手记

13-用 Python 读写 Excel 文件

在以前,商业分析对应的英文单词是Business Analysis,大家用的分析工具是Excel,后来数据量大了,Excel应付不过来了(Excel最大支持行数为1048576行),人们开始转向python和R这样的分析工具了

XlsxWriter xlrd&xlwt OpenPyXL Microsoft Excel API
介绍 可以创建 Excel 2007 或更高版本的 XLSX 文件 python-excel,含 xlrdxlwtxlutils 三大模块,分别提供读、写和其他功能 可以读写 Excel 2007 XLSX 和 XLSM 文件 直接通过 COM 组件与Microsoft Excel 进程通信,调用其各种功能实现对 Excel 文件的操作
修改 ⚠️
.xls
.xlsx ⚠️
大文件
功能 一般 超强
速度 超慢
系统 无限制 无限制 无限制 Windows + Excel
使用场景 要创建 XLSX 文件
不需要读取已有文件

需要实现比较复杂的功能
数据量可能会很大
需要跨平台
要读取 XLS 或 XLSX 文件
要生成 XLS 文件
需要的功能不太复杂
需要跨平台
要处理 XLSX 文件
需要修改已有文件,或者在写入过程中需要不断修改
需要的功能比较复杂
数据量可能会很大
需要跨平台
需要处理各种文件格式
需要用到特别复杂的功能
在修改文件时,不希望对原有信息造成任何意外破坏
数据量很小,或者愿意等待
仅在 Windows 中使用

Xlsx是python用来构造xlsx文件的模块,可以向excel2007+中写text,numbers,formulas 公式以及hyperlinks超链接。

可以完成xlsx文件的自动化构造,包括:合并单元格,制作excel图表等功能:

1.优点

一、功能比较强

相对而言,这是除Excel自身之外功能最强的工具了。比如我就用到了它提供的:字体设置、前景色背景色、border设置、视图缩放(zoom)、单元格合并、autofilter、freeze panes、公式、data validation、单元格注释、行高和列宽设置等等。

二、支持大文件写入

如果数据量非常大,可以启用constant memory模式,这是一种顺序写入模式,得到一行数据就立刻写入一行,而不会把所有的数据都保持在内存中。

2.缺点

一、不支持读取和修改

作者并没有打算做一个XlsxReader来提供读取操作。不能读取,也就无从修改了。它只能用来创建新的文件。我是利用xlrd把需要的信息读入后,用XlsxWriter创建全新的文件。

另外,即使是创建到一半Excel文件,也是无法读取已经创建出来的内容的(信息应该在,但是并没有相应的接口)。因为它的主要方法是write而不是set。当你在某个单元格写入数据后,除非你自己保存了相关的内容,否则还是没有办法读出已经写入的信息。从这个角度看,你无法做到读出->修改->写回,只能是写入->写入->写入。

二、不支持XLS文件

XLS是Office 2013或更早版本所使用的格式,是一种二进制格式的文件。XLSX则是用一系列XML文件组成的(最后的X代表了XML)一个压缩包。如果非要创建低版本的XLS文件,就请移步xlwt吧。

三、暂时不支持透视表(Pivot Table)

3.基本操作方法

  • 创建excel文件
import xlsxwriter

f = xlsxwriter.Workbook()    # 创建excel文件

  • 创建工作表
worksheet1 = f.add_worksheet('操作日志')  # 括号内为工作表表名

  • 添加工作表样式

样式有很多属性,更多具体样式请参考官方文档 https://xlsxwriter.readthedocs.io

bold = f.add_format({
        'bold':  True,  # 字体加粗
        'border': 1,  # 单元格边框宽度
        'align': 'left',  # 水平对齐方式
        'valign': 'vcenter',  # 垂直对齐方式
        'fg_color': '#F4B084',  # 单元格背景颜色
        'text_wrap': True,  # 是否自动换行
    })

  • 写入单个单元格数据
//row:行, col:列, data:要写入的数据, bold:单元格的样式
worksheet1.write(row, col, data, bold)

  • 写入一整行,一整列
// A1:从A1单元格开始插入数据,按行插入, data:要写入的数据(格式为一个列表), bold:单元格的样式
worksheet1.write_row(“A1”,data,bold)

// A1:从A1单元格开始插入数据,按列插入, data:要写入的数据(格式为一个列表), bold:单元格的样式
worksheet1.write_column(“A1”,data,bold)

  • 插入图片
// 第一个参数是插入的起始单元格,第二个参数是图片你文件的绝对路径
worksheet1.insert_image('A1','f:\\1.jpg')

  • 写入超链接
worksheet1.write_url(row, col, "internal:%s!A1" % ("要关联的工作表表名"), string="超链接显示的名字")

  • 插入图表
workbook.add_chartsheet(type="")

参数中的type指的是图表类型,图表类型示例如下:
[area:面积图,bar:条形图,column:直方图,doughnut:环状图,line:折线图,pie:饼状图,scatter:散点图,radar:雷达图,stock:箱线图]

  • 获得当前excel文件的所有工作表
workbook.worksheets()

workbook.worksheets()用于获得当前工作簿中的所有工作表,这个函数的存在便利了对于工作表的循环操作,如果你想在当前工作簿的所有工作表的A1单元格中输入一个字符创‘Hello xlsxwriter’,那么这个命令就派上用场了。

  • 关闭excel文件
workbook.close()

这个命令是使用xlsxwriter操作Excel的最后一条命令,一定要记得关闭文件。

案例

import xlsxwriter

# 新建excel表
workbook = xlsxwriter.Workbook('D:/hello.xlsx')

# 新建sheet(sheet的名称为"sheet1")
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 定义表头内容
Title = ['实例ID', '实例配置', '实例名', '地域', '安全组', 'EIP']

# 定义标题格式
merge_format = workbook.add_format({
    'bold': True,
    'border': 1,
    'align': 'center',
    'valign': 'vcenter',
    'fg_color': '#E0FFFF'
})

# 定义表头格式
title_format = workbook.add_format({
    'bold': True,
    'border': 1,
    'align': 'center',
    'valign': 'vcenter',
    'fg_color': '#87CEFF'
})

# 定义内容格式
data_format = workbook.add_format({
    'border': 1,
    'align': 'center',
    'valign': 'vcenter',
    'fg_color': '#EED8AE'
})

# 拟数据
data = [['i-1', '1C1G', 'demo1', '上海', 'sg-1', '172.20.2.10'],
        ['i-2', '1C1G', 'demo2', '郑州', 'sg-2', '172.20.2.11'],
        ['i-3', '1C1G', 'demo3', '北京', 'sg-3', '172.20.2.12']]

# 合并 A1 - F1 单元格作为标题,传入参数:1:合并单元格,2:标题文字,3:标题格式
worksheet.merge_range('A1:F1', 'ECS信息表', merge_format)

# 设置列宽,指定 A - F 的列宽为 25
worksheet.set_column('A:F', 25)

# 设置行号,指定行数,高度,A1 为 0,A2 为 1,以此类推
worksheet.set_row(0, 60)

# write_row ,写行,传入参数:1:行,2:内容,3:格式
worksheet.write_row('A2', Title, title_format)
i = 3
for ECS in data:
    worksheet.write_row('A' + str(i), ECS, data_format)
    i += 1

# 将excel文件保存关闭,如果没有这一行运行代码会报错
workbook.close()
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