OpenPyXl的使用

OpenPyXl的使用

开始在内存中使用

创建一个workbook

在刚开始使用openpyxl的时候，不需要直接在文件系统中创建一个文件，仅仅需要导入Workbook类并开始使用它：

>>> from openpyxl import Workbook>>> wb = Workbook()

一个workbook总是会创建至少一个worksheet（工作表），可以通过openpyxl.workbook.Workbook.active()这个属性去获取：

>>> ws = wb.active

这个函数使用_active_sheet_index这个属性，默认设置的值是0，除非你指定一个值，否则总是获取到第一个worksheet。

你可以使用openpyxl.workbook.Workbook.create_sheet()来创建一个新的worksheet：

>>> ws1 = wb.create_sheet('Mysheet') # insert at the end (default)# or>>> ws2 = wb.create_sheet('Mysheet', 0) # insert at first position

当创建脚标的时候会自动创建一个名字，按照(Sheet, Sheet1, Sheet2, ...)这个列表名创建，你可以使用tiitle属性来修改这个名字：

>>> ws.title = 'New Title'

一旦给了一个worksheet名字，就可以通过一个key去获取这个worksheet：

>>> ws3 = wb['New Title']

你可以使用openpyxl.workbook.Workbook.sheetnames()这个属性获取所有的脚标的名字：

>>> print(wb.sheetnames)['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']

可以迭代所有的脚标：

>>> for sheet in wb:... print(sheet.title)

可以使用openpyxl.workbook.Workbook.copy_worksheet()这个属性复制一个worksheet:

>>> source = wb.active>>> target = wb.copy_worksheet(source)

注意：只有cells 和 styles能够被复制，不能在workbooks之间复制worksheets，你可以在一个workbook中复制worksheets

玩数据

获取一个cell

现在我们已经知道怎么访问一个worksheet，我们可以开始修改cell的内容了。（一个cell就是一个单元格）
cell可以直接通过key来获取：

>>> c = ws['A4']

这将会返回一个cell或创建一个不存在的cell。cell 的值可以直接被赋值：

>>> ws['A4'] = 4

也可以使用另外一个方法openpyxl.worksheet.Worksheet.cell()：

>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)

Note:当在内存当中创建一个worksheet的时候，它没有包含任何cell，当它们第一次被访问的时候被创建

Warning：因为excel表的滚动特性，滚动出来的cell也会被创建出来，即使没有访问那些cell，例如：

>>> for i in range(1,101):...        for j in range(1,101):...            ws.cell(row=i, column=j)

这将会创建100*100个空的cell

访问多个cell

使用切片可以访问多个cell

>>> cell_range = ws['A1':'C2']

行和列能够被轻松的获取到：

>>> colC = ws['C']>>> col_range = ws['C:D']>>> row10 = ws[10]>>> row_range = ws[5:10]

也可以使用openpyxl.worksheet.Worksheet.iter_rows()这个方法：

>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):... for cell in row:... print(cell)<Cell Sheet1.A1><Cell Sheet1.B1><Cell Sheet1.C1><Cell Sheet1.A2><Cell Sheet1.B2><Cell Sheet1.C2>

相似的方法openpyxl.worksheet.Worksheet.iter_cols()也可以：

>>> for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):...        for cell in col:...            print(cell)<Cell Sheet1.A1><Cell Sheet1.A2><Cell Sheet1.B1><Cell Sheet1.B2><Cell Sheet1.C1><Cell Sheet1.C2>

如果你想迭代一个文件的所有行或列，可以使用openpyxl.worksheet.Worksheet.rows()这个属性：

>>> ws = wb.active>>> ws['C9'] = 'hello world'>>> tuple(ws.rows)((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),(<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),(<Cell Sheet.A3>, <Cell Sheet.B3>, <Cell Sheet.C3>),(<Cell Sheet.A4>, <Cell Sheet.B4>, <Cell Sheet.C4>),(<Cell Sheet.A5>, <Cell Sheet.B5>, <Cell Sheet.C5>),(<Cell Sheet.A6>, <Cell Sheet.B6>, <Cell Sheet.C6>),(<Cell Sheet.A7>, <Cell Sheet.B7>, <Cell Sheet.C7>),(<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),(<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))

或者openpyxl.worksheet.Worksheet.columns()这个属性：

>>> tuple(ws.columns)((<Cell Sheet.A1>,<Cell Sheet.A2>,<Cell Sheet.A3>,<Cell Sheet.A4>,<Cell Sheet.A5>,<Cell Sheet.A6>,...<Cell Sheet.B7>,<Cell Sheet.B8>,<Cell Sheet.B9>),(<Cell Sheet.C1>,<Cell Sheet.C2>,<Cell Sheet.C3>,<Cell Sheet.C4>,<Cell Sheet.C5>,<Cell Sheet.C6>,<Cell Sheet.C7>,<Cell Sheet.C8>,<Cell Sheet.C9>))

数据存储

一旦我们有了一个openpyxl.cell.Cell，我们就可以给它赋值：

>>> c.value = 'hello, world'>>> print(c.value)'hello, world'>>> d.value = 3.14>>> print(d.value)3.14

也能使用类型和格式推断：

>>> wb = Workbook(guess_types=True)>>> c.value = '12%'>>> print(c.value)0.12>>> import datetime>>> d.value = datetime.datetime.now()>>> print d.valuedatetime.datetime(2010, 9, 10, 22, 25, 18)>>> c.value = '31.50'>>> print(c.value)31.5

保存到文件

最简单和快速的保存一个workbook方法是使用openpyxl.workbook.Workbook模块的openpyxl.workbook.Workbook.save()这个方法：

>>> wb = Workbook()>>> wb.save('balances.xlsx')

Warning：这个方法将会在没有警告提示下覆盖已经有的内容
可以使用template=True将一个workbook保存成一个模版：

>>> wb = load_workbook('document.xlsx')>>> wb.template = True>>> wb.save('document_template.xltx')

或者设置这个属性为false（默认）来保存为一个文件：

>>> wb = load_workbook('document_template.xltx')>>> wb.template = False>>> wb.save('document.xlsx', as_template=False)

*Warning：当保存文档的时候在模版文档中你应该注意文档的扩展名（后缀名）和数据描述，否则可能会导致文档不能被再次打开，如下错误式例：

>>> wb = load_workbook('document.xlsx')>>> # 应该保存成扩展名为*.xlsx>>> wb.save('new_document.xlsm')>>> # Excel软件不能再次打开此文件>>>>>> # 或者>>>>>> # 应该指定属性keep_vba=True>>> wb = load_workbook('document.xlsm')>>> wb.save('new_document.xlsm')>>> #  Excel软件不能再次打开此文件>>>>>> # 或者>>>>>> wb = load_workbook('document.xltm', keep_vba=True)>>> # 如果我们需要一个模版文件，就必须指定扩展名为 *.xltm.>>> wb.save('new_document.xlsm')>>> #  Excel软件不能再次打开此文件

加载一个文件

类似于写文件，可以导入openpyxl.load_workbook()来打开一个已经存在的workbook：

>>> from openpyxl import load_workbook>>> wb2 = load_workbook('test.xlsx')>>> print wb2.get_sheet_names()['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']

基本教程已经完了。接下来是一些使用例子：

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写一个workbook

>>> from openpyxl import Workbook>>> from openpyxl.compat import range>>> from openpyxl.utils import get_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)

读取一个已经存在的文件

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

警告：openpyxl不能读取Excle中所有的对象，当打开和保存相同名字的文件的时候，图片和图表将会丢失

使用数字格式：

>>> import datetime>>> from openpyxl import Workbook>>> wb = Workbook()>>> ws = wb.active>>> # set date using a Python datetime>>> ws['A1'] = datetime.datetime(2010, 7, 21)>>>>>> ws['A1'].number_format'yyyy-mm-dd h:mm:ss'>>> # You can enable type inference on a case-by-case basis>>> wb.guess_types = True>>> # set percentage using a string followed by the percent sign>>> ws['B1'] = '3.14%'>>> wb.guess_types = False>>> ws['B1'].value0.031400000000000004>>>>>> ws['B1'].number_format'0%'

使用公式：

>>> from openpyxl import Workbook>>> wb = Workbook()>>> ws = wb.active>>> # add a simple formula>>> ws['A1'] = '=SUM(1, 1)'>>> wb.save('formula.xlsx')

警告：公式必须使用英文名，并且公式的参数必须使用逗号分隔，不能使用其他的符号如分号

openpyxl从不评估公式，但是可以检查公式的名字：

>>> from openpyxl.utils import FORMULAE>>> 'HEX2DEC' in FORMULAETrue

如果你想使用一个不知道的公式，这可能是因为你使用的公式，没有包括在初始规范。 这样的公式必须以xlfn作为前缀。

合并/取消合并单元格:

>>> from openpyxl.workbook import Workbook>>>>>> wb = Workbook()>>> ws = wb.active>>>>>> ws.merge_cells('A1:B1')>>> ws.unmerge_cells('A1:B1')>>>>>> # or>>> ws.merge_cells(start_row=2,start_column=1,end_row=2,end_column=4)>>> ws.unmerge_cells(start_row=2,start_column=1,end_row=2,end_column=4)

插入图片：

>>> from openpyxl import Workbook>>> from openpyxl.drawing.image import Image>>>>>> wb = Workbook()>>> ws = wb.active>>> ws['A1'] = 'You should see three logos below'>>> # create an image>>> img = Image('logo.png')>>> # add to worksheet and anchor next to cells>>> ws.add_image(img, 'A1')>>> wb.save('logo.xlsx')

折叠列：

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

使用Pandas 和 NumPy

openpyxl可以配合使用Pandas 和 NumPy这两个很受欢迎的库

NumPy Support
openpyxl已内置支持NumPy类型float，integer和boolean。 DateTimes支持使用Pandas的时间戳类型。

openpyxl.utils.dataframe.dataframe_to_rows()方法提供简单的方式使用Pandas 的Dataframes：

from openpyxl import Workbookfrom openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rowswb = Workbook()ws = wb.activefor r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):    ws.append(r)

要将数据框转换为突出显示的标题和索引：

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')

如果你只是想转换数据，可以使用只写模式：

from openpyxl.cell.cell import WriteOnlyCellwb = Workbook(write_only=True)ws = wb.create_sheet()cell = WriteOnlyCell(ws)cell.style = 'Pandas' def format_first_row(row, cell):    for c in row:        cell.value = c        yield cellrows = dataframe_to_rows(df)first_row = format_first_row(next(rows), cell)ws.append(first_row)for row in rows:    row = list(row)    cell.value = row[0]    row[0] = cell    ws.append(row)wb.save('openpyxl_stream.xlsx')

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)

如果工作表有标题或索引，例如Pandas创建的那个，那么需要做更多的工作：

data = ws.valuescols = next(data)[1:]data = list(data)idx = [r[0] for r in data]data = (islice(r, 1, None) for r in data)df = DataFrame(data, index=idx, columns=cols)

使用过滤和排序

要添加过滤器，请定义范围，然后添加列和排序条件：

from openpyxl import Workbookwb = Workbook()ws = wb.activedata = [ ['Fruit', 'Quantity'], ['Kiwi', 3], ['Grape', 15], ['Apple', 3], ['Peach', 3], ['Pomegranate', 3], ['Pear', 3], ['Tangerine', 3], ['Blueberry', 3], ['Mango', 3], ['Watermelon', 3], ['Blackberry', 3], ['Orange', 3], ['Raspberry', 3], ['Banana', 3]]for r in data: ws.append(r)ws.auto_filter.ref = 'A1:B15'ws.auto_filter.add_filter_column(0, ['Kiwi', 'Apple', 'Mango'])ws.auto_filter.add_sort_condition('B2:B15')wb.save('filtered.xlsx')

这将添加相关的指令到文件，但不会实际过滤或排序。