python-excel处理（xlwings模块的使用）

xlwings简要操作说明

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xlwings与pandas、numpy模块有较好的交互，语法类似VBA，支持python调用vba，excel中调用python函数，可对excel进行读写操作；

文档链接：xlwings中文文档链接

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1. 对象结构：

xlwings — apps(App) — books（Book）— sheets（Sheet）— Range
模块 — 应用 — 工作簿 — 工作表 — 单元格

2. App常用语法

import xlwings as xw
# 创建应用app：
# 参数：visible：应用是否可见（True|False）,add_book:是否创建新工作簿(True|False)
app = xw.App(visible=True,add_book=True)
wb = app.books.active	# get新创建的工作簿（刚创建的工作簿为活动工作簿，使用active获取）
# 警告提示（True|False）
app.display_alerts = False
# 屏幕刷新（True|False）
app.screen_updating = False
# 工作表自动计算{'manual':'手动计算','automatic':'自动计算','semiautomatic':'半自动'}
app.calculation = 'manual'
# 应用计算,calculate方法同样适用于工作簿，工作表
app.calculate()
# 退出应用
app.quit()

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3. Book常用语法

import xlwings as xw
app = xw.App(visible=True,add_book=False)

3.1 新建工作簿

wb = app.books.add()	# 方法1
wb = xw.Book()		# 方法2，不填写参数新建工作簿
wb = xw.books.add()

3.2 打开工作簿

# file_path:工作簿文件路径
wb = app.books.open(file_path)
wb = xw.Book(file_path)

xlwings.Book（fullname = None，update_links = None，read_only = None，format = None，password = None，write_res_password = None，ignore_read_only_recommended = None，origin = None，delimiter = None，editable = None，notify = None，converter = None，add_to_mru = None，local = None，destroy_load = None，impl = None ）
参数：

• fullname（str 或类似路径的对象，默认为None）–现有工作簿的完整路径或名称（包括xlsx，xlsm等）或未保存工作簿的名称。如果没有完整路径，它将在当前工作目录中查找文件。
• update_links（bool ，默认为None）–如果省略此参数，则提示用户指定如何更新链接
• read_only（bool ，默认为False）– True以只读模式打开工作簿
• format（str）–如果打开文本文件，则指定分隔符
• password （str）–打开受保护的工作簿的密码
• write_res_password（str）–写入写保留工作簿的密码
• ignore_read_only_recommended（bool ，默认为False）–设置为True使只读推荐消息静音
• origin（int）–仅适用于文本文件。指定它的起源。使用XlPlatform常数。
• delimiter （str）–如果format参数为6，则指定分隔符。
• editable（bool ，默认为False）–此选项仅适用于旧版Microsoft Excel 4.0加载项。
• notify（bool ，默认为False）–如果文件无法以读写模式打开，则在文件可用时通知用户。
• converter（int）–打开文件时尝试的第一个文件转换器的索引。
• add_to_mru（bool ，默认为False）–将此工作簿添加到最近添加的工作簿列表中。
• local（bool ，默认为False）–如果为True，则使用Excel语言保存文件，否则使用VBA语言保存文件。在macOS上不支持。
• destroy_load（int ，默认xlNormalLoad）–可以是xlNormalLoad，xlRepairFile或xlExtractData之一。在macOS上不支持。

3.3 工作簿保存

wb.save()
wb.save(path=None)	# 或者指定path参数保存到其他路径，如果没保存为脚本所在路径

3.4 其他：获取名称、激活、关闭

# get指定名称的工作簿
wb = xw.books['工作簿名称']
# 激活为当前工作簿
wb.activate()
# 返回工作簿的绝对路径
wb.fullname
# 工作簿名称
wb.name
# 关闭工作簿
wb.close()

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4. Sheet常用语法

4.1 工作表引用

引用工作表的前提：工作簿被打开

import xlwings as xw
wb = xw.books['工作簿名字']
sheet = wb.sheets['工作表名字']
sheet = wb.sheets[0]	# 也可以使用数字索引,从0开始，类似于vba的worksheets(1)
sheet = wb.sheets('工作表名字')    # 也可以使用熟悉的vba圆括号引用
# 从左往右，第二张sheet，圆括号序列从1开始，方括号从0开始
sheet = wb.sheets(2)   
sheet = xw.sheets.active		# 当前活动工作表，sheets是工作表集合
sheet = wb.sheets.active

4.2 新建|删除工作表

# 新建工作表表
# 参数：name：新建工作表名称；before创建的工作表位置在哪个工作表前面；after：创建位置在哪个工作表后面；
# before和after参数可以传入数字，也可以传入已有的工作表名称，传入数字n表示从左往右第n个sheet位置
# before和after参数不传，创建sheet默认在当前活动工作表左侧
sheet = xw.sheets.add(name=None,before=None,after=None)
wb.sheets.add(name='新工作表4',before='新工作表')

4.3 其他：激活，删除、工作表名称、行列删除

# 激活为活动工作簿
sheet.activate()
# 清除工作表的内容和格式
sheet.clear()
# 清除工作表内容，不清除样式
sheet.clear_contents()
# 工作表名称
sheet_name = sheet.name
# 删除工作表
sheet.delete()
# 工作表计算
sheet.calculate()
# 工作表的使用范围，等价与vba的usedrange
sheeet.used_range
# 删除第一行
sheet.api.rows(1).delete
# 第一行插入一行
sheet.api.rows(1).insert
# 删除第一列，a列
sheet.api.columns(1).delete
# 删除b-e列
sheet.api.columns('b:e').delete
# 第三列c列，插入一列
sheet.api.columns(3).insert
sheet.api.columns('c").insert
# 工作表隐藏，bool类型,True or False
sheet.visible = True

4.4 自动匹配工作表列、行宽度

sheet.autofit(轴=无)

'''
若要自动调整行，请使用以下内容之一：rows或r
若要自动装配列，请使用以下内容之一：columns或c
若要自动调整行和列，请不提供参数。
'''
import xlwings as xw
wb = xw.Book()
wb.sheets['Sheet1'].autofit('c')
wb.sheets['Sheet1'].autofit('r')
wb.sheets['Sheet1'].autofit()

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5. Range常用语法

5.1 单元格引用

import xlwings as xw
rng = xw.books['工作簿名称'].sheets['工作表名称'].range('a1')
# 第一个应用第一个工作簿第一张sheet的第一个单元格
xw.apps[0].books[0].sheets[0].range('a1')
xw.apps[0].books[0].sheets[0].range(1,1)	# 使用row+column定位，坐标从1开始

# 引用活动sheet的单元格,直接接xw，Range首字母大写
rng = xw.Range('a1')	# a1
rng = xw.Range(1,1)  # a1，行列用tuple进行引用，圆括号从1开始
rng = xw.Range((1,1),(3,3))	# a1:a3

# 也可以工作表对象接方括号引用单元格
sheet = xw.books['工作簿'].sheets['工作表名称']
rng = sheet['a1']	# a1单元格
rng = sheet['a1:b5']	# a1:b5单元格
rng = sheet[0,1]  # b1单元格，也可以根据行列索引，从0开始为
rng = sheet[:10,:10]  # a1:j10
# 单元格邻近范围
rng = sheet[0,0].current_region	#a1单元格邻近区域=vba：currentregion

# 返回excel：ctrl键+方向键跳转单元格对象:上：up，下：down，左：left，右：right
# 等同于vba：end语法：xlup，xldown，xltoleft，xltoright
rng = sheet[0,0].end('down')

5.2 数据的读取

# 获取单元格的值,单元格的value属性
val = sheet.range('a1').value
ls = sheet.range("a1:a2").value		# 一维列表
ls = sheet.range("a1:b2").value  	# 二维列表

5.3 单元格值默认读取格式

默认情况下，带有数字的单元格被读取为float，带有日期单元格被读取为datetime.datetime,空单元格转化为None；数据读取可以通过option操作指定格式读取

import datetime

sheet[1,1].value = 1
sheet[1,1].value 
# 输出是1.0
sheet[1,1].options(numbers=int).value
# 输出是1

# 指定日期格式为datetime.date
sheet[2,1].options(dates=datetime.date).value

# 指定空单元格为'NA'
sheet[2,1].options(empty='NA').value

5.4 单元格数据写入

# 单个值
sheet.range('a1').value = 1
# 写入一维列表
sheet.range("a1:c1").value = [1,2,3]
#option:设置transpose参数转置下
sheet.range("a1:a3").options(transpose=True).value = [1,2,3]	
sheet.range("a1:a3").value = [1,2,3]
# 写入二维列表
sheet.range('A1').options(expand='table').value=[[1,2],[3,4]]
sheet.range('A1').value=[[1,2],[3,4]]	# 也可以直接这样写
'''
尽量减少与excel交互次数有助于提升写入速度
sheet.range('A1').value = [[1,2],[3,4]]
比sheet.range('A1').value = [1, 2]
和sheet.range('A2').value = [3, 4]会更快
'''

5.5 expand:动态选择Range维度

可以通过单元格的expand或者options的expand属性动态获取excel中单元格维度；两者再使用区别是，使用expand方法，只有在访问范围的值才会计算;options方法会随着单元格值范围扩增而相应的范围增大，区别示例如下：
expand参数值除了’table’,还可以使用‘right’：向右延伸，‘down’：向下延伸；

sheet = xw.sheets.add(name='工作表名称')
sheet.range('a1').value = [[1,2],[3,4]]
# 使用options方法
rng1 = sheet.range('a1').options(expand='table')
# 使用expand方法
rng2 = sheet.range('a1').expand('table')	# 默认是table，‘table’参数也可以不填
# 现在新增一行数据
sheet.range('a3').value = [5,6]
print(rng1.value)
# [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]
print(rng2.value)
# [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]] 使用的expand方法，范围没有扩散
print(sheet.range('a1').options(expand='table').value)
# [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]],再次expand方法访问，值范围扩散

5.6 其他方法

# 引用当前活动工作表的单元格
rng=xw.Range('A1')
# 加入超链接
rng.add_hyperlink(r'www.baidu.com','百度',‘提示：点击即链接到百度')
# 取得当前range的地址
rng.address
rng.get_address()
# 清除range的内容
rng.clear_contents()
# 清除格式和内容
rng.clear()
# 取得range的背景色,以元组形式返回RGB值
rng.color
# 设置range的颜色
rng.color=(255,255,255)
# 清除range的背景色
rng.color=None
# 获得range的第一列列标
rng.column
# range的第一行行标
rng.row
# 返回range中单元格的数据
rng.count
# 获取公式或者输入公式
rng.formula='=SUM(B1:B5)'
# 数组公式
rng.formula_array
# 获得单元格的绝对地址
rng.get_address(row_absolute=True, column_absolute=True,include_sheetname=False, external=False)
# 获得列宽，column_width必须在以下范围内：0 <= column_width <= 255
rng.column_width
# 返回range的总宽度
rng.width
# 获得range的超链接
rng.hyperlink
# 获得range中右下角最后一个单元格
rng.last_cell
# range平移
rng.offset(row_offset=0,column_offset=0)
# range进行resize改变range的大小
rng.resize(row_size=None,column_size=None)
# 行的高度，所有行一样高返回行高，不一样返回None
rng.row_height
# 返回range的总高度
rng.height
# 返回range的行数和列数
rng.shape
# 返回range所在的sheet
rng.sheet
# 返回range的所有行
rng.rows
# range的第一行
rng.rows[0]
# range的总行数
rng.rows.count
# 返回range的所有列
rng.columns
# 返回range的第一列
rng.columns[0]
# 返回range的列数
rng.columns.count
# 所有range的大小自适应
rng.autofit()
# 所有列宽度自适应
rng.columns.autofit()
# 所有行宽度自适应
rng.rows.autofit()
# 从指定的Range对象创建一个合并的单元格。
# cross（bool ，默认为False）– True，将指定范围的每一行中的单元格合并为单独的合并单元格。
rng.api.merge(cross = False)
# 返回一个Range对象，该对象表示包含指定单元格的合并Range。如果指定的单元格不在合并范围内，则此属性返回指定的单元格。
# 合并单元格拆分
rng.api.unmerge()
# 单元格的格式
rng.number_format = '0.00%'

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6. 转化器

6.1 字典转化

字典转化可以将excel两列数据读取为字典，如果是两行数据，使用transpose转置下；

sheet.range('a1').value = [['a',1],['b',2]]
sheet.range('a1:b2').options(dict).value
# {'a': 1.0, 'b': 2.0}

sheet.range('a4').value = [['a','b'],[1,2]]
sheet.range('a4:b5').options(dict,transpose=True).value
# {'a': 1.0, 'b': 2.0}

excel工作表值如下:

6.2 numpy转化

相关参数：
ndim=None（维度,：1维也可以设置为2转化成二维array）,dtype=None(可指定数据类型)

import numpy as np
sheet = xw.Book().sheets[0]
sheet.range('A1').options(transpose=True).value = np.array([1, 2, 3])
sheet.range('A1:A3').options(np.array, ndim=2).value  # 返回二维数组

6.3 Pandas Series与DataFrame转化器

相关参数：
ndim=None,index=1（多列，是否使用第一列为索引）,header=True(表头),dtype=None；
DataFrame的表头可以设置为1，2，1等价于True，2表示二维表头；index:0等价与False，1等价于True，第一列设置为索引

# 写入两列数据
sheet.range('a1').values = [['name','age'],['张三',18],['李四',20],['王五',35]]
# index=0，第一列不为索引，读取结果为DataFrom
df = sheet.range('a1').options(pd.Series,expand='table',index=0).value
# index=1，第一列设置为索引，输出为Series
s = sheet.range('a1').options(pd.Series,expand='table',index=1).value
# 写入，不需要索引，index设置为False，保留表头，header=True
sheet.range('d1').options(pd.DataFrame,index=False,header=True).value = df
# 读取为DataFrame
df = sheet.range('a1').options(pd.DataFrame,expand='table',index=0).value

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7. python调用执行VBA代码

第一步：excel文件‘test.xlsm’：vbe窗口创建一个函数，也可以是模块，另见Book.macro；
部分python不好操作的，我们也可以事先在excel文件里植入vba模块代码，结合xlwings一起使用；

Function sum(a,b)
	sum = a + b
End Function

第二步：访问调用vba代码

app = xw.App()
app.books.open('test.xlsm')
sum = app.macro('sum')
sum(10,20)
# return: 30

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8. VBA调用python

转载：vba调用python转载链接