index('date', inplace=True)
sz_data = sz_index[datetime.date(2022,1,1):datetime.date(2022,6,14)].iloc[:,0:4]  # 只取今年数据 ohlc
sz_data.index = sz_data.index.to_series().apply(lambda x : x.strftime('%m-%d')) # 将索引日期格式改为 月-日# 2、存储数据
sz_sht.range('A1').value = sz_data

处理表格中数据格式

# 3、处理数据格式
# - 表头字体 格式加粗 背景颜色
sz_sht.range('A1:E1').api.font_object.name.set('Calibri')
sz_sht.range('A1:E1').api.font_object.font_style.set('加粗')
sz_sht.range('A1:E1').api.font_object.color.set((255, 255, 255))
# 背景颜色
sz_sht.range('A1:E1').color = (16, 156, 245)
# mac上居中未实现，有了解的小伙伴可以留言指出下，感谢
# sz_sht.range('B1').api.font_object.horizontalalignment = xw.constants.Constants.xlCenter# - 添加边框
# 1 左+内部竖线
sz_sht.range('A1:E177').api.get_border(which_border=1).weight.set(2)
# 10 最右侧竖线
sz_sht.range('A1:E177').api.get_border(which_border=10).weight.set(2)
# 3 上+内部横线
sz_sht.range('A1:E177').api.get_border(which_border=3).weight.set(2)
# 9 最下面横线
sz_sht.range('A1:E177').api.get_border(which_border=9).weight.set(2)

生成ohlc k线图并存储到excel指定位置

# 4、生成图表
chart_ohlc = sz_sht.charts.add()  # 创建一个图表对象
chart_ohlc.set_source_data(sz_sht.range('A1').expand())  # 加载数据
chart_ohlc.chart_type = 'stock_ohlc'  # 设置图标类型
chart_ohlc.top = sz_sht.range('G2').top
chart_ohlc.left = sz_sht.range('G2').left  # 设置图标开始位置

# 保存新建的工作簿，并起一个名字（如果已存在有名字的excel文件，就直接save即可）
wb.save()
# 关闭工作簿（关闭Excel文件）
wb.close()
# 程序运行结束，退出Excel程序
app.quit()

总结

本篇文章主要讲解了python与excel的自动化办公，主要介绍了两个模块：OpenPyXL、XLWings，从模块的安装到实战运用再到最后的练习，层层递进，收获颇多！

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