本篇内容主要讲解“让Excel效率起飞的Python库有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“让Excel效率起飞的Python库有哪些”吧!
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Xlwings是非常强大的处理Excel的库，无论是Windows还是Mac，Excel还是WPS，都可以使用。
它功能非常齐全，能十分方便地新建、打开、修改、保存Excel，可以和matplotlib、numpy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。另外，还可以调用Excel文件中VBA写好的程序，也可以让VBA调用Python写的程序。
import xlwings as xw #导入库 app = xw.App(visible=True,add_book=False) wb = app.books.add() #打开Excel程序 wb = xw.Book('example.xlsx') #打开已有工作簿 wb.save('example.xlsx') #保存工作簿 wb.close() #退出工作簿（可省略） app.quit() #退出Excel sht = wb.sheets[0] #引用工作表，括号内是第一个sheet名 rng = sht.range('a1') #rng = sht['a1'] #引用单元格，第一行的第一列即a1 rng = sht.range('a1:a5') #引用区域 sht.range('a1').value = 'Hello' #单元格A1,写入字符串‘Hello’ sht.range('a1').value = [1,2,3,4] #默认按行插入：A1:D4分别写入1,2,3,4 sht.range('a2').options(transpose=True).value = [5,6,7,8] #按列插入 sht.range('a6').expand('table').value = [['a','b','c'],['d','e','f'],['g','h','i']] #多行输入 print(sht.range('a1:d4').value) #读取A1:D4 rng = sht.range('a1').expand('table') nrows = rng.rows.count a = sht.range(f'a1:a{nrows}').value #读取Excel第一列 ncols = rng.columns.count fst_col = sht[0,:ncols].value #读取Excel第一行 sht.range('A1').column #获取单元格列标 sht.range('A1').row #获取行标 sht.range('A1').column_width #获取列宽 sht.range('A1').row_height #获取行高 print(sht.range('A1').column ,sht.range('A1').row ,sht.range('A1').column_width ,sht.range('A1').row_height ) sht.range('A1').rows.autofit() #行高自适应 sht.range('A1').columns.autofit()#列宽自适应 sht.range('A1').color=(34,156,65) #给单元格A1上背景色 sht.range('A1').color #返回单元格颜色的RGB值 print(sht.range('A1').color) sht.range('A1').color = None #清楚单元格颜色 print(sht.range('A1').color) sht.range('A1').formula='=SUM(B6:B7)' #输入公式，相应单元格执行结果 sht.range('A1').formula_array #获取单元格公式 sht.range('A1').value=[['a1','a2','a3'],[1,2,3]] #向指定单元格位置写入批量信息 sht.range('A1').expand().value #使用expand()方法读取表中批量数据 print(sht.range('A1').expand().value) import numpy as np np_data = np.array((1,2,3)) sht.range('F1').value = np_data #写入numpy array数据类型 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=['a', 'b']) sht.range('A5').value = df #将pandas DataFrame数据类型写入excel sht.range('A5').options(pd.DataFrame,expand='table').value #将数据读取，输出类型为DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline fig = plt.figure() plt.plot([1, 2, 3, 4, 5]) sht.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True) #将matplotlib图表写入到excel表格里xlrd主要是读取Excel，支持xlsx和xls格式的excel表格，可以实现指定表单、指定行列、指定单元格的读取。
import xlrd #导入库 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拜师原生字符 # 获取book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 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 nrows = table.nrows #获取该sheet中的有效行数 table.row(rowx) #返回由该行中所有的单元格对象组成的列表 table.row_slice(rowx) #返回由该列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 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) #返回该列的有效单元格长度 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 table.cell(rowx,colx) #返回单元格对象 table.cell_type(rowx,colx) #返回单元格中的数据类型 table.cell_value(rowx,colx) #返回单元格中的数据
xlwt主要是写入Excel，可以实现指定表单、指定单元格的写入，但保存的格式只支持xls格式。
import xlwt #导入模块 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') #创建workbook 对象 worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') #创建工作表sheet worksheet.write(0, 0, 'hello') #往表中写内容,第一各参数 行,第二个参数列,第三个参数内容 workbook.save('students.xls') #保存表为students.xls # 为内容设置style workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') # 设置字体样式 font = xlwt.Font() font.name = 'Time New Roman' # 字体 font.bold = True # 加粗 font.underline = True # 下划线 font.italic = True # 斜体 style = xlwt.XFStyle() style.font = font # 创建style worksheet.write(0, 1, 'world', style) workbook.save('students.xls') # 根据样式创建workbook # 合并单元格 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') # 通过worksheet调用merge()创建合并单元格 # 第一个和第二个参数单表行合并,第三个和第四个参数列合并, # 合并第0列到第2列的单元格 worksheet.write_merge(0, 0, 0, 2, 'first merge') # 合并第1行第2行第一列的单元格 worksheet.write_merge(0, 1, 0, 0, 'first merge') workbook.save('students.xls') # 设置单元格的对齐方式 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') alignment = xlwt.Alignment() alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER # 水平居中 alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER # 垂直居中 style = xlwt.XFStyle() style.alignment = alignment worksheet.col(0).width = 6666 # 设置单元格宽度 worksheet.row(0).height_mismatch = True worksheet.row(0).height = 1000 # 设置单元格的高度 worksheet.write(0, 0, 'hello world', style) workbook.save('center.xls') # 设置单元格边框 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') border = xlwt.Borders() # DASHED虚线 # NO_LINE没有 # THIN实线 border.left = xlwt.Borders.THIN border.right = xlwt.Borders.THIN border.top = xlwt.Borders.THIN border.bottom = xlwt.Borders.THIN style = xlwt.XFStyle() style.borders = border worksheet.write(1, 1, 'love', style) workbook.save('dashed.xls') # 设置单元格背景色 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') pattern = xlwt.Pattern() pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN pattern.pattern_fore_colour = 3 style = xlwt.XFStyle() style.pattern = pattern worksheet.write(1, 1, 'shit', style) workbook.save('shit.xls') # 设置字体颜色 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') font = xlwt.Font() # 设置字体为红色 font.colour_index=xlwt.Style.colour_map['red'] style = xlwt.XFStyle() style.font = font worksheet.write(0, 1, 'world', style) workbook.save('students.xls')XlsxWriter
XlsxWriter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，不过缺点也很明显，不能用来读取和修改Excel文件。
import xlsxwriter # 导入库 work_book = xlsxwriter.Workbook('my first.xlsx') # 创建一个excel文件，文件名为"my first.xlsx" work_sheet1 = work_book.add_worksheet() # 添加shhet1 work_sheet2 = work_book.add_worksheet('my excel.xlsx') # 添加sheet名字为my excel.xlsx work_sheet3 = work_book.add_worksheet() # 不加参数，默认添加sheet3 # write_number：写入数字 # write_blank：写入空格 # write_formula：写入公式 # write_datetime：写入时间格式 # write_boolean:写入逻辑数据 # write_url:写入链接地址 work_sheet2.write_string(0, 0, 'this is write string!') work_sheet2.write_number('A2', 123456) work_sheet2.write_blank('A3', None) work_sheet2.write_number('B1', 12) work_sheet2.write_number('B2', 24) work_sheet2.write_number('B3', 35) work_sheet2.write_formula('B7', '=sum(b1:b5)') work_sheet2.write_datetime(0, 3, datetime.datetime.strptime('2019-04-18', '%Y-%m-%d'), work_book.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd'})) work_sheet1.write_boolean(0, 0, True) work_sheet1.write_url('A2', 'http://www.toutiao.com')openpyxl 是比较火的操作excel表格的Python库，只支持03版本之后的 xlsx。
# 创建工作簿 Workbook from openpyxl import Workbook workbook = Workbook() # 创建一个工作簿对象 workbook.save('test.xlsx') # 保存这个工作簿，命名为test # 打开已有工作簿 from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook('test.xlsx') # #打开当前路径下的test表格 # 创建表 # 方法1：插入到最后(default) ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") # 方法2：插入到最开始的位置 ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0) # 选择现有的表 from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook('test.xlsx') # 打开当前路径下的test表格 sheet = workbook['first_sheet'] # 选择名字为first_sheet的表格页 # 删除表 from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook('test.xlsx') # 打开当前路径下的test表格 sheet = workbook['first_sheet'] # 选择名字为first_sheet的表格页 workbook.remove(sheet) #删除这张表 # 访问单元格 # 方法1 cell1 = sheet['A1'] # 方法2 cell2 = sheet.cell(row=1,column=2) cell1.value = '123456' # 设置单元格的值 sheet.merge_cells('A1:A2') #合并A1和A2单元格到此，相信大家对“让Excel效率起飞的Python库有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
