python2.7操作excel

0 Python Excel库对比

我们先来看一下python中能操作Excel的库对比（一共九个库）：

1 Python xlrd 读取 操作Excel

1.1 xlrd模块介绍

（1）什么是xlrd模块？

python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库。

（2）为什么使用xlrd模块？

在UI自动化或者接口自动化中数据维护是一个核心，所以此模块非常实用。

xlrd模块可以用于读取Excel的数据，速度非常快，推荐使用！

官方文档：https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/

1.2 安装xlrd模块

到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装，前提是已经安装了python 环境。

或者在cmd窗口 pip install xlrd

pip install xlrd 

我这里是anaconda自带有xlrd，所以提示已经安装：

1.3 使用介绍

1、常用单元格的数据类型

empty（空的）
string（text）
number
date
boolean
error
blank（空白表格）

2、导入模块

import xlrd 

3、打开Excel文件读取数据

data = xlrd.open_workbook(filename)#文件名以及路径，如果路径或者文件名有中文给前面加一个 r 

4、常用的函数
excel中最重要的方法就是book和sheet的操作
（1）获取book（excel文件）中一个工作表

table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取 table = data.sheet_by_index(sheet_indx) #通过索引顺序获取 table = data.sheet_by_name(sheet_name) #通过名称获取 # 以上三个函数都会返回一个xlrd.sheet.Sheet()对象 names = data.sheet_names() #返回book中所有工作表的名字 data.sheet_loaded(sheet_name or indx) # 检查某个sheet是否导入完毕 

（2） 行的操作

nrows = table.nrows # 获取该sheet中的行数，注，这里table.nrows后面不带(). table.row(rowx) # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表,这与tabel.raw()方法并没有区别。 table.row_slice(rowx) # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表 table.row_types(rowx, start_colx=0, end_colx=None) # 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表； # 返回值为逻辑值列表，若类型为empy则为0，否则为1 table.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None) # 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表 table.row_len(rowx) # 返回该行的有效单元格长度，即这一行有多少个数据 

（3）列（colnum）的操作

ncols = table.ncols # 获取列表的有效列数 table.col(colx, start_rowx=0, end_rowx=None) # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表 table.col_slice(colx, start_rowx=0, end_rowx=None) # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表 table.col_types(colx, start_rowx=0, end_rowx=None) # 返回由该列中所有单元格的数据类型组成的列表 table.col_values(colx, start_rowx=0, end_rowx=None) # 返回由该列中所有单元格的数据组成的列表 

（4）单元格的操作

table.cell(rowx,colx) # 返回单元格对象 table.cell_type(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据类型 table.cell_value(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据 

1.4 实战训练

我们先在表格放入以下数据，点击保存：

使用xlrd模块进行读取：

import xlrd xlsx = xlrd.open_workbook('./3_1 xlrd 读取 操作练习.xlsx') # 通过sheet名查找：xlsx.sheet_by_name("sheet1") # 通过索引查找：xlsx.sheet_by_index(3) table = xlsx.sheet_by_index(0) # 获取单个表格值 (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows print("表格一共有",nrows,"行") # 获取第4列所有值（列表生成式） name_list = [str(table.cell_value(i, 3)) for i in range(1, nrows)] print("第4列所有的值：",name_list) 

打印结果：

列表生成式介绍：

列表生成式学习链接：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/02400/99776

2 Python xlwt 写入 操作Excel（仅限xls格式！）

xlwt可以用于写入新的Excel表格或者在原表格基础上进行修改，速度也很快，推荐使用！

官方文档：https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/

2.1 pip安装xlwt

pip install xlwt 

我这里是anaconda自带有xlwt，所以提示已经安装：

2.2 使用xlwt创建新表格并写入

一开始目录下只有这两个文件：

编写xlwt新表格写入程序:

# 3.2.2 使用xlwt创建新表格并写入 def fun3_2_2(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") worksheet.write(2,1, "内容2") # 保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 

生成的表格内容如下：

2.3 xlwt 设置字体格式

程序示例：

# 3.2.3 xlwt设置字体格式 def fun3_2_3(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 初始化样式 style = xlwt.XFStyle() # 为样式创建字体 font = xlwt.Font() font.name = 'Times New Roman' #字体 font.bold = True #加粗 font.underline = True #下划线 font.italic = True #斜体 # 设置样式 style.font = font # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") worksheet.write(2,1, "内容2",style) # 保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 

效果如下：

2.4 xlwt 设置列宽

xlwt中列宽的值表示方法：默认字体0的1/256为衡量单位。

xlwt创建时使用的默认宽度为2960，既11个字符0的宽度

所以我们在设置列宽时可以用如下方法：

width = 256 * 20 256为衡量单位，20表示20个字符宽度

程序示例：

# 3.2.4 设置列宽 def fun3_2_4(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") worksheet.write(2,1, "内容2") # 设置列宽 worksheet.col(0).width = 256*20 # 保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 

效果如下：

2.5 xlwt 设置行高

在xlwt中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高

行高是在单元格的样式中设置的，你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高

程序示例：

# 3.2.5 设置行高 def fun3_2_5(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") worksheet.write(2,1, "内容2") # 设置行高 style = xlwt.easyxf('font:height 360;') # 18pt,类型小初的字号 row = worksheet.row(0) row.set_style(style) # 保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 

效果如下：

2.6 xlwt 合并列和行

程序示例：

# 3.2.6 合并列和行 def fun3_2_6(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") # 合并 第1行到第2行 的 第0列到第3列 worksheet.write_merge(1, 2, 0, 3, 'Merge Test') # 保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 

效果如下：

2.7 xlwt 添加边框

程序示例：

# 3.2.7 添加边框 def fun3_2_7(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") # 设置边框样式 borders = xlwt.Borders() # Create Borders # May be: NO_LINE, THIN, MEDIUM, DASHED, DOTTED, THICK, DOUBLE, HAIR, # MEDIUM_DASHED, THIN_DASH_DOTTED, MEDIUM_DASH_DOTTED, THIN_DASH_DOT_DOTTED, # MEDIUM_DASH_DOT_DOTTED, SLANTED_MEDIUM_DASH_DOTTED, or 0x00 through 0x0D. # DASHED虚线 # NO_LINE没有 # THIN实线 borders.left = xlwt.Borders.DASHED borders.right = xlwt.Borders.DASHED borders.top = xlwt.Borders.DASHED borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED borders.left_colour = 0x40 borders.right_colour = 0x40 borders.top_colour = 0x40 borders.bottom_colour = 0x40 style = xlwt.XFStyle() # Create Style style.borders = borders # Add Borders to Style worksheet.write(0, 0, '内容1', style) worksheet.write(2,1, "内容2") # 保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 

效果如下：

2.8 xlwt为单元格设置背景色

程序示例：

# 设置单元格背景色 def fun3_2_8(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") # 创建样式 pattern = xlwt.Pattern() # May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12 pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, # 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , # almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray, the list goes on... pattern.pattern_fore_colour = 5 style = xlwt.XFStyle() style.pattern = pattern # 使用样式 worksheet.write(2,1, "内容2",style) 

效果如下：

2.9 xlwt设置单元格对齐

使用xlwt中的Alignment来设置单元格的对齐方式，其中horz代表水平对齐方式，vert代表垂直对齐方式。

VERT_TOP = 0x00 上端对齐
VERT_CENTER = 0x01 居中对齐（垂直方向上）
VERT_BOTTOM = 0x02 低端对齐
HORZ_LEFT = 0x01 左端对齐
HORZ_CENTER = 0x02 居中对齐（水平方向上）
HORZ_RIGHT = 0x03 右端对齐

程序示例：

# 设置单元格对齐 def fun3_2_9(): # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel） workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii') # 创建新的sheet表 worksheet = workbook.add_sheet("My new Sheet") # 往表格写入内容 worksheet.write(0,0, "内容1") # 设置样式 style = xlwt.XFStyle() al = xlwt.Alignment() # VERT_TOP = 0x00 上端对齐 # VERT_CENTER = 0x01 居中对齐（垂直方向上） # VERT_BOTTOM = 0x02 低端对齐 # HORZ_LEFT = 0x01 左端对齐 # HORZ_CENTER = 0x02 居中对齐（水平方向上） # HORZ_RIGHT = 0x03 右端对齐 al.horz = 0x02 # 设置水平居中 al.vert = 0x01 # 设置垂直居中 style.alignment = al # 对齐写入 worksheet.write(2,1, "内容2",style) # 保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 

效果如下：

3 Python xlutils 修改 操作Excel

xlutils可用于拷贝原excel或者在原excel基础上进行修改，并保存；

3.1 pip安装xlutils

pip install xlutils 

安装过程：

3.2 xlutils拷贝源文件（需配合xlrd使用）

表格内容如下：

程序示例：

# 3.3.2 拷贝源文件 def fun3_3_2(): workbook = xlrd.open_workbook('3_3 xlutils 修改操作练习.xlsx') # 打开工作簿 new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象 new_workbook.save("new_test.xls") # 保存工作簿 

效果如下：

内容为：

不过表格的样式全部消失了。

3.3 xlutils 读取 写入 （也就是修改）Excel 表格信息

程序示例：

# 3.3.3 xlutils读取 写入 Excel 表格信息 def fun3_3_3(): # file_path：文件路径，包含文件的全名称 # formatting_info=True：保留Excel的原格式（使用与xlsx文件） workbook = xlrd.open_workbook('3_3 xlutils 修改操作练习.xlsx') new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象 # 读取表格信息 sheet = workbook.sheet_by_index(0) col2 = sheet.col_values(1) # 取出第二列 cel_value = sheet.cell_value(1, 1) print(col2) print(cel_value) # 写入表格信息 write_save = new_workbook.get_sheet(0) write_save.write(0, 0, "xlutils写入！") new_workbook.save("new_test.xls") # 保存工作簿 

效果如下：

复制了源文件信息，并进行了追加：

4 Python xlwings 读取 写入 修改 操作Excel

可以和matplotlib以及pandas无缝连接，支持读写numpy、pandas数据类型，将matplotlib可视化图表导入到excel中。

可以调用Excel文件中VBA写好的程序，也可以让VBA调用用Python写的程序。

开源免费，一直在更新

官网地址：https://www.xlwings.org/

官方文档：https://docs.xlwings.org/en/stable/api.html

4.1 pip安装xlwings

pip install xlwings

4.2 基本操作

引入库
import xlwings as xw
打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄

app = xw.App(visible=True,add_book=False) #新建工作簿 (如果不接下一条代码的话，Excel只会一闪而过，卖个萌就走了） wb = app.books.add() 

打开已有工作簿（支持绝对路径和相对路径）

wb = app.books.open('example.xlsx') #练习的时候建议直接用下面这条 #wb = xw.Book('example.xlsx') #这样的话就不会频繁打开新的Excel 

保存工作簿

wb.save('example.xlsx') 

退出工作簿（可省略）

wb.close() 

退出Excel

app.quit() 

# 导入xlwings模块 import xlwings as xw # 打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app=xw.App(visible=True,add_book=False) app.display_alerts=False app.screen_updating=False # 文件位置：filepath，打开test文档，然后保存，关闭，结束程序 filepath=r'g:\Python Scripts\test.xlsx' wb=app.books.open(filepath) wb.save() wb.close() app.quit() 

（2）新建Excel文档，命名为test.xlsx，并保存在D盘

import xlwings as xw app=xw.App(visible=True,add_book=False) wb=app.books.add() wb.save(r'd:\test.xlsx') wb.close() app.quit() 

（3）在单元格输入值

新建test.xlsx，在sheet1的第一个单元格输入 “人生” ，然后保存关闭，退出Excel程序。

 import xlwings as xw app=xw.App(visible=True,add_book=False) wb=app.books.add() # wb就是新建的工作簿(workbook)，下面则对wb的sheet1的A1单元格赋值 wb.sheets['sheet1'].range('A1').value='人生' wb.save(r'd:\test.xlsx') wb.close() app.quit() 

打开已保存的test.xlsx，在sheet2的第二个单元格输入“苦短”，然后保存关闭，退出Excel程序

 import xlwings as xw app=xw.App(visible=True,add_book=False) wb=app.books.open(r'd:\test.xlsx') # wb就是新建的工作簿(workbook)，下面则对wb的sheet1的A1单元格赋值 wb.sheets['sheet1'].range('A1').value='苦短' wb.save() wb.close() app.quit() 

掌握以上代码，已经完全可以把Excel当作一个txt文本进行数据储存了，也可以读取Excel文件的数据，进行计算后，并将结果保存在Excel中。

4.3 引用工作薄、工作表和单元格

（1）按名字引用工作簿，注意工作簿应该首先被打开

wb=xw.books['工作簿的名字‘] 

（2）引用活动的工作薄

wb=xw.books.active 

（3）引用工作簿中的sheet

sht=xw.books['工作簿的名字‘].sheets['sheet的名字'] # 或者 wb=xw.books['工作簿的名字'] sht=wb.sheets[sheet的名字] 

（4）引用活动sheet

sht=xw.sheets.active 

（5）引用A1单元格

rng=xw.books['工作簿的名字‘].sheets['sheet的名字'] # 或者 sht=xw.books['工作簿的名字‘].sheets['sheet的名字'] rng=sht.range('A1') 

（6）引用活动sheet上的单元格

# 注意Range首字母大写 rng=xw.Range('A1') #其中需要注意的是单元格的完全引用路径是： # 第一个Excel程序的第一个工作薄的第一张sheet的第一个单元格 xw.apps[0].books[0].sheets[0].range('A1') 迅速引用单元格的方式是 sht=xw.books['名字'].sheets['名字'] # A1单元格 rng=sht[’A1'] # A1:B5单元格 rng=sht['A1:B5'] # 在第i+1行，第j+1列的单元格 # B1单元格 rng=sht[0,1] # A1:J10 rng=sht[:10,:10] #PS： 对于单元格也可以用表示行列的tuple进行引用 # A1单元格的引用 xw.Range(1,1) #A1:C3单元格的引用 xw.Range((1,1),(3,3)) 

引用单元格：

rng = sht.range('a1') #rng = sht['a1'] #rng = sht[0,0] 第一行的第一列即a1,相当于pandas的切片 

引用区域：

rng = sht.range('a1:a5') #rng = sht['a1:a5'] #rng = sht[:5,0] 

4.4 写入&读取数据

sht.range('a1').value = 'Hello' 

（2）写入列表

# 行存储：将列表[1,2,3]储存在A1：C1中 sht.range('A1').value=[1,2,3] # 列存储：将列表[1,2,3]储存在A1:A3中 sht.range('A1').options(transpose=True).value=[1,2,3] # 将2x2表格，即二维数组，储存在A1:B2中，如第一行1，2，第二行3，4 sht.range('A1').options(expand='table')=[[1,2],[3,4]] 

默认按行插入：A1:D1分别写入1,2,3,4

sht.range('a1').value = [1,2,3,4] 

等同于

sht.range('a1:d1').value = [1,2,3,4] 

sht.range('a2:a5').value = [5,6,7,8] 

但是你会发现xlwings还是会按行处理的，上面一行等同于：

sht.range('a2').value = [5,6,7,8] 

正确语法:

sht.range('a2').options(transpose=True).value = [5,6,7,8] 

既然默认的是按行写入，我们就把它倒过来嘛（transpose），单词要打对，如果你打错单词，它不会报错，而会按默认的行来写入（别问我怎么知道的）

多行输入就要用二维列表了：

sht.range('a6').expand('table').value = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']] 

# 将A1的值，读取到a变量中 a=sht.range('A1').value 

（2）将值读取到列表中

#将A1到A2的值，读取到a列表中 a=sht.range('A1:A2').value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range('A1:B2').value 

rng = sht.range('a1').expand('table') nrows = rng.rows.count 

接着就可以按准确范围读取了

a = sht.range(f'a1:a{nrows}').value 

选取一行的数据

ncols = rng.columns.count #用切片 fst_col = sht[0,:ncols].value 

4.5 常用函数和方法

1.Book工作薄常用的api

wb=xw.books[‘工作簿名称'] 

wb.activate() 激活为当前工作簿 wb.fullname 返回工作簿的绝对路径 wb.name 返回工作簿的名称 wb.save(path=None) 保存工作簿，默认路径为工作簿原路径，若未保存则为脚本所在的路径 wb. close() 关闭工作簿 

代码示例：

# 引用Excel程序中，当前的工作簿 wb=xw.books.acitve # 返回工作簿的绝对路径 x=wb.fullname # 返回工作簿的名称 x=wb.name # 保存工作簿，默认路径为工作簿原路径，若未保存则为脚本所在的路径 x=wb.save(path=None) # 关闭工作簿 x=wb.close() 

2.sheet常用的api

# 引用某指定sheet sht=xw.books['工作簿名称'].sheets['sheet的名称'] # 激活sheet为活动工作表 sht.activate() # 清除sheet的内容和格式 sht.clear() # 清除sheet的内容 sht.contents() # 获取sheet的名称 sht.name # 删除sheet sht.delete 

3.range常用的api

# 引用当前活动工作表的单元格 rng=xw.Range('A1') # 加入超链接 # rng.add_hyperlink(r'www.baidu.com','百度',‘提示：点击即链接到百度') # 取得当前range的地址 rng.address rng.get_address() # 清除range的内容 rng.clear_contents() # 清除格式和内容 rng.clear() # 取得range的背景色,以元组形式返回RGB值 rng.color # 设置range的颜色 rng.color=(255,255,255) # 清除range的背景色 rng.color=None # 获得range的第一列列标 rng.column # 返回range中单元格的数据 rng.count # 返回current_region rng.current_region # 返回ctrl + 方向 rng.end('down') # 获取公式或者输入公式 rng.formula='=SUM(B1:B5)' # 数组公式 rng.formula_array # 获得单元格的绝对地址 rng.get_address(row_absolute=True, column_absolute=True,include_sheetname=False, external=False) # 获得列宽 rng.column_width # 返回range的总宽度 rng.width # 获得range的超链接 rng.hyperlink # 获得range中右下角最后一个单元格 rng.last_cell # range平移 rng.offset(row_offset=0,column_offset=0) #range进行resize改变range的大小 rng.resize(row_size=None,column_size=None) # range的第一行行标 rng.row # 行的高度，所有行一样高返回行高，不一样返回None rng.row_height # 返回range的总高度 rng.height # 返回range的行数和列数 rng.shape # 返回range所在的sheet rng.sheet #返回range的所有行 rng.rows # range的第一行 rng.rows[0] # range的总行数 rng.rows.count # 返回range的所有列 rng.columns # 返回range的第一列 rng.columns[0] # 返回range的列数 rng.columns.count # 所有range的大小自适应 rng.autofit() # 所有列宽度自适应 rng.columns.autofit() # 所有行宽度自适应 rng.rows.autofit() 

4.books 工作簿集合的api

# 新建工作簿 xw.books.add() # 引用当前活动工作簿 xw.books.active 

5.sheets 工作表的集合

# 新建工作表 xw.sheets.add(name=None,before=None,after=None) # 引用当前活动sheet xw.sheets.active 

4.6 数据结构

1.一维数据

python的列表，可以和Excel中的行列进行数据交换，python中的一维列表，在Excel中默认为一行数据。

import xlwings as xw sht=xw.sheets.active # 将1，2，3分别写入了A1，B1，C1单元格中 sht.range('A1').value=[1,2,3] # 将A1，B1，C1单元格的值存入list1列表中 list1=sht.range('A1:C1').value # 将1，2，3分别写入了A1，A2，A3单元格中 sht.range('A1').options(transpose=True).value=[1,2,3] # 将A1，A2，A3单元格中值存入list1列表中 list1=sht.range('A1:A3').value 

2.二维数据

python的二维列表，可以转换为Excel中的行列。二维列表，即列表中的元素还是列表。在Excel中，二维列表中的列表元素，代表Excel表格中的一列。例如：

# 将a1,a2,a3输入第一列，b1,b2,b3输入第二列 list1=[[‘a1’,'a2','a3'],['b1','b2','b3']] sht.range('A1').value=list1 

# 将A1：B3的值赋给二维列表list1 list1=sht.range('A1:B3').value 

3.Excel中区域的选取表格

# 选取第一列 rng=sht. range('A1').expand('down') rng.value=['a1','a2','a3'] 

# 选取第一行 rng=sht.range('A1').expand('right') rng=['a1','b1'] 

# 选取表格 rng.sht.range('A1').expand('table') rng.value=[[‘a1’,'a2','a3'],['b1','b2','b3']] 

4.7 xlwings生成图表

生成图表的方法

import xlwings as xw app = xw.App() wb = app.books.active sht = wb.sheets.active chart = sht.charts.add(100, 10) # 100, 10 为图表放置的位置坐标。以像素为单位。 chart.set_source_data(sht.range('A1').expand()) # 参数为表格中的数据区域。 # chart.chart_type = i # 用来设置图表类型，具体参数件下面详细说明。 chart.api[1].ChartTitle.Text = i # 用来设置图表的标题。 

示例代码：

import xlwings as xw app = xw.App() wb = app.books.active sht = wb.sheets.active # 生成图表的数据 sht.range('A1').value = [['时间', '数量'], ['1日', 2], ['2日', 1], ['3日', 3] , ['4日', 4], ['5日', 5], ['6日', 6]] """图表类型参数，被注释的那几个，无法生成对应的图表""" dic = { '3d_area': -4098, '3d_area_stacked': 78, '3d_area_stacked_100': 79, '3d_bar_clustered': 60, '3d_bar_stacked': 61, '3d_bar_stacked_100': 62, '3d_column': -4100, '3d_column_clustered': 54, '3d_column_stacked': 55, '3d_column_stacked_100': 56, '3d_line': -4101, '3d_pie': -4102, '3d_pie_exploded': 70, 'area': 1, 'area_stacked': 76, 'area_stacked_100': 77, 'bar_clustered': 57, 'bar_of_pie': 71, 'bar_stacked': 58, 'bar_stacked_100': 59, 'bubble': 15, 'bubble_3d_effect': 87, 'column_clustered': 51, 'column_stacked': 52, 'column_stacked_100': 53, 'cone_bar_clustered': 102, 'cone_bar_stacked': 103, 'cone_bar_stacked_100': 104, 'cone_col': 105, 'cone_col_clustered': 99, 'cone_col_stacked': 100, 'cone_col_stacked_100': 101, 'cylinder_bar_clustered': 95, 'cylinder_bar_stacked': 96, 'cylinder_bar_stacked_100': 97, 'cylinder_col': 98, 'cylinder_col_clustered': 92, 'cylinder_col_stacked': 93, 'cylinder_col_stacked_100': 94, 'doughnut': -4120, 'doughnut_exploded': 80, 'line': 4, 'line_markers': 65, 'line_markers_stacked': 66, 'line_markers_stacked_100': 67, 'line_stacked': 63, 'line_stacked_100': 64, 'pie': 5, 'pie_exploded': 69, 'pie_of_pie': 68, 'pyramid_bar_clustered': 109, 'pyramid_bar_stacked': 110, 'pyramid_bar_stacked_100': 111, 'pyramid_col': 112, 'pyramid_col_clustered': 106, 'pyramid_col_stacked': 107, 'pyramid_col_stacked_100': 108, 'radar': -4151, 'radar_filled': 82, 'radar_markers': 81, # 'stock_hlc': 88, # 'stock_ohlc': 89, # 'stock_vhlc': 90, # 'stock_vohlc': 91, # 'surface': 83, # 'surface_top_view': 85, # 'surface_top_view_wireframe': 86, # 'surface_wireframe': 84, 'xy_scatter': -4169, 'xy_scatter_lines': 74, 'xy_scatter_lines_no_markers': 75, 'xy_scatter_smooth': 72, 'xy_scatter_smooth_no_markers': 73 } w = 385 h = 241 n = 0 x = 100 y = 10 for i in dic.keys(): xx = x + n % 3*w # 用来生成图表放置的x坐标。 yy = y + n//3*h # 用来生成图表放置的y坐标。 chart = sht.charts.add(xx, yy) chart.set_source_data(sht.range('A1').expand()) chart.chart_type = i chart.api[1].ChartTitle.Text = i n += 1 wb.save('chart_图表') wb.close() app.quit() 

效果如下：

4.8 实战训练

1. xlwings 新建 Excel 文档
   
   程序示例：

# 3.4.2 xlwings 新建 Excle 文档 def fun3_4_2(): """ visible Ture：可见excel False：不可见excel add_book True:打开excel并且新建工作簿 False：不新建工作簿 """ app = xw.App(visible=True, add_book=False) # 新建工作簿 (如果不接下一条代码的话，Excel只会一闪而过，卖个萌就走了） wb = app.books.add() # 保存工作簿 wb.save('example.xlsx') # 退出工作簿 wb.close() # 退出Excel app.quit() 

执行程序后文件夹增加了“example.xlsx”:

此时表格是空的：

2. xlwings 打开已存在的 Excel 文档

现有表格长这样：

运行程序：

# 3.4.3 xlwings 打开已存在的Excel文件 def fun3_4_3(): # 新建Excle 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app = xw.App(visible=True, add_book=False) app.display_alerts = False app.screen_updating = False # 打开已存在的Excel文件 wb=app.books.open('./3_4 xlwings 修改操作练习.xlsx') # 保存工作簿 wb.save('example_2.xlsx') # 退出工作簿 wb.close() # 退出Excel app.quit() 

生成新的表格：

内容如下：

3. xlwings 读写 Excel

程序示例：

# 3.4.4 xlwings读写 Excel def fun3_4_4(): # 新建Excle 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app = xw.App(visible=True, add_book=False) app.display_alerts = False app.screen_updating = False # 打开已存在的Excel文件 wb=app.books.open('./3_4 xlwings 修改操作练习.xlsx') # 获取sheet对象 print(wb.sheets) sheet = wb.sheets[0] # sheet = wb.sheets["sheet1"] # 读取Excel信息 cellB1_value = sheet.range('B1').value print("单元格B1内容为：",cellB1_value) # 清除单元格内容和格式 sheet.range('A1').clear() # 写入单元格 sheet.range('A1').value = "xlwings写入" # 保存工作簿 wb.save('example_3.xlsx') # 退出工作簿 wb.close() # 退出Excel app.quit() 

执行效果：

4.9 更多请参考

xlwings官方文档

插上翅膀，让Excel飞起来——xlwings（一）

插上翅膀，让Excel飞起来——xlwings(二)

插上翅膀，让Excel飞起来——xlwings(三)

插上翅膀，让Excel飞起来——xlwings(四)

Python与Excel交互——Xlwings

5 Python openpyxl 读取 写入 修改 操作Excel

在openpyxl中，主要用到三个概念：Workbooks，Sheets，Cells。

Workbook就是一个excel工作表；

Sheet是工作表中的一张表页；

Cell就是简单的一个格。

openpyxl就是围绕着这三个概念进行的，不管读写都是“三板斧”：打开Workbook，定位Sheet，操作Cell。

官方文档：https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

官方示例：

from openpyxl import Workbook wb = Workbook() # grab the active worksheet ws = wb.active # Data can be assigned directly to cells ws['A1'] = 42 # Rows can also be appended ws.append([1, 2, 3]) # Python types will automatically be converted import datetime ws['A2'] = datetime.datetime.now() # Save the file wb.save("sample.xlsx") 

5.1 openpyxl 基本操作

1.安装
pip install openpyxl
因为我已经安装，所以提示如下信息：

2.打开文件
（1）新建

from openpyxl import Workbook # 实例化 wb = Workbook() # 激活 worksheet ws = wb.active 

（2）打开已有

from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('文件名称.xlsx') 

3.写入数据

# 方式一：数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式) ws['A1'] = 42 # 方式二：可以附加行，从第一列开始附加(从最下方空白处，最左开始)(可以输入多行) ws.append([1, 2, 3]) # 方式三：Python 类型会被自动转换 ws['A3'] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") 

4.创建表（sheet）

# 方式一：插入到最后(default) ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") # 方式二：插入到最开始的位置 ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0) 

5.选择表（sheet）

# sheet 名称可以作为 key 进行索引 >>> ws3 = wb["New Title"] >>> ws4 = wb.get_sheet_by_name("New Title") >>> ws is ws3 is ws4 True 

6.查看表名（sheet）

# 显示所有表名 >>> print(wb.sheetnames) ['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1'] # 遍历所有表 >>> for sheet in wb: ... print(sheet.title) 

# 方法一 >>> c = ws['A4'] # 方法二：row 行；column 列 >>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10) # 方法三：只要访问就创建 >>> for i in range(1,101): ... for j in range(1,101): ... ws.cell(row=i, column=j) 

（2）多个单元格访问

# 通过切片 >>> cell_range = ws['A1':'C2'] # 通过行(列) >>> colC = ws['C'] >>> col_range = ws['C:D'] >>> row10 = ws[10] >>> row_range = ws[5:10] # 通过指定范围(行 → 行) >>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2): ... for cell in row: ... print(cell) <Cell Sheet1.A1> <Cell Sheet1.B1> <Cell Sheet1.C1> <Cell Sheet1.A2> <Cell Sheet1.B2> <Cell Sheet1.C2> # 通过指定范围(列 → 列) >>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2): ... for cell in row: ... print(cell) <Cell Sheet1.A1> <Cell Sheet1.B1> <Cell Sheet1.C1> <Cell Sheet1.A2> <Cell Sheet1.B2> <Cell Sheet1.C2> # 遍历所有 方法一 >>> ws = wb.active >>> ws['C9'] = 'hello world' >>> tuple(ws.rows) ((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>), (<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>), ... (<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>), (<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>)) # 遍历所有 方法二 >>> tuple(ws.columns) ((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.A3>, ... <Cell Sheet.B7>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.B9>), (<Cell Sheet.C1>, ... <Cell Sheet.C8>, <Cell Sheet.C9>)) 

8.保存数据

wb.save('文件名称.xlsx') 

ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA" # 色值为RGB16进制值 

（2）获取最大行，最大列

# 获得最大列和最大行 print(sheet.max_row) print(sheet.max_column) 

（3）获取每一行每一列

# 因为按行，所以返回A1, B1, C1这样的顺序 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) 

（4）根据数字得到字母，根据字母得到数字

from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string # 根据列的数字返回字母 print(get_column_letter(2)) # B # 根据字母返回列的数字 print(column_index_from_string('D')) # 4 

（5）删除工作表

# 方式一 wb.remove(sheet) # 方式二 del wb[sheet] 

（6）矩阵置换

rows = [ ['Number', 'data1', 'data2'], [2, 40, 30], [3, 40, 25], [4, 50, 30], [5, 30, 10], [6, 25, 5], [7, 50, 10]] 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)] # 注意 方法会舍弃缺少数据的列(行) rows = [ ['Number', 'data1', 'data2'], [2, 40 ], # 这里少一个数据 [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)] 

from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment 

bold_itatic_24_font = Font(name='等线', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True) sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font 

# 设置B1中的数据垂直居中和水平居中 sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center') 

（4）设置行高和列宽

# 第2行行高 sheet.row_dimensions[2].height = 40 # C列列宽 sheet.column_dimensions['C'].width = 30 

（5）合并和拆分单元格
所谓合并单元格，即以合并区域的左上角的那个单元格为基准，覆盖其他单元格使之称为一个大的单元格。
相反，拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。

# 合并单元格， 往左上角写入数据即可 sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格 sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格 

合并后只可以往左上角写入数据，也就是区间中:左边的坐标。

如果这些要合并的单元格都有数据，只会保留左上角的数据，其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据，合并后单元格中不会有数据。

以下是拆分单元格的代码。拆分后，值回到A1位置

sheet.unmerge_cells('A1:C3') 

11.示例代码

import datetime from random import choice from time import time from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils import get_column_letter # 设置文件 mingc addr = "openpyxl.xlsx" # 打开文件 wb = load_workbook(addr) # 创建一张新表 ws = wb.create_sheet() # 第一行输入 ws.append(['TIME', 'TITLE', 'A-Z']) # 输入内容（500行数据） for i in range(500): TIME = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S") TITLE = str(time()) A_Z = get_column_letter(choice(range(1, 50))) ws.append([TIME, TITLE, A_Z]) # 获取最大行 row_max = ws.max_row # 获取最大列 con_max = ws.max_column # 把上面写入内容打印在控制台 for j in ws.rows: # we.rows 获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end="\t") # n.value 获取单元格的值 print() # 保存，save（必须要写文件名（绝对地址）默认 py 同级目录下，只支持 xlsx 格式） wb.save(addr) 

5.2 openpyxl生成2D图表

示例代码：

from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference wb = Workbook(write_only=True) ws = wb.create_sheet() rows = [ ('Number', 'Batch 1', 'Batch 2'), (2, 10, 30), (3, 40, 60), (4, 50, 70), (5, 20, 10), (6, 10, 40), (7, 50, 30), ] for row in rows: ws.append(row) chart1 = BarChart() chart1.type = "col" chart1.style = 10 chart1.title = "Bar Chart" chart1.y_axis.title = 'Test number' chart1.x_axis.title = 'Sample length (mm)' data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=7, max_col=3) cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7) chart1.add_data(data, titles_from_data=True) chart1.set_categories(cats) chart1.shape = 4 ws.add_chart(chart1, "A10") from copy import deepcopy chart2 = deepcopy(chart1) chart2.style = 11 chart2.type = "bar" chart2.title = "Horizontal Bar Chart" ws.add_chart(chart2, "G10") chart3 = deepcopy(chart1) chart3.type = "col" chart3.style = 12 chart3.grouping = "stacked" chart3.overlap = 100 chart3.title = 'Stacked Chart' ws.add_chart(chart3, "A27") chart4 = deepcopy(chart1) chart4.type = "bar" chart4.style = 13 chart4.grouping = "percentStacked" chart4.overlap = 100 chart4.title = 'Percent Stacked Chart' ws.add_chart(chart4, "G27") wb.save("bar.xlsx") 

效果如下：

5.3 openpyxl生成3D图表

示例代码：

from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import ( Reference, Series, BarChart3D, ) wb = Workbook() ws = wb.active rows = [ (None, 2013, 2014), ("Apples", 5, 4), ("Oranges", 6, 2), ("Pears", 8, 3) ] for row in rows: ws.append(row) data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_col=3, max_row=4) titles = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=4) chart = BarChart3D() chart.title = "3D Bar Chart" chart.add_data(data=data, titles_from_data=True) chart.set_categories(titles) ws.add_chart(chart, "E5") wb.save("bar3d.xlsx") 

效果如下：

5.4 实战训练

1.openpyxl 新建Excel

程序示例：

# 3.5.2 openpyxl 新建Excel def fun3_5_2(): wb = Workbook() # 注意：该函数调用工作表的索引(_active_sheet_index)，默认是0。 # 除非你修改了这个值，否则你使用该函数一直是在对第一张工作表进行操作。 ws = wb.active # 设置sheet名称 ws.title = "New Title" # 设置sheet颜色 ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA" # 保存表格 wb.save('保存一个新的excel.xlsx') 

执行效果：

并对sheet设置了标题和背景颜色：

2.openpyxl 打开已存在Excel

程序示例：

# 3.5.3 openpyxl 打开已存在Excel def fun3_5_3(): wb = load_workbook("./3_5 openpyxl 修改操作练习.xlsx") # 注意：该函数调用工作表的索引(_active_sheet_index)，默认是0。 # 除非你修改了这个值，否则你使用该函数一直是在对第一张工作表进行操作。 ws = wb.active # 保存表格 wb.save('copy.xlsx') 

效果如下：

3.openpyxl 读写Excel

程序示例：

# 3.5.4 openpyxl 读写Excel def fun3_5_4(): wb = load_workbook("./3_5 openpyxl 修改操作练习.xlsx") # 注意：该函数调用工作表的索引(_active_sheet_index)，默认是0。 # 除非你修改了这个值，否则你使用该函数一直是在对第一张工作表进行操作。 ws = wb.active # 读取单元格信息 cellB2_value = ws['B2'].value print("单元格B2内容为：",cellB2_value) # 写入单元格 ws['A1'].value = "OPENPYXL" # 保存表格 wb.save('copy.xlsx') 

执行结果：

6 Python xlswriter 写入 操作Excel

XlsxWriter是一个用来写Excel2007和xlsx文件格式的python模块。它可以用来写文本、数字、公式并支持单元格格式化、图片、图表、文档配置、自动过滤等特性

优点：功能更多、文档高保真、扩展格式类型、更快并可配置 缺点：不能用来读取和修改excel文件

官方文档：https://xlsxwriter.readthedocs.io/

6.1 xlswriter基本操作

1.安装 xlswriter 模块
pip install XlsxWriter
由于我已经安装过了，所以提示已经安装：

2.创建excel文件

# 创建文件 workbook = xlsxwriter.Workbook("new_excel.xlsx") 

3.创建sheet

# 创建sheet worksheet = workbook.add_worksheet("first_sheet") 

4.写入数据

（1）写入文本

# 法一： worksheet.write('A1', 'write something') # 法二： worksheet.write(1, 0, 'hello world') 

（2）写入数字

# 写入数字 worksheet.write(0, 1, 32) worksheet.write(1, 1, 32.3) 

（3）写入函数

worksheet.write(2, 1, '=sum(B1:B2)') 

（4）写入图片

# 插入图片 worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png') worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png', {'url': 'http://httpbin.org/'}) 

（5）写入日期

# 写入日期 d = workbook.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd'}) worksheet.write(0, 2, datetime.datetime.strptime('2017-09-13', '%Y-%m-%d'), d) 

（6）设置行、列属性

# 设置行属性，行高设置为40 worksheet.set_row(0, 40) # 设置列属性，把A到B列宽设置为20 worksheet.set_column('A:B', 20) 

5.自定义格式
常用格式：
字体颜色：color
字体加粗：bold
字体大小：font_site
日期格式：num_format
超链接：url
下划线设置：underline
单元格颜色：bg_color
边框：border
对齐方式：align

# 自定义格式 f = workbook.add_format({'border': 1, 'font_size': 13, 'bold': True, 'align': 'center','bg_color': 'cccccc'}) worksheet.write('A3', "python excel", f) worksheet.set_row(0, 40, f) worksheet.set_column('A:E', 20, f) 

6.批量往单元格写入数据

# 批量往单元格写入数据 worksheet.write_column('A15', [1, 2, 3, 4, 5]) # 列写入，从A15开始 worksheet.write_row('A12', [6, 7, 8, 9]) # 行写入，从A12开始 

7.合并单元格写入

# 合并单元格写入 worksheet.merge_range(7,5, 11, 8, 'merge_range') 

8.关闭文件

workbook.close() 

6.3 xlswriter 生成折线图

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*- import xlsxwriter # 创建一个excel workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_line.xlsx") # 创建一个sheet worksheet = workbook.add_worksheet() # worksheet = workbook.add_worksheet("bug_analysis") # 自定义样式，加粗 bold = workbook.add_format({'bold': 1}) # --------1、准备数据并写入excel--------------- # 向excel中写入数据，建立图标时要用到 headings = ['Number', 'testA', 'testB'] data = [ ['2017-9-1', '2017-9-2', '2017-9-3', '2017-9-4', '2017-9-5', '2017-9-6'], [10, 40, 50, 20, 10, 50], [30, 60, 70, 50, 40, 30], ] # 写入表头 worksheet.write_row('A1', headings, bold) # 写入数据 worksheet.write_column('A2', data[0]) worksheet.write_column('B2', data[1]) worksheet.write_column('C2', data[2]) # --------2、生成图表并插入到excel--------------- # 创建一个柱状图(line chart) chart_col = workbook.add_chart({'type': 'line'}) # 配置第一个系列数据 chart_col.add_series({ # 这里的sheet1是默认的值，因为我们在新建sheet时没有指定sheet名 # 如果我们新建sheet时设置了sheet名，这里就要设置成相应的值 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', 'line': {'color': 'red'}, }) # 配置第二个系列数据 chart_col.add_series({ 'name': '=Sheet1!$C$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7', 'line': {'color': 'yellow'}, }) # 配置第二个系列数据(用了另一种语法) # chart_col.add_series({ # 'name': ['Sheet1', 0, 2], # 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0], # 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2], # 'line': {'color': 'yellow'}, # }) # 设置图表的title 和 x，y轴信息 chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'}) chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart_col.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # 设置图表的风格 chart_col.set_style(1) # 把图表插入到worksheet并设置偏移 worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) workbook.close() 

效果如下：

6.4 xlswriter 生成柱状图

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*- import xlsxwriter # 创建一个excel workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_column.xlsx") # 创建一个sheet worksheet = workbook.add_worksheet() # worksheet = workbook.add_worksheet("bug_analysis") # 自定义样式，加粗 bold = workbook.add_format({'bold': 1}) # --------1、准备数据并写入excel--------------- # 向excel中写入数据，建立图标时要用到 headings = ['Number', 'testA', 'testB'] data = [ ['2017-9-1', '2017-9-2', '2017-9-3', '2017-9-4', '2017-9-5', '2017-9-6'], [10, 40, 50, 20, 10, 50], [30, 60, 70, 50, 40, 30], ] # 写入表头 worksheet.write_row('A1', headings, bold) # 写入数据 worksheet.write_column('A2', data[0]) worksheet.write_column('B2', data[1]) worksheet.write_column('C2', data[2]) # --------2、生成图表并插入到excel--------------- # 创建一个柱状图(column chart) chart_col = workbook.add_chart({'type': 'column'}) # 配置第一个系列数据 chart_col.add_series({ # 这里的sheet1是默认的值，因为我们在新建sheet时没有指定sheet名 # 如果我们新建sheet时设置了sheet名，这里就要设置成相应的值 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', 'line': {'color': 'red'}, }) # 配置第二个系列数据(用了另一种语法) chart_col.add_series({ 'name': '=Sheet1!$C$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7', 'line': {'color': 'yellow'}, }) # 配置第二个系列数据(用了另一种语法) # chart_col.add_series({ # 'name': ['Sheet1', 0, 2], # 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0], # 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2], # 'line': {'color': 'yellow'}, # }) # 设置图表的title 和 x，y轴信息 chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'}) chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart_col.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # 设置图表的风格 chart_col.set_style(1) # 把图表插入到worksheet以及偏移 worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) workbook.close() 

效果如下：

6.5 xlswriter 生成饼图

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*- import xlsxwriter # 创建一个excel workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_pie.xlsx") # 创建一个sheet worksheet = workbook.add_worksheet() # 自定义样式，加粗 bold = workbook.add_format({'bold': 1}) # --------1、准备数据并写入excel--------------- # 向excel中写入数据，建立图标时要用到 data = [ ['closed', 'active', 'reopen', 'NT'], [1012, 109, 123, 131], ] # 写入数据 worksheet.write_row('A1', data[0], bold) worksheet.write_row('A2', data[1]) # --------2、生成图表并插入到excel--------------- # 创建一个柱状图(pie chart) chart_col = workbook.add_chart({'type': 'pie'}) # 配置第一个系列数据 chart_col.add_series({ 'name': 'Bug Analysis', 'categories': '=Sheet1!$A$1:$D$1', 'values': '=Sheet1!$A$2:$D$2', 'points': [ {'fill': {'color': '#00CD00'}}, {'fill': {'color': 'red'}}, {'fill': {'color': 'yellow'}}, {'fill': {'color': 'gray'}}, ], }) # 设置图表的title 和 x，y轴信息 chart_col.set_title({'name': 'Bug Analysis'}) # 设置图表的风格 chart_col.set_style(10) # 把图表插入到worksheet以及偏移 worksheet.insert_chart('B10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) workbook.close() 

效果如下：

6.6 实战训练

1.xlswriter新建并写入Excel

程序示例：

# 3.6.2 xlswriter新建并写入Excel def fun3_6_2(): # 创建Exce并添加sheet workbook = xlsxwriter.Workbook('demo.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet() # 设置列宽 worksheet.set_column('A:A', 20) # 设置格式 bold = workbook.add_format({'bold': True}) # 添加文字内容 worksheet.write('A1', 'Hello') # 按格式添加内容 worksheet.write('A2', 'World', bold) # 写一些数字 worksheet.write(2, 0, 123) worksheet.write(3, 0, 123.456) # 添加图片 worksheet.insert_image('B5', 'demo.png') workbook.close() 

效果如下：

7 Python win32com 读取 写入 修改 操作Excel

python可以使用一个第三方库叫做win32com达到操作com的目的，win32com功能强大，可以操作word、调用宏等等等。

7.1 pip安装win32com

pip install pypiwin32
由于我已经安装过了，所以提示已经安装：

7.2 Python使用win32com读写Excel

程序示例：

import win32com from win32com.client import Dispatch, constants import os # 获取当前脚本路径 def getScriptPath(): nowpath = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] print(nowpath) return nowpath # 3.7.2 Python使用win32com读写Excel def fun3_7_2(): app = win32com.client.Dispatch('Excel.Application') # 后台运行，不显示，不警告 app.Visible = 0 app.DisplayAlerts = 0 # 创建新的Excel # WorkBook = app.Workbooks.Add() # 新建sheet # sheet = WorkBook.Worksheets.Add() # 打开已存在表格，注意这里要用绝对路径 WorkBook = app.Workbooks.Open(getScriptPath() + "\\3_7 win32com 修改操作练习.xlsx") sheet = WorkBook.Worksheets('Sheet1') # 获取单元格信息 第n行n列，不用-1 cell01_value = sheet.Cells(1,2).Value print("cell01的内容为：",cell01_value) # 写入表格信息 sheet.Cells(2, 1).Value = "win32com" # 保存表格 #WorkBook.Save() # 另存为实现拷贝 WorkBook.SaveAs(getScriptPath() + "\\new.xlsx") # 关闭表格 WorkBook.Close() app.Quit() if __name__ == '__main__': fun3_7_2() 

效果如下：
内容为：

8 Python pandas 读取 写入 操作Excel

简介：

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

官方网站：https://pandas.pydata.org/
中文网站：https://www.pypandas.cn/
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

8.1 pip安装pandas

pip install pandas

8.2 pandas 读写 Excel

表格内容如下：

程序示例：

import pandas as pd from pandas import DataFrame # 3.8.2 pandas读写Excel def fun3_8_2(): data = pd.read_excel('3_8 pandas 修改操作练习.xlsx', sheet_name='Sheet1') print(data) # 增加行数据，在第5行新增 data.loc[4] = ['4', 'john', 'pandas'] # 增加列数据，给定默认值None data['new_col'] = None # 保存数据 DataFrame(data).to_excel('new.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True) if __name__ == '__main__': fun3_8_2() 

效果如下：

生成的excel如下：

pandas功能非常强大，这里只是做了又给很简单的示例，还有很多其它操作，可参考官方文档或快速入门进行学习。

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