Python 工具库每日推荐【openpyxl 】
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引言
在当今数据驱动的世界中，Excel 电子表格已成为数据处理和分析的重要工具。无论是财务报表、数据统计还是科研数据整理，Excel 都扮演着不可或缺的角色。手动处理大量 Excel 文件不仅耗时，还容易出错。这时，Python 的 openpyxl 库就派上了用场。今天，我们将深入探讨 openpyxl，这个让 Excel 文件处理变得轻而易举的 Python 工具库。
Python Excel 处理库的重要性
- 自动化数据处理：大大减少手动输入和编辑 Excel 文件的时间和精力。
- 数据分析：轻松从 Excel 文件中提取数据进行分析，或将分析结果写入 Excel。
- 报表生成：快速生成复杂的 Excel 报表，包括图表和数据透视表。
- 批量处理：同时处理和修改多个 Excel 文件。
- 数据清洗：从 Excel 文件中提取、清洗和转换数据。
- 格式一致性：确保所有生成的 Excel 文件保持一致的格式和样式。
- 跨平台兼容：在不同操作系统上保持一致的 Excel 文件处理能力。
- 与其他 Python 库集成：可以轻松与数据分析、机器学习等其他 Python 库结合使用。
今日推荐：openpyxl 工具库
openpyxl 是一个强大的 Python 库，专门用于读取、写入和修改 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件。它提供了一套全面的工具，使得处理 Excel 文件变得简单高效。无论是创建新的工作簿、修改现有工作表，还是处理单元格格式和公式，openpyxl 都能轻松胜任。
主要功能：
- 读取和写入 Excel 文件
- 创建和修改工作表
- 操作单元格数据和格式
- 插入和编辑图表
- 添加图片和其他媒体
- 应用样式和条件格式
- 处理公式和函数
- 创建和修改数据透视表
- 保护工作表和工作簿
- 处理 Excel 文件的元数据
使用场景：
- 自动化财务报表生成
- 批量处理和分析实验数据
- 创建复杂的数据可视化报告
- 自动化销售和库存报告
- 学生成绩管理系统
- 数据清洗和预处理
- 自动化测试结果报告
- 大规模数据导入和导出
安装与配置
使用 pip 安装 openpyxl 非常简单：
pip install openpyxl
快速上手
示例代码
以下是一个简单的示例，展示如何使用 openpyxl 创建一个新的 Excel 文件并添加一些内容：
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill
from openpyxl.utils import get_column_letter
# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "销售报表"
# 添加表头
headers = ["产品", "单价", "数量", "总价"]
for col, header in enumerate(headers, start=1):
cell = ws.cell(row=1, column=col, value=header)
cell.font = Font(bold=True)
cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
cell.fill = PatternFill(start_color="FFFF00", end_color="FFFF00", fill_type="solid")
# 添加数据
data = [
["苹果", 5, 100, "=B2*C2"],
["香蕉", 3, 200, "=B3*C3"],
["橙子", 4, 150, "=B4*C4"]
]
for row, record in enumerate(data, start=2):
for col, value in enumerate(record, start=1):
cell = ws.cell(row=row, column=col, value=value)
if col == 4: 原文地址：https://blog.csdn.net/bobostudio1995/article/details/142764669
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