最近看到好几次群里有人问xlwt、wlrd的问题,怎么说呢,如果是office2007刚出来,大家用xlsx文件用不习惯,还可以理解,这都10年过去了喂,就算没有进化到office2016,还在用office2003的有点说不过去吧。有人可以用xlsx保存为xls啊!——故意多做几步操作,目的呢?为了兼容?兼容古老的office2003?而且,既然都用python来操作excel了,还要手动保存一遍文件,这是神马思路?
所以,我还是觉得,应该放弃xls而转型xlsx。所以才有了这篇文章——xlwt、wlrd只能读写xls文件,而不能操作xlsx文件。
解决方案:openpyxl。这是一个非常简单的库,有几分钟就能上手了。安装非常简单,pip install openpyxl一步搞定,我就主要来说说对excel的操作。当然,前面废话那么多,同学们差不多也能猜到了吧,openpyxl只能操作xlsx文件而不能操作xls文件。
1、基本概念
在openpyxl中,主要用到三个概念:Workbooks,Sheets,Cells。Workbook就是一个excel工作表;Sheet是工作表中的一张表页;Cell就是简单的一个格。openpyxl就是围绕着这三个概念进行的,不管读写都是“三板斧”:打开Workbook,定位Sheet,操作Cell。下面分读和写分别介绍几个常见的方法。
2、读取xlsx
为了做实验,我事先准备好了一个excel文档,里面有Sheet1,Sheet2,Sheet3这三个页,在Sheet3中填入了如下内容:
首先用
from openpyxl import load_workbook
引入库
wb = load_workbook("template.xlsx")
打开一个xlsx文件
print(wb.sheetnames) # ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']
可以看看打开的Excel里有哪些sheet页
sheet = wb.get_sheet_by_name("Sheet3")
读取到指定的Sheet页,sheet就变得神奇了,想要的内容都在这里。比如:
print(sheet["C"]) # (<Cell Sheet3.C1>, <Cell Sheet3.C2>, <Cell Sheet3.C3>, <Cell Sheet3.C4>, <Cell Sheet3.C5>, <Cell Sheet3.C6>, <Cell Sheet3.C7>, <Cell Sheet3.C8>, <Cell Sheet3.C9>, <Cell Sheet3.C10>) <-第C列 print(sheet["4"]) # (<Cell Sheet3.A4>, <Cell Sheet3.B4>, <Cell Sheet3.C4>, <Cell Sheet3.D4>, <Cell Sheet3.E4>) <-第4行 print(sheet["C4"].value) # c4 <-第C4格的值 print(sheet.max_row) # 10 <-最大行数 print(sheet.max_column) # 5 <-最大列数 for i in sheet["C"]: print(i.value, end=" ") # c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 c10 <-C列中的所有值
写入xlsx
首先用
from openpyxl import Workbook wb = Workbook()
创建一个工作表,然后
sheet = wb.active
找到活动的sheet页。空的excel表默认的sheet页就叫Sheet,如果想改名字,可以直接给title属性赋值。
sheet.title = "New Shit"
这个属性是可读可写的。当然,这个只针对当前活动页,别的页的话,可以用create_sheet和remove_sheet进行添加和删除。
往sheet页里面写内容就比较简单了,跟上面读一样,
sheet['C3'] = 'Hello world!' for i in range(10): sheet["A%d" % (i+1)].value = i + 1
我们还可以进行花式操作,比如写写公式:
sheet["E1"].value = "=SUM(A:A)"
最后记得保存
wb.save('保存一个新的excel.xlsx')
以上是如何用python打开excel的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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