Python的一大应用就是数据分析了,而数据分析中,经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结,基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿!
xlwt
库将数据导入Excel将数据写入一个Excel文件
wb = xlwt.Workbook()
# 添加一个表
ws = wb.add_sheet('test')
# 3个参数分别为行号,列号,和内容
# 需要注意的是行号和列号都是从0开始的
ws.write(0, 0, '第1列')
ws.write(0, 1, '第2列')
ws.write(0, 2, '第3列')
# 保存excel文件
wb.save('./test.xls')
可以看到,用xlwt
库操作非常简单,基本就三步走:
Workbook
对象,并用add_sheet
方法添加一个表write
方法写入数据save
方法保存需要注意的是,
xlwt
库里面所定义的行和列都是从0
开始计数的
定制Excel表格样式
表格样式一般主要有这么几块内容:字体、对齐方式、边框、背景色、宽度以及特殊内容,比如超链接、日期时间等。下面我们来分别看看用xlwt
库怎么定制这些样式。
字体
xlwt
库支持的字体属性也比较多,大概如下:
设置字体需要用到xlwt
库的XFStyle
类和Font
类,代码模版如下:
style = xlwt.XFStyle()
# 设置字体
font = xlwt.Font()
# 比如设置字体加粗和下划线
font.bold = True
font.underline = True
style.font = font
# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)
后续几个属性的设置都是类似的,都是4步走:
XFStyle
Font
对象write
方法写入数据的时候应用就行单元格对齐
先来看单元格对齐怎么设置
# 单元格对齐
alignment = xlwt.Alignment()
# 水平对齐方式和垂直对齐方式
alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER
alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER
# 自动换行
alignment.wrap = 1
style.alignment = alignment
# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)
上面这个自动换行的属性还是蛮有用的,因为我们很多时候数据会比较长,最好再加上单元格的宽度属性一起使用,这样整体样式会好很多
单元格宽度设置:
# 设置单元格宽度,也就是某一列的宽度
ws.col(0).width = 6666
单元格的背景色
背景色对应的属性是 Pattern
# 背景色
pattern = xlwt.Pattern()
pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN
# 背景色为黄色
# 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta,
# 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow ,
# almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray
# ...
pattern.pattern_fore_colour = 5
style.pattern = pattern
# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)
单元格边框
边框属性是Borders
单元格边框就2类:颜色和边框线样式
可以分别设置上下左右边框的颜色和样式
# 边框
borders = xlwt.Borders()
# 边框可以分别设置top、bottom、left、right
# 每个边框又可以分别设置颜色和线样式:实线、虚线、无
# 颜色设置,其他类似
borders.left_colour = 0x40
# 设置虚线,其他类似
borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED
style.borders = borders
# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)
特殊内容,比如超链接和公式
特殊内容一般主要会碰到这几类:超链接、公式和时间日期
处理这些特殊内容需要用到Formula
# 超链接
link = 'HYPERLINK("http://www.baidu.com";"Baidu")'
formula = xlwt.Formula(link)
ws.write(2, 0, formula)
# 公式也是类似
ws.write(1, 1, xlwt.Formula('SUM(A1,B1)'))
# 时间
style.num_format_str = 'M/D/YY'
ws.write(2, 1, datetime.datetime.now(), style)
以上就是用Python将数据写入到Excel的全部内容了,下面我们再来看看怎么读取Excel中的数据做处理。
xlrd
库读取Excel中的数据读取Excel文件
同样的用xlrd
库读取Excel的数据也是轻轻松松,先来看下实现代码
# 先打开一个文件
wb = xlrd.open_workbook(file_path)
# 获取第一个表
sheet1 = wb.sheet_by_index(0)
# 总行数
nrows = sheet1.nrows
# 总列数
ncols = sheet1.ncols
# 后面就通过循环即可遍历数据了
# 取数据
for i in range(nrows):
for j in range(ncols):
# cell_value方法取出第i行j列的数据
value = sheet1.cell_value(i, j)
print(value)
总结一下,分为一下几步:
xlrd
库的open_workbook
方法打开Excel文件sheet_by_index
方法获取表cell_value
方法获取每个单元格中的数据工作表的相关操作
获取一个工作表,有多种方式
# 通过索引
sheet1 = wb.sheets()[0]
sheet1 = wb.sheet_by_index(0)
# 通过名字
sheet1 = wb.sheet_by_name('test')
# 获取所有表名
# sheet_names = wb.sheet_names()
获取某一行或某一列的所有数据
# 获取行中所有数据,返回结果是一个列表
tabs = sheet1.row_values(rowx=0, start_colx=0, end_colx=None)
# 返回一行一共有多少数据
len_value = sheet1.row_len(rowx=0)
row_values
的三个参数分别是:行号、开始的列和结束的列,其中结束的列为None
表示获取从开始列到最后的所有数据
类似的还有获取某一列的数据
cols = sheet1.col_values(colx=0, start_rowx=0, end_rowx=None)
处理时间数据
时间数据比较特殊,没发直接通过上面的cell_value
方法获取。需要先转换为时间戳,然后再格式化成我们想要的格式。
比如要获取Excel表格中,格式为2019/8/13 20:46:35
的时间数据
# 获取时间
time_value = sheet1.cell_value(3, 0)
# 获取时间戳
time_stamp = int(xlrd.xldate.xldate_as_datetime(time_value, 0).timestamp())
print(time_stamp)
# 格式化日期
time_rel = time.strftime("%Y/%m/%d", time.localtime(time_stamp))
print(time_rel)
基本也是三步走:
cell_value
方法获取时间值xldate_as_datetime
方法获取时间戳Excel文件是用Python处理数据时常会碰到的一类场景,有了xlwt
和 xlrd
的帮助可以非常快速的导入和导出Excel数据。大家可以把这篇文章收藏起来,以后碰到处理Excel文件的时候可以参考一下。