
作者:星安果
来源:AirPython
1. 前言
在我们日常工作中,经常会使用 Word、Excel、PPT、PDF 等办公软件。但是,经常会遇到一些重复繁琐的事情,这时候手工操作显得效率极其低下;通过python 实现办公自动化变的很有必要。
接下来的 一系列 文章,我将带大家对 Python 办公自动化做一个全面的总结,绝对的干货!
2. 准备
使用 Python 操作 Excel 文件,常见的方式如下:
xlrd 和 xlwt 是操作 Excel 文件最多的两个依赖库。其中,xlrd 负责读取 Excel 文件,xlwt 可以写入数据到 Excel 文件,我们安装这两个依赖库。
# 安装依赖库 pip3 install xlrd pip3 install xlwt
3. xlrd 读取 Excel
使用 xlrd 中的 open_workbook(filepath) 打开本地一个 Excel 文件。
import xlrd # 打开文件,返回一个工作簿对象 wb = xlrd.open_workbook(file_path)
工作簿对象的 nsheets 属性获取 Sheet 数目,sheet_names() 方法返回所有 Sheet 名称的列表。
# 统计sheet数量 sheets_num, sheets_names = wb.nsheets, wb.sheet_names() print('sheet数量一共有:', sheets_num) print('sheet名称分别为:', sheets_names)
筛选出工作簿中的某一个 Sheet 有 2 种方式,分别是:
# 获取某一个sheet # 通过名称或者索引获取 sheet = wb.sheet_by_index(0) # sheet = wb.sheet_by_name('第一个Sheet') print(sheet)
每一个 sheet 对象都可以利用 name、nrows、ncols 获取 Sheet 名称、行数量、列数量。
另外,row_values(index)、col_values(index) 分别用于获取某一行或某一列的数据列表。
# 获取某一个sheet中,包含的行数量、列数量 sheet_name, sheet_row_count, sheet_column_count = sheet.name, sheet.nrows, sheet.ncols print('当前sheet名称为:', sheet_name, ",一共有:", sheet_row_count, "行;有:", sheet_column_count, "列") # 单独获取某一行数据,索引从0开始 # 比如:获取第2行数据 row_datas = sheet.row_values(1) print('第2行数据为:', row_datas) # 单独获取某一列数据,索引从0开始 # 比如:获取第二列数据 column_datas = sheet.col_values(1) print('第2列数据为:', column_datas)
单元格可以通过行索引、列索引,调用 cell(row_index,column_index) 函数获取。需要注意的是,行索引和列索引都是从 0 开始,即:0 代表第一行。在 xlrd 中,单元格的数据类型包含 6 种,用 ctype 属性对应关系如下:
# 获取某一个单元格的数据 # 比如:获取第2行第1列的单元格的数据 one_cell = sheet.cell(1, 0) # 单元格的值 cell_value = one_cell.value print("单元格的值为:", cell_value) # 单元格数据类型 cell_type = one_cell. print("单元格数据类型为:", cell_type)
最后,如果要获取当前 Sheet 所有单元格中的数据,可以通过遍历所有行、列来操作。
# 获取所有单元格的值 print('表格中所有数据如下:') for r in range(sheet.nrows): for i in range(sheet.ncols): print(sheet.cell(r, i).value)
4. xlwt 写入 Excel
如果想实现将数据写入到 Excel 中,xlwt 就很方便了。
首先,使用 xlwt 的 Workbook() 方法创建一个工作簿对象;
然后,使用工作簿对象的 add_sheet(sheetname) 方法新增 Sheet;
import xlwt sheetname = '第一个Sheet' # 创建一个工作簿对象 wb = xlwt.Workbook() # 添加Sheet,通过sheet名称 sheet = wb.add_sheet(sheetname)
接着,通过 sheet 对象的 write() 方法,按照行索引和列索引,将数据写入到对应单元格中去。
# 将数据写入到Sheet中 # 3个参数分别是:行索引(从0开始)、列索引(从0开始)、单元格的值 # 第一行第一列,写入一个数据 # 写入标题 for index, title in enumerate(self.titles): sheet.write(0, index, title) # 写入值 for index_row, row_values in enumerate(self.values): for index_column, column_value in enumerate(row_values): sheet.write(index_row + 1, index_column, column_value)
需要注意的是,最后必须调用工作簿的 save(filepath),才能在本地生成 Excel 文件。
# 保存文件 # 最后保存文件即可 wb.save(filepath)
5. 进阶用法
接下来,聊聊几个常用的进阶用法
1、获取所有可见的 Sheet
在读取 Sheet 数据时,经常需要过滤隐藏的 Sheet
当 sheet 对象的 visibility 属性值为 0 时,代表此 Sheet 在工作簿中是显示的;否则被隐藏了
def get_all_visiable_sheets(self, wb): """ 获取所有可见的sheet :param wb: :return: """ return list(filter(lambda item: item.visibility == 0, wb.sheets())) # 1、获取所有可看见的sheet sheet_visiable = self.get_all_visiable_sheets(wb) print('所有可见的sheet包含:', sheet_visiable)
2、获取 Sheet 可见行或列
某一个 Sheet 中,可能存在部分行、列被隐藏了。
def get_all_visiable_rows(self, sheet): """ 获取某一个sheet中,可见的行 :param sheet: :return: """ result = [index for index in range(sheet.nrows) if sheet.rowinfo_map[index].hidden == 0] return result def get_all_visiable_columns(self, sheet): """ 获取某一个sheet中,可见的列 :param sheet: :return: """ result = [index for index in range(sheet.ncols) if sheet.colinfo_map[index].hidden == 0] return result
3、获取单元格的样式
以获取单元格字体颜色和背景为例。
def get_cell_bg_color(self, wb, sheet, row_index, col_index): """ 获取某一个单元格的背景颜色 :param wb: :param sheet: :param row_index: :param col_index: :return: """ xfx = sheet.cell_xf_index(row_index, col_index) xf = wb.xf_list[xfx] # 字体颜色 font_color = wb.font_list[xf.font_index].colour_index # 背景颜色 bg_color = xf.background.pattern_colour_index return font_color, bg_color
需要注意的是,使用 xlrd 读取单元格的样式,打开工作簿的时候需要显式定义 formatting_info = True,否则会抛出异常。
# 注意:必须设置formatting_info=True,才能正常获取属性 wb = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True) sheet = wb.sheet_by_index(0
6. 最后
搭配使用 xlrd、xlwt,基本上能完成大部分的工作,对于一些复杂的功能,比如:复制、分割、筛选等功能,可以用上 xlutils 这个依赖库。需要指出的是,这个组合对 xlsx 的兼容性不太好;如果需要操作 xlsx 文件,需要先转为 xls,然后再进行。
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08