用python让excel飞起来（行/列操作）
- 本文内容来源于《超简单：用Python让Excel飞起来实战150例》
- Excel的工作表是由行和列组成的，因此，学习完工作表的操作，就需要接着学习行和列的操作。本章将详细介绍如何使用Python操作工作表的行和列，如调整行高和列宽、插入和删除行或列、提取和替换行列数据等。
根据数据内容自动调整一个工作表的行高和列宽
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
workbook = app.books.open('D:\python自动化office\副本案例1.xlsx') # 打开要调整行高和列宽的工作簿
worksheet = workbook.sheets[0] #指定工作簿中的第一个工作表
worksheet.autofit() #自动调整工作表的行高和列宽
workbook.save() # 保存工作簿
workbook.close() # 关闭工工作簿
app.quit() #退出Excel 程序
- 在第5行代码中，autofit()是xlwings模块中Sheet对象的函数，用于根据单元格的内容自动调整整个工作表的行高和列宽。该函数有一个参数axis:如果省略，表示同时调整行高和列宽；如果设置为’rows’或’r’,表示仅调整行高；如果设置为’columns’或’c’，表示仅调整列宽。例如将代码改为worksheet.autofit(axis=‘c’),就表示仅自动调整工作表的列宽。
精确调整一个工作表的行高和列宽
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
workbook = app.books.open('D:\python自动化office\副本案例1.xlsx') # 打开要调整行高和列宽的工作簿
worksheet = workbook.sheets[1] #指定工作簿中的第二个工作表
area = worksheet.range('A1').expand('table') #选择工作表中已有数据的单元格区域，这是设置该函数的参数值为'table',表示向整个数据表扩展，也可以设置为'down'或'right',分别表示向下方或右方扩展。
area.column_width = 15 #调整列宽为15磅，如果单元格区域中各列的列宽不同，则根据单元格区域位于已使用区域的内部或外部分别返回None或第1列的列宽值。
area.row_height = 40 #调整行高为40磅，如果单元格区域中各行的行高相同，则返回行高值；如果单元格区域中各行的行高不同，则根据单元格区域位于已使用区域的内部或外部分别返回None或第1行的行高值。
workbook.save() #保存工作簿
workbook.close() # 关闭工工作簿
app.quit() #退出Excel 程序
调整一个工作簿中所有工作表的行高和列宽
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
workbook = app.books.open('D:\python自动化office\副本案例1.xlsx') # 打开要调整行高和列宽的工作簿
worksheet = workbook.sheets #获取工作簿中的所有工作表
for i in worksheet: #遍历工作簿中的工作表
i.autofit() # 自动调整工作表的行高额列宽
workbook.save() #保存工作簿
workbook.close() # 关闭工工作簿
app.quit() #退出Excel 程序
- 运行完该代码后，可看到单元格的行高和列宽根据内容的多少自动进行了调整。
调整多个工作簿的行高和列宽
from pathlib import Path #导入pathlib类
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
folder_path = Path('D:\python自动化office')#给出要调整行高和列宽的工作簿所在文件夹的路径
file_list = folder_path.glob('*.xls') # 获取文件夹下所有工作簿的文件路径
for i in file_list:#遍历获得的文件路径
workbook = app.books.open(i) #打开要调整行高和列宽的工作簿
worksheet = workbook.sheets #获取工作簿中的所有工作表
for j in worksheet:#遍历工作簿中的工作表
j.autofit()#自动调整工作表的行高和列宽
workbook.save() #保存工作簿
workbook.close() # 关闭工工作簿
app.quit() #退出Excel 程序
在一个工作表中插入空白行
from openpyxl import load_workbook #导入openpyxl模块中的load_workbook()函数
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排.xlsx')#打开要插入空白行的工作表所在的工作簿
worksheet = workbook['非专业组'] #指定要插入空白行的工作表
worksheet.insert_rows(6,1) #在工作表的指定位置插入空白行，这里是在第6行上方插入一个空白行；如果插入3个空白行，命令为insert_rows(6,3)
workbook.save('第十二届大学生数学竞赛考试安排1.xlsx') #另存工作簿
在一个工作表中每个一行插入空白行
from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排.xlsx') # 打开要插入空白行的工作表所在的工作簿
worksheet = workbook['专业组'] #指定要插入空白行的工作表
num = 2 #设置插入空白行的数量
last_num = worksheet.max_row #获取工作表数据区域的行数
for i in range(0,last_num): #遍历工作表中的数据行
worksheet.insert_rows(i*(num+1)+3,num)#插入空白行
workbook.save('第十二届大学生数学竞赛考试安排2.xlsx') #另存工作簿
- 第4行代码用于指定插入空白行的数量，读者可根据实际需求修改。第5行代码用于获取工作表中数据区域的行数。
- 第6行和第7行代码用于在工作表中每个员工的数据行下插入两个空白行。如果要在标题行下方也插入空白行，则将第7行代码中的"3"修改为"2".
在一个工作表中插入空表列
from openpyxl import load_workbook #导入openpyxl模块中的load_workbook()函数
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排.xlsx')#打开要插入空白列的工作表所在的工作簿
worksheet = workbook['非专业组'] #指定要插入空白列的工作表
worksheet.insert_cols(5,1) #在工作表的指定位置插入空白列，这里是在第5列左方插入一个空白行；如果插入3个空白列，命令为insert_cols(5,3)
workbook.save('第十二届大学生数学竞赛考试安排3.xlsx') #另存工作簿
在一个工作表中删除行
from openpyxl import load_workbook #导入openpyxl模块中的load_workbook()函数
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排.xlsx')#打开要删除行的工作表所在的工作簿
worksheet = workbook['专业组'] #指定要删除的工作表
worksheet.delete_rows(6,2) #表示从第6行开始，删除两行
workbook.save('第十二届大学生数学竞赛考试安排4.xlsx') #另存工作簿
在一个工作表中删除列（方法一）
from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排.xlsx')
worksheet = workbook['专业组'] #指定要删除列的工作表
worksheet.delete_cols(6,2) #表示从第6列开始，删除右边两列
workbook.save('第十二届大学生数学竞赛考试安排5.xlsx') #另存工作簿
在一个工作表中删除列（方法二）
- 本案例中要讲解删除列的第2中方法：用pandas模块读取工作簿中的数据，然后用drop()函数删除列，再将数据写入工作簿。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排.xlsx',sheet_name=1)#读取工作簿中第2个工作表的数据
data.drop(columns=['年级','班级'],inplace=True)#删除指定列
data.to_excel('第十二届大学生数学竞赛考试安排6.xlsx',sheet_name='专业组',index=False)#将删除列后的数据写入新工作簿的工作表中
在一个工作表中追加一行数据
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
new_data = [['1440','吴**','20001102940' ,'男','**大学','2001级','***班','数学与应用数学','专业组','7*01','70'
],['1441','刘**','2001030121','女','**大学','2001级','***班','数学与应用数学','专业组','7*02','71']]#给出要追加的数据
workbook = app.books.open('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排.xlsx')#打开要追加数据的工作簿
worksheet = workbook.sheets['专业组'] #指定要追加数据的工作表
data = worksheet.range('A1').expand('table')#选择工作表中已有数据的单元格区域
num = data.shape[0] #获取已有数据的单元格区域的行数；如果要获得单元格区域的列数，则为data.shape[1]。
worksheet.range(num + 1,1).value = new_data #在已有数据的单元格区域的下一行追加数据；range(1,1)表示选择第1行第1列，即单元格A1；range(2,1)表示选择第2行第1列。
workbook.save() #保存工作簿
workbook.close() #关闭工作簿
app.quit() #退出Excel程序
在多个工作簿的同名工作表中追加行数据
from pathlib import Path
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
folder_path = Path('D:\python自动化office')
file_list = folder_path.glob('*.xlsx') # 获取文件夹下的所有工作簿的文件路径
new_data = [['1440','吴**','20001102940' ,'男','**大学','2001级','***班','数学与应用数学','专业组','7*01','70'
],['1441','刘**','2001030121','女','**大学','2001级','***班','数学与应用数学','专业组','7*02','71']]#给出要追加的数据
for i in file_list:
workbook = app.books.open(i) #打开要追加数据的工作簿
worksheet = workbook.sheets['专业组'] #指定工作表
data = worksheet.range('A1').expand('table')#选择工作表中已有数据的单元格区域
num = data.shape[0] #获取已有数据的单元格区域的行数
worksheet.range(num + 1,1).value = new_data #在已有数据的单元格区域的下一行追加数据
workbook.save() #保存工作簿
workbook.close() #关闭工作簿
app.quit() #退出Excel程序
在一个工作表中追加一列数据（如分等级“优”，“良”，“差”）
- 如下页图所示为工作簿“销售表.xlsx”中的产品销售数据。现在需要根据利润为每一行数据划分等级：大于10000的标为“优”，大于5000且小于等于10000的标为“良”，小于等于5000的标为“差”。将等级标签写入“利润”列右侧的列中。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\销售表.xlsx',sheet_name=0)#读取工作簿中第1个工作表的数据
max_data = data['利润'].max() #获取‘利润’列数据的最大值
level = [0,5000,10000,max_data] #设置各等级的边界值
level_names = ['差','良','优'] #设置等级标签
data['等级'] = pd.cut(data['利润'],level,labels=level_names) #插入“等级”列
data.to_excel('销售表1.xlsx',sheet_name='总表',index=False) #将插入“等级”列后的数据写入新工作簿的工作表中
提取一个工作表的行数据和列数据
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\销售表.xlsx',sheet_name='总表')#读取工作簿中指定工作表的数据
row_data = data.iloc[0:10] #提取前10行数据
col_data = data[['单号','销售日期','产品名称','利润']] #提取指定列的数据
range_data = data.iloc[0:5][['单号','销售日期','产品名称','利润']] #提取单元格区域的数据
row_data.to_excel('提取行数据.xlsx',sheet_name='利润表',index=False) #将提取的列数据写入新工作簿的工作表
col_data.to_excel('提取列数据.xlsx',sheet_name='利润表',index=False) #将提取的列数据写入新工作簿的工作表
range_data.to_excel('提取数据.xlsx',sheet_name='Sheet1',index=False) #将提取的单元格区域数据写入新工作簿的工作表
提取一个工作簿中所有工作表的行数据
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\销售表.xlsx',sheet_name=None) #读取工作簿中所有工作表的数据
workbook = pd.ExcelWriter('提取表.xlsx') #新建工作簿
for i,j in data.items(): #遍历读取的工作表
row_data = j.iloc[0:5] #提取行数据
row_data.to_excel(workbook,sheet_name=i,index=False) #将提取的行数据写入新建工作簿的工作表中
workbook.save()
- 如果要提取各个工作表的列数据，则将第5行代码修改为
col_data = data[['单号','销售日期','产品名称','利润']] #列名可根据需求修改
- 并将第6行代码中的row_data修改为col_data。（提取列数据未成功）
替换一个工作表的数据
- 在Excel中，可使用查找和替换功能批量修改数据，本案例则要通过Python编程达到相同的目的。如下图所示为工作簿“销售表.xlsx”的工作表“总表”中的数据，现要将其中所有的“离合器”替换为“刹车片”。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\销售表.xlsx',sheet_name=0) #读取工作簿中第1个工作表的数据
data = data.replace('离合器','刹车片') #替换数据
data.to_excel('销售表1.xlsx',sheet_name='总表',index=False) #将替换后的数据写入新工作簿的工作表中
- 第3行代码中的replace()是pandas模块中的函数，该函数不仅可以进行全表替换，而且可以在指定的列或行中进行替换。例如，在“产品名称”列中进行替换的代码如下：
data['产品名称'] = data['产品名称'].replace('离合器','刹车片')
- 需要注意的是，本案例的代码中使用replace()函数的方式只能完成精确的查找和替换。也就是说，单元格中的值必须为“离合器”才能被替换成“刹车片”,而“电磁离合器”或“摩擦离合器”则不会被替换为“电磁刹车片”或“摩擦刹车片”。如果要对值的一部分进行查找和替换，可将replace()函数的参数regex设置为True，例如：
data = data.replace('离合','制动',regex=True)
替换一个工作簿中所有工作表的数据
- 本案例要在上一个案例的基础上实现在一个工作簿中批量查找和替换所有工作表中的数据。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\销售表.xlsx',sheet_name=None) #读取工作簿中所有工作表中的数据
workbook = pd.ExcelWriter('销售表1.xlsx') #新建工作簿
for i,j in data.items(): #遍历读取的工作表
data = j.replace('离合器','刹车片') #替换数据
data.to_excel(workbook,sheet_name=i,index=False) #将替换后的数据写入新工作簿的工作表中
workbook.save() #保存新建工作簿
替换一个工作表的列数据
- 在下图所示为工作簿“销售表.xlsx”的工作表“总表”中的数据，本案例要通过编写python代码将该工作表中“销售价”列的数据增加10%。
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
workbook = app.books.open('D:\python自动化office\销售表.xlsx')#打开要替换内容的工作簿
worksheet = workbook.sheets['总表'] #指定要替换内容的工作表
data = worksheet.range('A2').expand('table').value #读取工作表数
for i,j in enumerate(data):#遍历工作表数据
data[i][4] = float(j[4])*(1+0.1) #替换数据
worksheet.range('A2').expand('table').value = data #将完成替换的数据写入工作表
workbook.save() #保存工作簿
workbook.close() #关闭工作簿
app.quit() #退出Excel程序
替换一个工作表指定列数据对应的列数据
- 如下图所示为工作簿“销售表.xlsx”中工作表“总表”的数据，现在需要将里程表的成本价由850更新为900。此时不能使用案例084中介绍的方法直接进行统一替换，因为还有其他产品，如组合表的成本价也是850（为便于读者查看，这里将成本价相同的不同产品的单元格填充了颜色）。要正确地更新里程表的成本价，需要在替换数据前使用if语句判断产品是否为里程表以及其成本价是否为850。
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
workbook = app.books.open('D:\python自动化office\销售表.xlsx')#打开要替换内容的工作簿
worksheet = workbook.sheets['总表'] #指定要替换内容的工作表
data = worksheet.range('A1').expand('table').value #读取工作表数据
for i,j in enumerate(data):#遍历工作表数据
if (j[2]=='里程表') and (j[3]==850): #如果当前行中第3列的数据为‘里程表’并且第4列的数据为850
data[i][3] = 900 # 将该行中‘成本价’列的数据替换为900
worksheet.range('A1').expand('table').value = data #将完成替换的数据写入工作表
workbook.save() #保存工作簿
workbook.close() #关闭工作簿
app.quit() #退出Excel程序
运行结果
88 转置一个工作表的行列
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序
workbook = app.books.open('D:\python自动化office\第十二届大学生数学竞赛考试安排3.xlsx')#打开要转置行列的工作的工作簿
worksheet = workbook.sheets[1] #指定工作簿中的第2个工作表
data = worksheet.range('A1').expand('table').options(transpose=True).value #读取工作表中的数据并进行行列转置
worksheet.clear() #清除工作表的内容和格式设置
worksheet.range('A1').expand().value = data #将转置后的数据写入工作表
workbook.save('案例1') #另存工作簿
workbook.close() #关闭工作簿
app.quit() #退出Excel程序
89 从指定行列冻结一个工作表的窗格
- 在Excel中查看比较复杂的大型表格时，常常需要使用“冻结窗格”工具固定显示标题行或标题列，以方便浏览数据。本案例则要通过Python编程实现相同的冻结窗格效果。
from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\销售表.xlsx')
worksheet = workbook['总表'] #指定要冻结窗格的工作表
worksheet.freeze_panes = 'B2' #把单元格B2上方的行及左侧的列冻结
workbook.save('销售表1.xlsx')
- 第4行代码中的freeze_panes是openpyxl模块中工作表对象的属性，用于冻结窗格。如果将“B2”修改为“B1”，表示冻结工作表的首列；如果修改为“A2”，则表示冻结工作表的首行。如果要取消冻结窗格，则将第4行代码修改为“worksheet.freeze_panes=‘A1’”或“worksheet.freeze_panes=None”。
90 将一个工作表的一列拆分为多列
- 如右图所示，工作簿“产品规格表.xlsx”中“产品规格”列的数字都是用“*”号分隔开的。使用Excel的分列功能可将该列拆分成3列。本案例则要通过Python编程来完成拆分。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\产品规格表.xlsx',sheet_name=0) #读取工作簿第1个工作表的数据
data_col = data['产品规格'].str.split('*',expand=True) #根据‘*’号拆分“产品规格”列的数据
data['长(cm)'] = data_col[0] #用拆分出的第1部分数据创建“长(cm)”列
data['宽(cm)'] = data_col[1] #用拆分出的第2部分数据创建“宽(cm)”列
data['高(cm)'] = data_col[2] #用拆分出的第3部分数据创建“高(cm)”列
data.drop(columns=['产品规格'],inplace=True) #删除“产品规格”列
data.to_excel('产品规格表1.xlsx',sheet_name='规格表',index=False) #将处理好的数据写入新工作簿的工作表中
- 第3行代码中的split()是pandas模块中Series对象的一个字符串函数，用于根据指定的分隔符拆分字符串。该函数的第1个参数用于指定分隔符，如果省略，则以空格作为分隔符。参数expand用于指定拆分结果的格式：如果为True，则拆分结果为DataFrame；如果为False，则拆分结果为Series。
91将一个工作表的多列合并为一列
- 本案例要通过Python编程实现案例090的逆向操作：将一个工作表中的多列数据合并为一列。
import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:\python自动化office\产品规格表1.xlsx',sheet_name='规格表') #读取工作簿中指定工作表的数据
data['产品规格'] = data['长(cm)'].astype(str)+'*'+data['宽(cm)'].astype(str)+'*'+data['高(cm)'].astype(str) #合并数据
data.drop(columns=['长(cm)','宽(cm)','高(cm)'],inplace=True) #删除不需要的列
data.to_excel('产品规格表2.xlsx',sheet_name='Sheet1',index=False) #将处理好的数据写入新工作簿的工作表中
92在一个工作表中隐藏行数据
from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\销售表.xlsx') #打开要隐藏行数据的工作簿
worksheet = workbook['总表'] #指定要隐藏行数据的工作表
worksheet.row_dimensions.group(2,10,hidden=True) #在工作表中隐藏行数据，第 2-10行数据被折叠了，从而间接实现了隐藏行的效果
workbook.save('销售表附表.xlsx') #另存工作簿
93 在一个工作表中隐藏列数据
from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('D:\python自动化office\销售表.xlsx') #打开要隐藏列数据的工作簿
worksheet = workbook['总表'] #指定要隐藏列数据的工作表
worksheet.column_dimensions.group('A','D',hidden=True) #在工作表中隐藏数据，隐藏从A列到D列的数据
workbook.save('销售表副表.xlsx') #另存工作簿