python批量創建工作簿

A. python辦公自動化之操作Excel（一）

處理Excel的庫主要有xlrd、xlwt、xlwings 和 openpyxl。xlrd、xlwt、xlwings可以用於處理Excel 2010文檔之前的文檔，而openpyxl是用於處理Excel 2010文檔的Python庫。Workbook-工作簿、Worksheet-工作表、Cell-單元格是openpyxl庫中的三大要素。單元格用來存儲數據，工作表即excel中的Sheet，工作簿由多個工作表組成，可以理解為excel文件。本文主要介紹如何創建excel文件。

第一步就是安裝依賴庫了，pip install openpyxl。

第二步創建-以員工表為例

這樣就完成了表的創建。

B. 如何用Python實現批量創建文件夾

C. 如何實現30000份文件批量生成用Python完成

Num = 2 #定義批量創建文件的數量

def text_create(name):

path = "C:\Users\Administrator\Desktop\" # 新創建的txt文件的存放路徑,可以自己改

full_path = path + name + '.txt' # 也可以創建別的文件

file = open(full_path, 'w')

file.close()

for i in range(Num):

text_create('mytxtfile'+str(i))

#縮進如下：

D. python批量修改excel工作薄

直接導入，然後你錄個宏，然後根據你的宏就可以照你的做了！

E. python對excel操作

Python對於Excel的操作是多種多樣的，掌握了相關用法就可以隨心所欲的操作數據了！

操作xls文件

xlrd（讀操作）：

import xlrd

1、引入xlrd模塊

workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")

2、打開[36.xls]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象

names=workbook.sheet_names()

3、獲取所有sheet的名字

worksheet=workbook.sheet_by_index(0)

4、通過sheet索引獲得sheet對象

worksheet為excel表第一個sheet表的實例化對象

worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")

5、通過sheet名獲得sheet對象

worksheet為excel表sheet名為【各省市】的實例化對象

nrows=worksheet.nrows

6、獲取該表的總行數

ncols=worksheet.ncols

7、獲取該表的總列數

row_data=worksheet.row_values(n)

8、獲取該表第n行的內容

col_data=worksheet.col_values(n)

9、獲取該表第n列的內容

cell_value=worksheet.cell_value(i,j)

10、獲取該表第i行第j列的單元格內容

xlwt（寫操作）：

import xlwt

1、引入xlwt模塊

book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")

2、創建一個Workbook對象，相當於創建了一個Excel文件

sheet = book.add_sheet('test')

3、創建一個sheet對象，一個sheet對象對應Excel文件中的一張表格。

sheet.write(i, j, '各省市')

4、向sheet表的第i行第j列，寫入'各省市'

book.save('Data\\36.xls')

5、保存為Data目錄下【36.xls】文件

操作xlsx文件

openpyxl（讀操作）：

import openpyxl

1、引入openpyxl模塊

workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")

2、打開[36.xlsx]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象

names=workbook.sheetnames

worksheet=workbook.worksheets[0]

worksheet=workbook["各省市"]

ws = workbook.active

6、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet

nrows=worksheet.max_row

7、獲取該表的總行數

ncols=worksheet.max_column

8、獲取該表的總列數

content_A1= worksheet['A1'].value

9、獲取該表A1單元格的內容

content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value

10、獲取該表第1列第1列的內容

openpyxl（寫操作）：

workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active

3、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet

worksheet.title="test"

4、worksheet的名稱設置為"test"

worksheet = workbook.create_sheet()

5、創建一個新的sheet表，默認插在工作簿末尾

worksheet.cell(i,j,'空')

6、第i行第j列的值改成'空'

worksheet["B2"]="空"

7、將B2的值改成'空'

worksheet.insert_cols(1)

8、在第一列之前插入一列

worksheet.append(["新增","台灣省"])

9、添加行

workbook.save("Data\\36.xlsx")

10、保存為Data目錄下【36.xlsx】文件

pandas處理excel文件

pandas操作：

import pandas as pd

1、引入pandas模塊

data = pd.read_excel('36.xls')

2、讀取[36.xls]或者[36.xlsx]文件

data = pd.read_csv('36.csv')

3、讀取[36.csv]文件

data=data.dropna(subset=['店鋪'])

4、過濾掉data店鋪列有缺失的數據

data.sort_values("客戶網名", inplace=True)

5、將data數據按照客戶網名列進行從小到大排序

data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)

6、讀取[36.csv]文件，前三行和後四行的數據略過

data = data.fillna('空')

7、將data中的空白處填充成'空'

data.drop_plicates('訂單','first',inplace=True)

8、data中的數據，按照【訂單】列做去重處理，保留第一條數據

data=pd.DataFrame(data,columns=['訂單','倉庫'])

9、只保留data中【訂單】【倉庫】列的數據

data = data[(data[u'展現量'] > 0)]

10、只保留【展現量】列中大於0的數據

data= data[data["訂單"].str.contains('000')]

11、只保留【訂單】列中包含'000'的數據

data= data[data["倉庫"]=='正品倉']

12、只保留【倉庫】列是'正品倉'的數據

xs= data[data["店鋪"]=='南極人']['銷售額']

13、獲取店鋪是南極人的銷售額數據

data['訂單'] = data['訂單'].str[3:7]

14、【訂單】列的值只保留4-8個位元組的值

data["郵資"] = np.where((data['店鋪'].str.contains('T|t')) & -(data['倉庫'] == '代發倉'), 8, data['郵資'])

15、滿足店鋪列包含 T 或 t 並且倉庫不等於'代發倉'的話，將郵資的值改成8，否則值不變

data = np.array(data).tolist()

16、將data從DataFrame轉換成列表

data=pd.DataFrame(data)

17、將列表轉換成DataFrame格式

zhan = data[u'展現'].sum().round(2)

18、將data中所有展現列數據求和，並取兩位小數

sum=data.groupby(['店鋪'])['刷單'].sum()

19、將data中按照店鋪對刷單進行求和

counts=data['店鋪'].value_counts()

20、將data按照店鋪進行計算

avg=data.groupby(['店鋪'])['刷單'].mean()

21、將data按照店鋪對刷單進行求平均數

count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)

22、將counts和sum兩個DataFrame進行了組合

count=count.rename(index=str, columns={0: "訂單", 1: "成本"})

23、將新生成的DataFrame列名進行修改

data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店鋪', right_on='店鋪')

24、將列表轉換成DataFrame格式

from openpyxl import Workbook 

wb=Workbook()  

ws1=wb.active 

data.to_excel('36.xlsx') 

wb.close()

25、data完整的寫入到關閉過程，執行此操作的時候【36.xlsx】不能是打開狀態

excel格式操作

樣式處理：

1、打開【36.xlsx】

sheet=workbook.worksheets[0]

2、將第一個sheet對象賦值給sheet

sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0

3、將A列的寬度設置為20

sheet.row_dismensions[1].height = 20.0

4、將第一行的行高設置為20

sheet.merge_cells('A1:A2')

5、將sheet表A1和A2單元格合並

sheet.unmerge_cells('A1:A2')

6、將sheet表A1和A2單元格取消合並

sheet.insert_rows(2,2)

7、將sheet表從第2行插入2行

sheet.insert_cols(3,2)

8、將sheet表從第3列插入2列

sheet.delete_rows(2)

9、刪除第2行

sheet.delete_cols(3, 2)

10、將sheet表從第3列開始刪除2列

from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment

11、分別引入字體、邊框、圖案填充、顏色、對齊方式

sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)

12、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體

sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

13、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體對齊方式

left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)

14、引入邊框樣式並調用

fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill

15、引入填充樣式，並調用

import xlrd

from openpyxl import Workbook

from openpyxl import load_workbook

workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')

sheet=workbook.active

sheet.insert_cols(idx=1)

sheet.merge_cells(A1:A3)

sheet['A1']=['上海','山東','浙江']

F. 如何使用Python來批量處理Excel中單元格的超鏈接

excel自帶的公式或vba比python方便的多，python也還是調用com介面使用這些屬性方法的。

同一文件內部處理，vba更方便。

大量excel文件批量處理，python方便。

你這個需求：

運行這個宏，就自動在A列生成了你要的目錄了，點目錄鏈接自動跳轉到對應的工作表。

G. 用戶在編輯中可以使用3種操作方式來創 建—個新的工作薄,請詳細寫出哪三種操

從三個方面來說：一對象的引用計數機制，二垃圾回收機制，三內存池機制。

一、對象的引用計數機制

Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。

引用計數增加的情況：

1、一個對象分配一個新名稱

2、將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）

sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數；多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據（如數字和字元串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。

二、垃圾回收機制

1、當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。

2、當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷毀用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。

三、內存池機制

Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。

Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。

(7)python批量創建工作簿擴展閱讀：

Python使用y if cond else x表示條件表達式。意思是當cond為真時，表達式的值為y，否則表達式的值為x。相當於C++和Java里的cond?y:x。

Python區分列表(list)和元組(tuple)兩種類型。list的寫法是[1,2,3]，而tuple的寫法是(1,2,3)。可以改變list中的元素，而不能改變tuple。在某些情況下，tuple的括弧可以省略。tuple對於賦值語句有特殊的處理。

Python使用'(單引號)和"(雙引號)來表示字元串。與Perl、Unix Shell語言或者Ruby、Groovy等語言不一樣，兩種符號作用相同。一般地，如果字元串中出現了雙引號，就使用單引號來表示字元串;反之則使用雙引號。如果都沒有出現，就依個人喜好選擇。

出現在字元串中的(反斜杠)被解釋為特殊字元，比如 表示換行符。表達式前加r指示Python不解釋字元串中出現的。這種寫法通常用於編寫正則表達式或者Windows文件路徑。

H. 如何批量創建excel工作簿,不是工作表

要批量創建excel工作簿，只能用宏代碼。下面代碼能滿足你的要求，新建的10個工作簿名稱為A1到A10的內容，工作簿保存到宏代碼文件所在的目錄

Sub批量建工作簿()
DimRaAsRange
ForEachRaInRange("A1:A10")
WithWorkbooks.Add
.SaveAsThisWorkbook.Path&""&Ra.Text
.Close
EndWith
Next
EndSub

I. 如何使用python將大量數據導出到Excel中的小技巧

何使用python將大量數據導出到Excel中的小技巧

（1） 問題描述：為了更好地展示數據，Excel格式的數據文件往往比文本文件更具有優勢，但是具體到python中，該如何導出數據到Excel呢？如果碰到需要導出大量數據又該如何操作呢？本文主要解決以上兩個問題。

（2）具體步驟如下：

1.第一步，安裝openpyxl,

使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安裝的是2.2.6版本，但是centos自動安裝的是4.1版本,（多謝海哥的提醒）。

寫的代碼在windows下運行沒問題，但centos上卻報錯了，說是ew=ExcelWriter(workbook=wb)少提供一個參數，於是果斷在237伺服器上我已安裝2.2.6版本的，問題解決。

pip install openpyxl==2.2.6

2.第二步，哈哈，沒有啦，廢話不說了，直接上代碼，ps，代碼中包含xlwt和openpyxl的兩個實現版本。

（3）擴展閱讀：通過查閱資料，發現網上眾說紛紜，總結起來有如下幾點：

• python Excel相關的操作的mole lib有兩組，一組是xlrd、xlwt、xlutils，另一組是openpyxl,

• 但是前一組（xlrd，xlwt）比較老，只能處理由Excel 97-2003 或者Excel 97 以前版本生成的xls格式的excel文件，xlwt甚至不支持07版以後的excel，這個格式excel文件一般來說，最大隻能支持256列或者65536行的excel文件。

• 因此面對需要導出大量數據到excel的情況，你將有如下三種選擇，（1）換一種存儲格式，如保存為CSV文件 (2)使用openpyxl—，因為它支持對Excel 2007+ xlsx/xlsm format的處理 (3)win32 COM (Windows only)

當然，我們要直面困難了，為了更好地展示數據給產品和用戶，我們依然選擇的第二種。

ps,非常lucky，一番搜索後我找到了openpyxl，支持07+的excel，一直有人在維護，文檔清晰易讀，參照Tutorial和API文檔很快就能上手，就是它了~

(4)閑話少說，直接上代碼，敬請參考

# coding:utf-8
'''
# 希望對大家有幫助哈，請多提問題
create by yaoyz
date: 2017/01/24
'''
import xlrd
import xlwt
# workbook相關
from openpyxl.workbook import Workbook
# ExcelWriter，封裝了很強大的excel寫的功能
from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
# 一個eggache的數字轉為列字母的方法
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.reader.excel import load_workbook


class HandleExcel():
'''Excel相關操作類'''
def __init__(self):
self. head_row_labels = [u'學生ID',u'學生姓名',u'聯系方式',u'知識點ID',u'知識點名稱']
"""
function：
讀出txt文件中的每一條記錄，把它保存在list中
Param:
filename: 要讀出的文件名
Return:
res_list： 返回的記錄的list
"""
def read_from_file(self,filename):
res_list=[]
file_obj=open(filename,"r")
for line in file_obj.readlines():
res_list.append(line)
file_obj.close()
return res_list
"""
function：
讀出*.xlsx中的每一條記錄，把它保存在data_dic中返回
Param:
excel_name: 要讀出的文件名
Return:
data_dic： 返回的記錄的dict
"""
def read_excel_with_openpyxl(self, excel_name="testexcel2007.xlsx"):
# 讀取excel2007文件
wb = load_workbook(filename=excel_name)
# 顯示有多少張表
print "Worksheet range(s):" , wb.get_named_ranges()
print "Worksheet name(s):" , wb.get_sheet_names()
# 取第一張表
sheetnames = wb.get_sheet_names()
ws = wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])
# 顯示表名，錶行數，表列數
print "Work Sheet Titile:" ,ws.title
print "Work Sheet Rows:" ,ws.get_highest_row()
print "Work Sheet Cols:" ,ws.get_highest_column()
# 獲取讀入的excel表格的有多少行，有多少列
row_num=ws.get_highest_row()
col_num=ws.get_highest_column()
print "row_num: ",row_num," col_num: ",col_num
# 建立存儲數據的字典
data_dic = {}
sign=1
# 把數據存到字典中
for row in ws.rows:
temp_list=[]
# print "row",row
for cell in row:
print cell.value,
temp_list.append(cell.value)
print ""
data_dic[sign]=temp_list
sign+=1
print data_dic
return data_dic
"""
function：
讀出*.xlsx中的每一條記錄，把它保存在data_dic中返回
Param:
records: 要保存的，一個包含每一條記錄的list
save_excel_name: 保存為的文件名
head_row_stu_arrive_star:
Return:
data_dic： 返回的記錄的dict
"""
def write_to_excel_with_openpyxl(self,records,head_row,save_excel_name="save.xlsx"):
# 新建一個workbook
wb = Workbook()
# 新建一個excelWriter
ew = ExcelWriter(workbook=wb)
# 設置文件輸出路徑與名稱
dest_filename = save_excel_name.decode('utf-8')
# 第一個sheet是ws
ws = wb.worksheets[0]
# 設置ws的名稱
ws.title = "range names"
# 寫第一行，標題行
for h_x in range(1,len(head_row)+1):
h_col=get_column_letter(h_x)
#print h_col
ws.cell('%s%s' % (h_col, 1)).value = '%s' % (head_row[h_x-1])
# 寫第二行及其以後的那些行
i = 2
for record in records:
record_list=str(record).strip().split(" ")
for x in range(1,len(record_list)+1):
col = get_column_letter(x)
ws.cell('%s%s' % (col, i)).value = '%s' % (record_list[x-1].decode('utf-8'))
i += 1
# 寫文件
ew.save(filename=dest_filename)
"""
function：
測試輸出Excel內容
讀出Excel文件
Param:
excel_name: 要讀出的Excel文件名
Return:
無
"""
def read_excel(self,excel_name):
workbook=xlrd.open_workbook(excel_name)
print workbook.sheet_names()
# 獲取所有sheet
print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']
sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]
# 根據sheet索引或者名稱獲取sheet內容
sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引從0開始
sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# sheet的名稱，行數，列數
print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
# 獲取整行和整列的值（數組）
rows = sheet2.row_values(3) # 獲取第四行內容
cols = sheet2.col_values(2) # 獲取第三列內容
print rows
print cols
# 獲取單元格內容
print sheet2.cell(1,0).value
print sheet2.cell_value(1,0)
print sheet2.row(1)[0].value
# 獲取單元格內容的數據類型
print sheet2.cell(1,0).ctype
# 通過名稱獲取
return workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
function：
設置單元格樣式
Param:
name: 字體名字
height: 字體高度
bold: 是否大寫
Return:
style: 返回設置好的格式對象
"""
def set_style(self,name,height,bold=False):
style = xlwt.XFStyle() # 初始化樣式
font = xlwt.Font() # 為樣式創建字體
font.name = name # 'Times New Roman'
font.bold = bold
font.color_index = 4
font.height = height
borders= xlwt.Borders()
borders.left= 6
borders.right= 6
borders.top= 6
borders.bottom= 6
style.font = font
style.borders = borders
return style
"""
function：
按照 設置單元格樣式 把計算結果由txt轉變為Excel存儲
Param:
dataset：要保存的結果數據，list存儲
Return:
將結果保存為 excel對象中
"""
def write_to_excel(self, dataset,save_excel_name,head_row):
f = xlwt.Workbook() # 創建工作簿
# 創建第一個sheet:
# sheet1
count=1
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 創建sheet
# 首行標題：
for p in range(len(head_row)):
sheet1.write(0,p,head_row[p],self.set_style('Times New Roman',250,True))
default=self.set_style('Times New Roman',200,False) # define style out the loop will work
for line in dataset:
row_list=str(line).strip(" ").split(" ")
for pp in range(len(str(line).strip(" ").split(" "))):
sheet1.write(count,pp,row_list[pp].decode('utf-8'),default)
count+=1
f.save(save_excel_name) # 保存文件


def run_main_save_to_excel_with_openpyxl(self):
print "測試讀寫2007及以後的excel文件xlsx，以方便寫入文件更多數據"
print "1. 把txt文件讀入到內存中，以list對象存儲"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use openpyxl to handle EXCEL 2007'''
print "2. 把文件寫入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_openpyxl.xlsx"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "3. 執行完畢，由txt格式文件保存為Excel文件的任務"
def run_main_save_to_excel_with_xlwt(self):
print " 4. 把txt文件讀入到內存中，以list對象存儲"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use xlwt to handle EXCEL 97-2003'''
print " 5. 把文件寫入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_xlwt.xls"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "6. 執行完畢，由txt格式文件保存為Excel文件的任務"
if __name__ == '__main__':
print "create handle Excel Object"
obj_handle_excel=HandleExcel()
# 分別使用openpyxl和xlwt將數據寫入文件
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_openpyxl()
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_xlwt()
'''測試讀出文件，注意openpyxl不可以讀取xls的文件,xlrd不可以讀取xlsx格式的文件'''
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 錯誤寫法
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 錯誤寫法
obj_handle_excel.read_excel("testexcel2003.xls")
obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2007.xlsx")

J. python如何快速創建多個指定的不同名稱的工作表

print('創建第{}張表'.format(i)) except Exception as e: print(e)if __name_... as in... 主要介紹了 Python 使用Excel將數據寫入多個sheet,文中通過示例代碼.