京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大家在工作和生活中经常会遇到处理EXCEL表格的时候,例如将一个EXCEL表格中的内容处理之后复制到另外一个EXCEL表格之中,或者大批量处理EXCEL,无论是哪种情况,如果我们不借助工具,自己一条条去处理的话,估计要耗费不少的时间和经历。今天小编就教大家如何用python处理EXCEL,希望能帮助大家提高效率。
今天处理EXCEL需要用到python的第三方库:openpyxl。
pip install openpyxl安装。
下面来看一下具体步骤:
一、获取EXCEL
1、读取Excel文件
首先导入相关函数
from openpyxl import load_workbook
# 默认可以读写,如果有需要可以指定
write_only和read_only为True
wb = load_workbook('pythontab.xlsx')
默认打开的文件为可读写,若有需要可以指定参数read_only为True。
2、获取工作表--Sheet
# 获得所有sheet的名称
print(wb.get_sheet_names())
# 根据sheet名称获取sheet
a_sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
# 获取sheet名称
print(a_sheet.title)
# 获得当前正在显示的sheet, 也可以用
wb.get_active_sheet()
sheet = wb.active
3、获取单元格
# 获取某个单元格的值,观察EXCEL发现也是先字母再数字的顺序,也就是先列再行
b4 = sheet['B4']
# 分别返回
print(f'({b4.column}, {b4.row}) is {b4.value}') # 返回的数字就是int型
# 除了用下标的方式获取之外,还能使用cell函数, 换成数字,这个表示B2
b4_too = sheet.cell(row=4. column=2)
print(b4_too.value)
4、获取行和列
sheet.rows是生成器, 里面为每一行的数据,每一行又被一个tuple包裹。
sheet.columns类似,但是里面的每个tuple是每一列的数据。
# 由于按行,因此返回顺序为A1. B1. C1
for row in sheet.rows:
for cell in row:
print(cell.value)
# A1. A2. A3这样的顺序
for column in sheet.columns:
for cell in column:
print(cell.value)
通过上述四步的代码我们就能获取所有单元格的数据。
二、将数据写入Excel
1.工作表
首先导入WorkBook
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
这样,一个新的工作表就建好了,但是还没被保存。
如果需要指定只写模式,我们可以指定参数write_only=True。通常情况下,默认的可写可读模式就行了。
print(wb.get_sheet_names()) # 提供一个默认名称为Sheet的工作表,如果是office2016新建提供默认名称为Sheet1的工作表
# 直接进行赋值就能够更改工作表的名称
sheet.title = 'Sheet1'
# 新建一个工作表,我们可以指定索引,对其在工作簿中的位置进行合理安排
wb.create_sheet('Data', index=1) # 被安排到第二个工作表,index=0代表第一个位置
# 删除某个工作表
wb.remove(sheet)
del wb[sheet]
2.写入单元格
还能使用公式
# 直接给单元格赋值即可
sheet['A1'] = 'good'
# B9处写入平均值
sheet['B9'] = '=AVERAGE(B2:B8)'
注意:若是读取的时候,则需要加上data_only=True,这样读到B9返回的就是数字,假如不加这个参数,返回的就会是公式本身'=AVERAGE(B2:B8)'
3.append函数
能够一次性添加多行数据,从第一行空白行开始写入。
# 添加一行
row = [1 ,2. 3. 4. 5]
sheet.append(row)
# 添加多行
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2. 40. 30],
[3. 40. 25],
[4. 50. 30],
[5. 30. 10],
[6. 25. 5],
[7. 50. 10],
]
注意:append函数只能按行写入。
4.zip()函数
使用zip我们能够按列写入数据
list(zip(*rows))
# out
[('Number', 2. 3. 4. 5. 6. 7),
('data1', 40. 40. 50. 30. 25. 50),
('data2', 30. 25. 30. 10. 5. 10)]
说明一下:
list(zip(*rows)),首先*rows将列表打散,也可以说是填入了若干个参数,zip从每一个列表中提取第1个值并将其组合成一个tuple,再从每一个列表中提取第2个值,再组合成一个tuple,一直到最短的那个列表的最后一个值提取完毕时结束,其他较长列表的在这之后的值会被舍弃,也就相当于,最后的元组个数是由原来每个参数(可迭代对象)的最短长度决定的。例如:现在随便删掉一个值,最短列表长度为2.那么data2那一列的值就会被全部舍弃。
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2. 40],
[3. 40. 25],
[4. 50. 30],
[5. 30. 10],
[6. 25. 5],
[7. 50. 10],
]
# out
[('Number', 2. 3. 4. 5. 6. 7), ('data1', 40. 40. 50. 30. 25. 50)]
最后zip返回的是zip对象,需要再使用list转换下。
以上就是小编今天跟大家分享的如何使用python处理EXCEL表格的基本操作,获取EXCEL和写入EXCEL,希望对于大家大批量处理EXCEL有所帮助。python是一款功能强大的数据分析工具,我们平时工作中的很多事项都可以用python来进行处理。希望python能帮助大家从繁琐的重复性工作中解脱粗来。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20