这篇文章主要介绍了关于python XlsxWriter模块创建aexcel表格,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
安装使用pip install XlsxWriter来安装,Xlsxwriter用来创建excel表格,功能很强大,下面具体介绍:
1.简单使用excel的实例:
#coding:utf-8 import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('d:\\suq\\test\\demo1.xlsx') #创建一个excel文件 worksheet = workbook.add_worksheet('TEST') #在文件中创建一个名为TEST的sheet,不加名字默认为sheet1 worksheet.set_column('A:A',20) #设置第一列宽度为20像素 bold = workbook.add_format({'bold':True}) #设置一个加粗的格式对象 worksheet.write('A1','HELLO') #在A1单元格写上HELLO worksheet.write('A2','WORLD',bold) #在A2上写上WORLD,并且设置为加粗 worksheet.write('B2',U'中文测试',bold) #在B2上写上中文加粗 worksheet.write(2,0,32) #使用行列的方式写上数字32,35,5 worksheet.write(3,0,35.5) #使用行列的时候第一行起始为0,所以2,0代表着第三行的第一列,等价于A4 worksheet.write(4,0,'=SUM(A3:A4)') #写上excel公式 worksheet.insert_image('B5','f:\\1.jpg') #插入一张图片 workbook.close()
2.常用方法说明
1.Workbook类
Workbook类创建一个XlsxWriter的Workbook对象,代表整个电子表格文件,存储到磁盘上.
add_worksheet():用来创建工作表,默认为sheet1
add_format():创建一个新的格式对象来格式化单元格,例如bold=workbook.add_format({'bold':True})
还可以使用set_bold,例如:bold=workbook.add_format() bold.set_bold()
#border:边框,align:对齐方式,bg_color:背景颜色,font_size:字体大小,bold:字体加粗 top = workbook.add_format({'border':1,'align':'center','bg_color':'cccccc','font_size':13,'bold':True})
add_chart(options):创建一个图表对象,内部是使用insert_chart()方法来实现的,options(dict类型)为图表指定一个字典属性
close():关闭文件
2.Worksheet类
worksheet代表一个Excel的工作表,是XlsxWriter的核心,下面是几个核心方法
write(row,col,*args):写普通数据到工作表的单元格,row行坐标,col列坐标,起始都是以0开始,*args为写入的内容,可以是字符串,文字,公式等,writer方法已经作为其它更具体数据类型方法的别名
write_string():写入字符串类型,worksheet.write_string(0,0,'your text')
write_number():写入数字类型,worksheet.write_number('A2',1.1)
write_blank():写入空类型数据,worksheet.write_blank('A2',None)
wirte_formula():写入公式类型,worksheet.write_formula(2,0,'=SUM(B1:B5))
write_datetime():写入日期类型数据,worksheet.write_datetime(7,0,datetime.datetime.strptime('2014-01-02','%Y-%m-%d),workbook.add_format({'num_format':'yyyy-mm-dd'}));
write_boolean():写入逻辑类数据,worksheet.write_boolean(0,0,True)
write_url():写入超链接类型数据,worksheet.write_url('A1','ftp://www.python.org')
write_column():写入到一列,后面接一个数组
wirte_row():写入到一行,后面接一个数组
set_row(row,height,cell_format,options):此方法设置行单元格的属性,row指定行位置,height指定高度,单位是像素,cell_format
指定格式对象,参数options设置hiddeen(隐藏),level(组合分级),collapsed(折叠,例如:
cell_format=workbook.add_format({'bold':True})
worksheet.set_row(0,40,cell_format) 设置第一行高40,加粗
set_column(first_col,last_col,width,cell_format,options):
设置列单元格的属性,具体参数说明如上.worksheet.set_column(0,1,10) worksheet.set_column('C:D',20)
insert_image(row,col,image[,options]):此方法是插入图片到指定单元格
例如插入一个图片的超链接为www.python.org
worksheet.insert_image('B5','f:\\1.jpg',{'url':'http://www.python.org'})
3.Chart类
Chart类实现XlsxWriter模块中的图标组件的基类,支持的图表类型包括面积,条形图,柱形图,折形图,饼图,散点图,股票和雷达. 一个图表对象是通过Workbook的add_chart方法创建,通过{type,'图表类型'}字典参数指定图表的类型,语句如下:
chart = workbook.add_chart({type,'column'}) #创建一个column图表
更多图表类型说明:
area:创建一个面积样式的图表;
bar:创建一个条形样式的图表;
column:创建一个柱形样式的图表;
line:创建一个线条样式的图表
pie:创建一个饼图样式的图表
scatter:创建一个散点样式的图表
stock:创建一个股票样式的图表;
radar:创建一个雷达央视的图表
然后通过insert_chart()方法插入到指定的位置,语句如下:
worksheet.insert_chart('A7',chart)
chart.add_series(options)方法,作用是添加一个数据系列到图表,参数options(dict类型)设置图表系列选项的字典,操作示例如下:
chart.add_series({ 'categories':'=Sheet1!$A$$1:$A$5', 'values':'=Sheet1!$A$$1:$A$5', 'line':={'color':'red'} })
categories,values,line最为常用,categories作用是设置图表类别标签范围;values是设置图表数据范围,line为设置图表线条属性,包括颜色宽度等.
set_x_axis(options):设置图表X轴选项,例如:
chart.set_x_axis({ 'name':'EARNING per quarter', 'name_font':{'size':14,'bold':True}, 'num_font':{'italic':True} })
set_size(options):设置图表的大小,如
chart.set_size({'width':720,'height':576})
set_title(options):设置标题,如chart.set_title({'name':'TEST TITLE'}
set_style(style_id):设置图表样式,
set_table(options):设置x轴为数据表格式
下面是一个创建文件系统使用率的实例:
#coding:utf-8 import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('d:\\suq\\test\\demo1.xlsx') #创建一个excel文件 worksheet = workbook.add_worksheet('sheet1') #在文件中创建一个sheet #border:边框,align:对齐方式,bg_color:背景颜色,font_size:字体大小,bold:字体加粗 top=workbook.add_format({'border':6,'align':'center','bg_color':'cccccc','font_size':13,'bold':True}) #设置单元格格式 title=[u'文件系统',u'总容量',u'使用大小',u'剩余大小'] #设置第一行标题信息 buname=['/dev/mapper/vg_basic-lv_root','tmpfs','/dev/sda1'] #设置左边第一排信息 worksheet.write_row('A1',title,top) worksheet.write_column('A2',buname,top) worksheet.set_column('A:D',40) #A到D列设置宽度,宽度设置必须是整列设置,高度必须是整行设置 #worksheet.set_row(0,40) #设置第一行高度为40像素 format_data=workbook.add_format({'align':'center','font_size':13}) #设置单元格格式 data=[[17678,4393,12388],[9768,8900,868],[24285,2715,21000]] #模拟文件系统的数据,data[0],[1],[2]分别表示全部空间,使用空间,剩余空间 worksheet.write_row('B2',data[0],format_data) #将数据写入,这里安装整行写入 worksheet.write_row('B3',data[1],format_data) worksheet.write_row('B4',data[2],format_data) chart=workbook.add_chart({'type':'column'}) #创建表格,表格类型为column chart.set_title({'name':u'文件系统使用率'}) #设置表格的title for i in ['B','C','D']: chart.add_series({ 'categories': 'sheet1!$A$2:$A$4', 'values':'sheet1!$'+i+'$2:$'+i+'$4', 'name':'=sheet1!$'+i+'$1' }) #注意上面的表格中,每一行的数据在图中会显示在一起,也就是说values为B2:B4 chart.set_size({'width':800,'height':500}) #设置表格的大小 chart.set_y_axis({'name': 'MB'}) #设置表格y轴信息 #chart.set_style(33) #设置表格的样式 worksheet.insert_chart('A8',chart) #插入表格 workbook.close()
显示的图片结果如下:
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使用python实现XlsxWriter创建Excel文件并编辑
以上がPython XlsxWriterモジュールはExcelテーブルを作成しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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