京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python实现报表自动化详解
本篇文章将介绍:
xlwt 常用功能
xlrd 常用功能
xlutils 常用功能
xlwt写Excel时公式的应用
xlwt写入特定目录(路径设置)
xlwt Python语言中,写入Excel文件的扩展工具。可以实现指定表单、指定单元格的写入。支持excel03版到excel2013版。使用时请确保已经安装python环境
xlrd Python语言中,读取Excel的扩展工具。可以实现指定表单、指定单元格的读取。使用时请确保已经安装python环境。
NOTICE:
xlwt对Excel只能进行只写操作
xrrd对Excel只能进行只读操作
此外,还有xlutils.copy可以实现Excel的复制再编辑。
1.python写excel — xlwt常用功能
A.准备工作
安装xlwt :在终端中输入pip install xlwt或者easy_install xlwt
引入xlwt包 :
import xlwt # 写
B.基础教程
新建工作簿&增加sheet: 新建一个工作簿,然后往里添加sheet
f = xlwt.Workbook() # 创建工作簿
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True)
#一个excel表格中可以添加多个sheet
往sheet中写入内容: sheet.write函数可以传三个参数
第i(参数1)第j(参数2)列存入内容(参数3)
sheet1.write(i, j, '第i行第j列存放此内容', style)
# 这条语句实现的功能就是往第i行第j列存第三个参数的内容,第四个参数是样式(如字体,背景),可以不传第四个参数。
合并单元格并写入内容:
sheet1.write_merge(x, x + m, y, y + n, '内容', style)
# 这条y语句表示将[x:x+m]行[y:y+n]列的矩阵合并成一个单元格。存放第五个参数的内容,同理,style参数可以不传参
最后使用f.save(‘demo')
就可以把f保存到excel了
C.实战
我们可以先新建一个工作簿,然后往里添加两个sheet,然后查看效果
效果如下,发现表格xlwt_tutorial中有两个sheet。
我们开始往sheet中写入内容,不传入style参数
先只使用write函数
效果如下,我们建立了一个3行4列的表格。(write函数行和列值都是从0开始的)
下面我们使用write_merge函数来合并单元格并写入
在f.save之前添加一行代码
效果如下,将第2-3行第4列合并
2.pythonxd读excel —xlrd常用功能
A.准备工作
安装xlrd :在终端中输入pip install xlrd或者easy_install xlrd
引入xlrd包 :
import xlrd # 读
B.基础教程&实战
打开一个Excel,然后输出所有sheet的名字
#coding=utf-8
import xlrd
import uniout
f = xlrd.open_workbook(r'xlwt_tutorial')
print f.sheet_names()
输出:[u'葡小萄', u'小葡萄']
得到表格里的所有的sheet
for i in range(len(f.sheet_names())):
sheet1 = workbook.sheet_by_index(i)
得到sheet中的内容
f = xlrd.open_workbook(r'xlwt_tutorial')
sheet1 = f.sheet_by_index(0) #打开第一个sheet
sheet2 = f.sheet_by_name(u'小葡萄') #打开名字为小葡萄的sheet
#输出sheet的名称,行数,列数
print sheet1.name,sheet1.nrows,sheet1.ncols
print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
输出为:
葡小萄 3 4
小葡萄 0 0
.
print sheet1.row_values(1) #获取第二行内容
print sheet1.col_values(2) #获取第三列内容
输出为:
[u'葡萄', 18.0, u'北京电影学院', u'汉语言文学']
[u'学校', u'北京电影学院', u'帝国国王科技大学']
.
输出为:
葡萄
2
3.xlutils 常用功能
A.准备工作
安装xlutils :在终端中输入pip install xlutils或者easy_install xlutils
引入xlutils包 :
B.xlutils中copy功能
我们可能会遇到一个问题,想对一个存储好的Excel进行编辑。
但是xlrd是只读模式,不能进行编写。
而xlwt是只写模式,不能读入Excel文件进行编辑。
我们可以采用xlrd打开一个文档,后采用xlutils中copy功能把文档拷贝,然后进行编辑即可。
输出为:
葡小萄
输出的表格已经改变。
PS: 可以看到第二行第四列和第三行第四列合并格已经在COPY的时候被毁掉了。
4.xlwt写Excel时公式的应用
我们写用xlwt写一个表格
打开表格为:
我们现在想做的是统计grape的总分和monkey的总分:
在f.save之前加入代码:
sheet1.write(5,0,u'总分统计')
输出为:
B2+B3+B4+B5
C2+C3+C4+C5
打开表格为:

5.xlwt写入特定目录(路径设置)
由于代码分层的缘故,使代码整体框架优美。
我们需要把文件写入到特定目录下。
但是由于xlwt中没有直接写入到特定目录的函数。
因此使用shutil.move函数来把文件MOV到特定目录下:
效果图:
总结
以上就是本文关于python实现报表自动化详解的全部内容,希望对大家有所帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25