作者：陈熹

来源： 早起Python

大家好，在之前的十几篇办公自动化系列文章中，我们大多是以真实的案例需求来讲解python如何进行自动化办公操作，并且多次使用到openpyxl来处理表格，今天我们就来详细的盘点python操作Excel神器openpyxl的各种操作！

本文将以详细图表/代码的形式讲解如何对Excel进行读取、写入及样式调整，可以当成速查手册使用，随用随查，建议收藏！

安装

openpyxl是一个非标准库，因此需要自行安装，安装过程并不困难，Windows/Mac用户均可以在命令行(CMD)/终端(Terminal)中使用pip安装

pip install openpyxl

前置知识

在使用这个模块之前我们需要对Excel表格结构有个比较细致的了解，见下图：

简而言之，一个Excel工作簿workbook由一个或者多个工作表sheet组成，一个sheet可以看作是多个行row组成，也可以看作是多个列column组成，而每一行每一列都由多个单元格cell组成！

读取Excel

1.载入Excel

from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook(filename='测试.xlsx’) 
print(workbook.sheetnames)

注意load_workbook只能打开已经存在的Excel，不能创建新的工作簿

2.根据名称获取工作表

from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook(filename='其他.xlsx') 
print(workbook.sheetnames)
sheet = workbook['工作业务']

如果只有一张工作表也可以用：

sheet = workbook.active

3.获取表格内容所在的范围

print(sheet.dimensions)

4.获取某个单元格的具体内容

这边提供两种方法，注意都需要以cell.value形式输出具体值

5.获取某个单元格的行、列、坐标

print(cell.row, cell.column, cell.coordinate)

6.获取多个格子的值

这里也有一个细节，Excel中每一列由字母确定，是字符型；每一行由一个数字确定，是整型。当然，上面的三种方法都是获取一堆表格，现在要输出每一个表格的值就需要遍历：

for cell in cells: 
    print(cell.value)

三种方法依然有自己的局限性，如果我需要特定范围的值，且懒得换算成字母数字坐标。例如我想要获取第2行至第5行、第1列至第3列的全部单元格。因此必须掌握第4种方法：

7.读取所有的行

for row in sheet.rows: 
    print(row)

Excel写入

1. 保存Excel

workbook.save(filename='Excel工作表1.xlsx')

• 如果读取和写入Excel的路径相同则为对原文件进行修改，
• 如果读取和写入Excel的路径不同则为保存成新的文件

2.写入单元格

cell = sheet['A1'] 
cell.value = '业务需求

3.写入一行或多行数据

4.将公式写入单元格并保存

sheet['K11'] = '=AVERAGE(K1:K10)' 

5.插入一行或多行

6. 插入一列或多列

7.删除多行

8.删除多列

9. 移动范围数据

10. 创建新的Excel表格

from openpyxl import Workbook
workbook = Workbook()

Excel样式调整

1. 设置字体样式

2. 设置对齐样式

• 水平对齐:distributed, justify, center, left, fill, centerContinuous, right, general
• 垂直对齐:bottom, distributed, justify, center, top

3. 设置边框样式

• 边线样式:double, mediumDashDotDot, slantDashDot, dashDotDot, dotted, hair, mediumDashed, dashed, dashDot, thin, mediumDashDot, medium, thick

4. 设置单元格填充样式

5. 设置行高和列宽

sheet.row_dimensions[1].height = 50 
sheet.column_dimensions['C'].width = 20 

6. 单元格合并与取消

# 合并
sheet.merge_cells('A1:B2') 
sheet.merge_cells(start_row=1, start_column=3, 
                  end_row=2, end_column=4)

# 取消合并
sheet.unmerge_cells('A1:B2') 
sheet.unmerge_cells(start_row=1, start_column=3, 
                    end_row=2, end_column=4)

	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；
	
想了解更多优质课程，请点击>>>

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