京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03