使用Python与openpyxl进行表格处理（一）——读取数据

虽然现在的工作跟编程已经没有关系，但是曾经学过的东西也可以为我所用，运用到自己的目前工作岗位中，提高工作效率。

这篇要讲到的就是如何利用Python与openpyxl结合来处理xlsx表格数据。Python处理表格的库有很多，这里的openpyxl就是其中之一，但是它是处理excel2007/2010的格式，也就是xlsx系列，如果要处理以前的2003的表格（xls），那么则要用另外的库。如果只是要进行表格数据读取和进行简单的写数据的话，推荐使用openpyxl。下篇会介绍到另外一个操作表格文档的库，叫做xlsxwriter，这是一个专门写表格的库，在写数据和进行表格画图方面比较强大（不能读取和修改表格），因为这次分析数据最后需要进行绘图展示（openpyxl虽然也能作图，但是功能有限），所以也会用到这个库。
更多关于Python操作excel的库，请参考这个网站http://www.python-excel.org/（需）

对于学习openpyxl，参考官方文档基本就够了，另外也找到一个比较好的学习文章，一个老外写的，看完操作openpyxl就不难了——教程请猛击这里

介绍下自己需要处理的表格情况，这是一个关于酬金的表格，每月都有，它的格式都是固定的，所以完全可以利用Python写一个脚本，来实现自己的需求，这样一来，每月只需敲击一个命令行，就能生成自己想要的表格，节约不少时间！~因为酬金分为很多大项，大项中又有很多小项，而我要做的就是把大项中的小项进行金额汇总，然后在写入一个新的表格，表格中是每个大项汇总的数据，以此生成我们需要进行绘图的数据。

这里直接粘贴源代码，因为可能涉及敏感信息，故有XXXX出现以代替原始注释，图片还有马赛克出现：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook("C:/Users/Administrator/Desktop/酬金.xlsx")


ws = wb.get_sheet_by_name('酬金明细')



ws_rows_len = len(ws.rows)          #行数
ws_columns_len = len(ws.columns)    #列数

#xxxxxxx
shop_name_column = 5
#xxxxx
user_start = 8
user_end = 23
#xxxxx
terminal_start = 24
terminal_end   = 35
#xxxxx
infomation_start = 36
infomation_end   = 42
#xxxx
group_start = 43
group_end   = 45
#xxxx
commission_start = 46
commission_end   = 60
#xxxx
stimulate_start = 61
stimulate_end   = 65
#xxxx
net_start = 66
net_end   = 67
#xxxxxxx
agreement_start = 68
agreement_end   = 70


#数据有效行从第四行开始        
start_row = 4


temp_data = []
for row in range(start_row, ws_rows_len+1):
    t = 0
    temp_data.append(ws.cell(row=row,column=shop_name_column).value)
    #计算xxxxxx总金额
    for column in range(user_start,user_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)
    t = 0
    #计算xxxx总金额
    for column in range(terminal_start,terminal_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)
    t = 0
    #计算xxxx发展总金额
    for column in range(infomation_start,infomation_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)
    t = 0
    #计算xxxx总金额
    for column in range(group_start,group_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)
    t = 0
    #计算xxxxx总金额
    for column in range(commission_start,commission_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)
    t = 0
    #计算xxxxx总金额
    for column in range(stimulate_start,stimulate_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)
    t = 0
    #计算xxxxx总金额
    for column in range(net_start,net_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)
    t = 0
    #计算xxxxxxxx总金额
    for column in range(agreement_start,agreement_end+1):
        t += ws.cell(row=row,column=column).value
    temp_data.append(t)

#以上代码为获取酬金原始数据进行汇总
#下面将汇总得到的数据插入到一个新的数据表中

reward_ws_hearder = ['xxxx','xxxxx','xxxx','xxxxx','xxxxxx','xxxx','xxxx','xxxx','xxxx']
reward_ws = wb.create_sheet(title='酬金分析')

reward_ws.append(reward_ws_hearder)

start_list = 0
list_step = 9
end_list = start_list + list_step
for i in range(0,ws_rows_len-start_row+1):
    reward_ws.append(temp_data[start_list:end_list])
    start_list += list_step
    end_list = start_list + list_step

wb.save("C:/Users/Administrator/Desktop/酬金1.xlsx")  #另存为另一个表，防止意外破坏原始数据。

代码写得有点乱，仅供学习openpyxl参考。通过上述的代码，实现了一个新表存放了汇总的数据（原始数据有很多列，现在汇总到一起了）

被马赛克涂抹的左边A列是名称，首行则是业务列别。可见数据则是汇总金额。如果我不用脚本处理的话，每次利用excel进行手动操作，那么需要对每个大项的小项进行汇总，然后用手动粘贴到一个新表中（自己的EXCEL不是很熟，然后对每一行都要进行一个绘图操作，算下来花的时间很多哦）而现在，只是花了时间写了一段代码，然后以后的以后，只要表格格式不变，我只需要运行py文件即可！~花的时间就1s吧。

下篇会介绍xlsxwriter这个库，因为我写到这里的时候想用openpyxl来进行绘图，发现openpyxl实现不了自己的需求，于是找到了这个写数据和画图都很强的xlsxwriter！而且文档也更加完善，有很多例子！！！

通过这次这个例子，自己以后也会更加学习如何善于发现，善于思考，如何运用自己以前所学的知识将它运用新的岗位上。