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Pythonを使用してExcelアーティファクトを操作する方法openpyxl

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2023-05-12 10:01:052493ブラウズ

Excel xlsx

xlsx は、Microsoft Excel で使用される Open XML スプレッドシート ファイル形式のファイル拡張子です。 xlsm ファイルはマクロをサポートしています。 xlsx は独自のバイナリ形式ですが、xlsx は Office Open XML 形式に基づいています。

$ sudo pip3 install openpyxl

pip3 ツールを使用して openpyxl をインストールします。

Openpyxl は新しいファイルを作成します

最初の例では、openpyxl を使用して新しい xlsx ファイルを作成します。

write_xlsx.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
import time
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet['A1'] = 56
sheet['A2'] = 43
 
now = time.strftime("%x")
sheet['A3'] = now
 
book.save("sample.xlsx")

この例では、新しい xlsx ファイルを作成します。 3 つのセルにデータを書き込みます。

from openpyxl import Workbook

openpyxl モジュールから、Workbook クラスをインポートします。ワークブックは、ドキュメントの他のすべての部分のコンテナーです。

book = Workbook()

新しいワークブックを作成します。常に少なくとも 1 つのワークシートを含むワークブックを作成します。

sheet = book.active

アクティブなワークシートへの参照を取得します。

sheet['A1'] = 56
sheet['A2'] = 43

セルA1とA2に数値データを書き込みます。

now = time.strftime("%x")
sheet['A3'] = now

現在の日付をセル A3 に書き込みます。

book.save("sample.xlsx")

save() メソッドを使用して、コンテンツを sample.xlsx ファイルに書き込みます。

Openpyxl のセルへの書き込み

セルに書き込むには 2 つの基本的な方法があります。ワークシートのキー (A1 や D3 など) を使用する方法と、cell() メソッドを使用する方法です。行と列の表記を使用します。

write2cell.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet['A1'] = 1
sheet.cell(row=2, column=2).value = 2
 
book.save('write2cell.xlsx')

この例では、2 つのセルに 2 つの値を書き込みます。

sheet['A1'] = 1

ここでは、A1 セルに値を代入します。

sheet.cell(row=2, column=2).value = 2

この行では、行と列の表記を使用してセル B2 に書き込みます。

Openpyxl で追加された値

append() メソッドを使用すると、現在のワークシートの末尾に一連の値を追加できます。

appending_values.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
book.save('appending.xlsx')

この例では、3 列のデータを現在のワークシートに追加します。

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

データはタプルのタプルに格納されます。

for row in rows:
    sheet.append(row)

コンテナを行ごとに調べ、append() メソッドを使用してデータ行を挿入します。

OpenPyXL セルの読み取り

以下の例では、以前に書き込まれたデータを sample.xlsx ファイルから読み取ります。

read_cells.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')
 
sheet = book.active
 
a1 = sheet['A1']
a2 = sheet['A2']
a3 = sheet.cell(row=3, column=1)
 
print(a1.value)
print(a2.value) 
print(a3.value)

この例では、既存の xlsx ファイルをロードし、3 つのセルを読み取ります。

book = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')

load_workbook() メソッドを使用してファイルを開きます。

a1 = sheet['A1']
a2 = sheet['A2']
a3 = sheet.cell(row=3, column=1)

セル A1、A2、A3 の内容を読み取ります。 3 行目では、cell() メソッドを使用してセル A3 の値を取得します。

$ ./read_cells.py 
56
43
10/26/16

これは例の出力です。

OpenPyXL による複数のセルの読み取り

次のデータ テーブルがあります:

範囲演算子を使用してデータを読み取ります。

read_cells2.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('items.xlsx')
 
sheet = book.active
 
cells = sheet['A1': 'B6']
 
for c1, c2 in cells:
    print("{0:8} {1:8}".format(c1.value, c2.value))

この例では、範囲操作を使用して 2 つの列からデータを読み取ります。

cells = sheet['A1': 'B6']

この行では、セル A1 ~ B6 からデータを読み取ります。

for c1, c2 in cells:
    print("{0:8} {1:8}".format(c1.value, c2.value))

format() 関数は、データをコンソールにきれいに出力するために使用されます。

$ ./read_cells2.py 
Items    Quantity
coins          23
chairs          3
pencils         5
bottles         8
books          30

Openpyxl Iterate by rows

iter_rows()このメソッドは、ワークシート内のセルを行として返します。

iterated_by_rows.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    
 
book.save('iterbyrows.xlsx')

この例では、データを行ごとに繰り返し処理します。

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):

反復の境界を提供します。

$ ./iterating_by_rows.py 
88 46 57 
89 38 12 
23 59 78 
56 21 98 
24 18 43 
34 15 67

Openpyxl 列ごとの反復

iter_cols()このメソッドは、ワークシート内のセルを列として返します。

iterated_by_columns.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
for row in sheet.iter_cols(min_row=1, min_col=1, max_row=6, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()    
 
book.save('iterbycols.xlsx')

この例では、データを列ごとに反復処理します。

$ ./iterating_by_columns.py 
88 89 23 56 24 34 
46 38 59 21 18 15 
57 12 78 98 43 67

Statistics

次の例では、数値を含む xlsx ファイルを作成する必要があります。たとえば、RANDBETWEEN() 関数を使用して、10 列に 25 行の数値を作成しました。

mystats.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
import statistics as stats
 
book = openpyxl.load_workbook('numbers.xlsx', data_only=True)
 
sheet = book.active
 
rows = sheet.rows
 
values = []
 
for row in rows:
    for cell in row:
        values.append(cell.value)
 
print("Number of values: {0}".format(len(values)))
print("Sum of values: {0}".format(sum(values)))
print("Minimum value: {0}".format(min(values)))
print("Maximum value: {0}".format(max(values)))
print("Mean: {0}".format(stats.mean(values)))
print("Median: {0}".format(stats.median(values)))
print("Standard deviation: {0}".format(stats.stdev(values)))
print("Variance: {0}".format(stats.variance(values)))

この例では、ワークシートからすべての値を読み取り、いくつかの基本的な統計を計算します。

import statistics as stats

statistics モジュールをインポートして、中央値や分散などの統計関数を提供します。

book = openpyxl.load_workbook('numbers.xlsx', data_only=True)

data_only オプションを使用すると、数式の代わりにセルから値を取得します。

rows = sheet.rows

空ではないセルの行をすべて取得します。

for row in rows:
    for cell in row:
        values.append(cell.value)

2 つの for ループで、セルから整数値のリストを作成します。

print("Number of values: {0}".format(len(values)))
print("Sum of values: {0}".format(sum(values)))
print("Minimum value: {0}".format(min(values)))
print("Maximum value: {0}".format(max(values)))
print("Mean: {0}".format(stats.mean(values)))
print("Median: {0}".format(stats.median(values)))
print("Standard deviation: {0}".format(stats.stdev(values)))
print("Variance: {0}".format(stats.variance(values)))

値に関する数学的統計を計算して出力します。一部の機能は組み込みですが、その他は statistics モジュール経由でインポートされます。

$ ./mystats.py 
Number of values: 312
Sum of values: 15877
Minimum value: 0
Maximum value: 100
Mean: 50.88782051282051
Median: 54.0
Standard deviation: 28.459203819700967
Variance: 809.9262820512821

Openpyxl データのフィルターと並べ替え

図面には auto_filter 属性があり、これによりフィルター条件と並べ替え条件を設定できます。

Openpyxl は条件を設定しますが、それをスプレッドシート アプリケーションに適用する必要があることに注意してください。

filter_sort.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
wb = Workbook()
sheet = wb.active
 
data = [
    ['Item', 'Colour'],
    ['pen', 'brown'],
    ['book', 'black'],
    ['plate', 'white'],
    ['chair', 'brown'],
    ['coin', 'gold'],
    ['bed', 'brown'],
    ['notebook', 'white'],
]
 
for r in data:
    sheet.append(r)
 
sheet.auto_filter.ref = 'A1:B8'
sheet.auto_filter.add_filter_column(1, ['brown', 'white'])
sheet.auto_filter.add_sort_condition('B2:B8')
 
wb.save('filtered.xlsx')

この例では、項目とその色を含むワークシートを作成します。フィルタと並べ替え条件を設定します。

Openpyxl のディメンション

実際にデータを含むセルを取得するには、ディメンションを使用できます。

dimensions.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet['A3'] = 39
sheet['B3'] = 19
 
rows = [
    (88, 46),
    (89, 38),
    (23, 59),
    (56, 21),
    (24, 18),
    (34, 15)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
print(sheet.dimensions)
print("Minimum row: {0}".format(sheet.min_row))
print("Maximum row: {0}".format(sheet.max_row))
print("Minimum column: {0}".format(sheet.min_column))
print("Maximum column: {0}".format(sheet.max_column))
 
for c1, c2 in sheet[sheet.dimensions]:
    print(c1.value, c2.value)
 
book.save('dimensions.xlsx')

この例では、2 つのデータ列の次元を計算します。

sheet['A3'] = 39
sheet['B3'] = 19
 
rows = [
    (88, 46),
    (89, 38),
    (23, 59),
    (56, 21),
    (24, 18),
    (34, 15)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)

データをワークシートに追加します。 3 行目から追加を開始していることに注意してください。

print(sheet.dimensions)

dimensionsこのプロパティは、空ではないセル範囲の左上隅と右下隅のセルを返します。

print("Minimum row: {0}".format(sheet.min_row))
print("Maximum row: {0}".format(sheet.max_row))

min_row プロパティと max_row プロパティを使用すると、データを含む最小行と最大行を取得できます。

print("Minimum column: {0}".format(sheet.min_column))
print("Maximum column: {0}".format(sheet.max_column))

通过min_columnmax_column属性,我们获得了包含数据的最小和最大列。

for c1, c2 in sheet[sheet.dimensions]:
    print(c1.value, c2.value)

我们遍历数据并将其打印到控制台。

$ ./dimensions.py 
A3:B9
Minimum row: 3
Maximum row: 9
Minimum column: 1
Maximum column: 2
39 19
88 46
89 38
23 59
56 21
24 18
34 15

工作表

每个工作簿可以有多个工作表。

Figure: Sheets

让我们有一张包含这三张纸的工作簿。

sheets.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')
 
print(book.get_sheet_names())
 
active_sheet = book.active
print(type(active_sheet))
 
sheet = book.get_sheet_by_name("March")
print(sheet.title)

该程序可用于 Excel 工作表。

print(book.get_sheet_names())

get_sheet_names()方法返回工作簿中可用工作表的名称。

active_sheet = book.active
print(type(active_sheet))

我们获取活动表并将其类型打印到终端。

sheet = book.get_sheet_by_name("March")

我们使用get_sheet_by_name()方法获得对工作表的引用。

print(sheet.title)

检索到的工作表的标题将打印到终端。

$ ./sheets.py 
['January', 'February', 'March']
<class &#39;openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet&#39;>
March

这是程序的输出。

sheets2.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook(&#39;sheets.xlsx&#39;)
 
book.create_sheet("April")
 
print(book.sheetnames)
 
sheet1 = book.get_sheet_by_name("January")
book.remove_sheet(sheet1)
 
print(book.sheetnames)
 
book.create_sheet("January", 0)
print(book.sheetnames)
 
book.save(&#39;sheets2.xlsx&#39;)

在此示例中,我们创建一个新工作表。

book.create_sheet("April")

使用create_sheet()方法创建一个新图纸。

print(book.sheetnames)

图纸名称也可以使用sheetnames属性显示。

book.remove_sheet(sheet1)

可以使用remove_sheet()方法将纸张取出。

book.create_sheet("January", 0)

可以在指定位置创建一个新图纸。 在我们的例子中,我们在索引为 0 的位置创建一个新工作表。

$ ./sheets2.py 
[&#39;January&#39;, &#39;February&#39;, &#39;March&#39;, &#39;April&#39;]
[&#39;February&#39;, &#39;March&#39;, &#39;April&#39;]
[&#39;January&#39;, &#39;February&#39;, &#39;March&#39;, &#39;April&#39;]

可以更改工作表的背景颜色。

sheets3.py

#!/usr/bin/env python
 
import openpyxl
 
book = openpyxl.load_workbook('sheets.xlsx')
 
sheet = book.get_sheet_by_name("March")
sheet.sheet_properties.tabColor = "0072BA"
 
book.save('sheets3.xlsx')

该示例修改了标题为“ March”的工作表的背景颜色。

sheet.sheet_properties.tabColor = "0072BA"

我们将tabColor属性更改为新颜色。

第三工作表的背景色已更改为某种蓝色。

合并单元格

单元格可以使用merge_cells()方法合并,而可以不使用unmerge_cells()方法合并。 当我们合并单元格时,除了左上角的所有单元格都将从工作表中删除。

merging_cells.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet.merge_cells(&#39;A1:B2&#39;)
 
cell = sheet.cell(row=1, column=1)
cell.value = &#39;Sunny day&#39;
cell.alignment = Alignment(horizontal=&#39;center&#39;, vertical=&#39;center&#39;)
 
book.save(&#39;merging.xlsx&#39;)

在该示例中,我们合并了四个单元格:A1,B1,A2 和 B2。 最后一个单元格中的文本居中。

from openpyxl.styles import Alignment

为了使文本在最后一个单元格中居中,我们使用了openpyxl.styles模块中的Alignment类。

sheet.merge_cells(&#39;A1:B2&#39;)

我们用merge_cells()方法合并四个单元格。

cell = sheet.cell(row=1, column=1)

我们得到了最后一个单元格。

cell.value = &#39;Sunny day&#39;
cell.alignment = Alignment(horizontal=&#39;center&#39;, vertical=&#39;center&#39;)

我们将文本设置为合并的单元格并更新其对齐方式。

Openpyxl 冻结窗格

冻结窗格时,在滚动到工作表的另一个区域时,我们会保持工作表的某个区域可见。

freezing.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
sheet.freeze_panes = &#39;B2&#39;
 
book.save(&#39;freezing.xlsx&#39;)

该示例通过单元格 B2 冻结窗格。

sheet.freeze_panes = &#39;B2&#39;

要冻结窗格,我们使用freeze_panes属性。

Openpyxl 公式

下一个示例显示如何使用公式。 openpyxl不进行计算; 它将公式写入单元格。

formulas.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = (
    (34, 26),
    (88, 36),
    (24, 29),
    (15, 22),
    (56, 13),
    (76, 18)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
cell = sheet.cell(row=7, column=2)
cell.value = "=SUM(A1:B6)"
cell.font = cell.font.copy(bold=True)
 
book.save(&#39;formulas.xlsx&#39;)

在示例中,我们使用SUM()函数计算所有值的总和,并以粗体显示输出样式。

rows = (
    (34, 26),
    (88, 36),
    (24, 29),
    (15, 22),
    (56, 13),
    (76, 18)
)
 
for row in rows:
    sheet.append(row)

我们创建两列数据。

cell = sheet.cell(row=7, column=2)

我们得到显示计算结果的单元格。

cell.value = "=SUM(A1:B6)"

我们将一个公式写入单元格。

cell.font = cell.font.copy(bold=True)

我们更改字体样式。

OpenPyXL 图像

在下面的示例中,我们显示了如何将图像插入到工作表中。

write_image.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
img = Image("icesid.png")
sheet[&#39;A1&#39;] = &#39;This is Sid&#39;
 
sheet.add_image(img, &#39;B2&#39;)
 
book.save("sheet_image.xlsx")

在示例中,我们将图像写到一张纸上。

from openpyxl.drawing.image import Image

我们使用openpyxl.drawing.image模块中的Image类。

img = Image("icesid.png")

创建一个新的Image类。 icesid.png图像位于当前工作目录中。

sheet.add_image(img, &#39;B2&#39;)

我们使用add_image()方法添加新图像。

Openpyxl 图表

openpyxl库支持创建各种图表,包括条形图,折线图,面积图,气泡图,散点图和饼图。

根据文档,openpyxl仅支持在工作表中创建图表。 现有工作簿中的图表将丢失。

create_bar_chart.py

#!/usr/bin/env python
 
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import (
    Reference,
    Series,
    BarChart
)
 
book = Workbook()
sheet = book.active
 
rows = [
    ("USA", 46),
    ("China", 38),
    ("UK", 29),
    ("Russia", 22),
    ("South Korea", 13),
    ("Germany", 11)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)
 
data = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=6)
categs = Reference(sheet, min_col=1, min_row=1, max_row=6)
 
chart = BarChart()
chart.add_data(data=data)
chart.set_categories(categs)
 
chart.legend = None
chart.y_axis.majorGridlines = None
chart.varyColors = True
chart.title = "Olympic Gold medals in London"
 
sheet.add_chart(chart, "A8")    
 
book.save("bar_chart.xlsx")

在此示例中,我们创建了一个条形图,以显示 2012 年伦敦每个国家/地区的奥运金牌数量。

from openpyxl.chart import (
    Reference,
    Series,
    BarChart
)

openpyxl.chart模块具有使用图表的工具。

book = Workbook()
sheet = book.active

创建一个新的工作簿。

rows = [
    ("USA", 46),
    ("China", 38),
    ("UK", 29),
    ("Russia", 22),
    ("South Korea", 13),
    ("Germany", 11)
]
 
for row in rows:
    sheet.append(row)

我们创建一些数据并将其添加到活动工作表的单元格中。

data = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=6)

对于Reference类,我们引用表中代表数据的行。 在我们的案例中,这些是奥运金牌的数量。

categs = Reference(sheet, min_col=1, min_row=1, max_row=6)

我们创建一个类别轴。 类别轴是将数据视为一系列非数字文本标签的轴。 在我们的案例中,我们有代表国家名称的文本标签。

chart = BarChart()
chart.add_data(data=data)
chart.set_categories(categs)

我们创建一个条形图并为其设置数据和类别。

chart.legend = None
chart.y_axis.majorGridlines = None

使用legendmajorGridlines属性,可以关闭图例和主要网格线。

chart.varyColors = True

varyColors设置为True,每个条形都有不同的颜色。

chart.title = "Olympic Gold medals in London"

为图表设置标题。

sheet.add_chart(chart, "A8")

使用add_chart()方法将创建的图表添加到工作表中。

このチュートリアルでは、openpyxl ライブラリを使用します。 Excel ファイルからデータを読み取り、Excel ファイルにデータを書き込みました。

Pythonを使用してExcelアーティファクトを操作する方法openpyxl

以上がPythonを使用してExcelアーティファクトを操作する方法openpyxl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。

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