❶ python有沒有可以修改已存在excel文件的模塊
僅供參考，以下代碼可以在保留原格式的情況下修改EXCEL表內容，但是表格中的公式和圖片都會消失掉。
importxlrd
importxlutils.
newwb=xlrd.open_workbook('output.xls',formatting_info=True)#formatting_info帶格式導入
outwb=xlutils..(newwb)#建立一個副本來用xlwt來寫
#修改值
defsetOutCell(outSheet,col,row,value):
"""."""
def_getOutCell(outSheet,colIndex,rowIndex):
"""HACK:."""
row=outSheet._Worksheet__rows.get(rowIndex)
ifnotrow:returnNone
cell=row._Row__cells.get(colIndex)
returncell
#HACKtoretaincellstyle.
previousCell=_getOutCell(outSheet,col,row)
#ENDHACK,PARTI
outSheet.write(row,col,value)
#HACK,PARTII
ifpreviousCell:
newCell=_getOutCell(outSheet,col,row)
ifnewCell:
newCell.xf_idx=previousCell.xf_idx
#ENDHACK
outSheet=outwb.get_sheet(0)
setOutCell(outSheet,5,5,'Test')
outwb.save('output.xls')
❷ Python能修改已存在的excel文件么用
用Excel創建的文件和用openpyxl創建的表格文件應該是不同的，.xls這類文件非文本文件都有「外殼」。openpyxl 相當於創建了破解版的.xls文件。需要注意的是openpyxl針對的是Office 2010 版的Excel，因此有必要看看自己的Excel版本（或者Excel創建的那個文件是否兼容到2010或者2007版），可以到openpyxl的倉庫向開發者提issue尋求解決方法。參考：http://bitbucket.org/openpyxl/openpyxl/issues
❸ 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']
❹ Python處理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬幹貨，再也不用加班啦
《用Python處理Excel表格》下篇來啦！
身為工作黨或學生黨的你，平日里肯定少不了與Excel表格打交道的機會。當你用Excel處理較多數據時，還在使用最原始的人工操作嗎？現在教你如何用Python處理Excel，從此處理表格再也不加班，時間縮短數十倍！
上篇我們進行了一些事前准備，目的是用Python提取Excel表中的數據。而這一篇便是在獲取數據的基礎上，對Excel表格的實操處理。
第9行代碼用來指定創建的excel的活動表的名字：
·不寫第9行，默認創建sheet
·寫了第9行，創建指定名字的sheet表
第9行代碼，通過給單元格重新賦值，來修改單元格的值
第9行代碼的另一種寫法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代碼，保存時如果使用原來的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了別的名字，就會另存為一個新文件
插入有效數據
使用append()方法，在原來數據的後面，按行插入數據
·insert_rows(idx=數字編號, amount=要插入的行數)，插入的行數是在idx行數的下方插入
·insert_cols(idx=數字編號, amount=要插入的列數)，插入的位置是在idx列數的左側插入
·delete_rows(idx=數字編號, amount=要刪除的行數)
·delete_cols(idx=數字編號, amount=要刪除的列數)
move_range(「數據區域」,rows=,cols=)：正整數為向下或向右、負整數為向左或向上
舉個例子：
openpyxl.styles.Font(name=字體名稱,size=字體大小,bold=是否加粗,italic=是否斜體,color=字體顏色)
其中，字體顏色中的color是RGB的16進製表示
再者，可以使用for循環，修改多行多列的數據，在這里介紹了獲取的方法
Alignment(horizontal=水平對齊模式,vertical=垂直對齊模式,text_rotation=旋轉角度,wrap_text=是否自動換行)
水平對齊：『distributed』，『justify』，『center』，『left』， 『centerContinuous』，'right，『general』
垂直對齊：『bottom』，『distributed』，『justify』，『center』，『top』
當然，你仍舊可以調用for循環來實現對多行多列的操作
設置行列的寬高：
·row_dimensions[行編號].height = 行高
·column_dimensions[列編號].width = 列寬
合並單元格有下面兩種方法，需要注意的是，如果要合並的格子中有數據，即便python沒有報錯，Excel打開的時候也會報錯。
merge_cells(待合並的格子編號)
merge_cells(start_row=起始行號，start_column=起始列號，end_row=結束行號，end_column=結束列號)
拆分單元格的方法同上
unmerge_cells(待合並的格子編號)
unmerge_cells(start_row=起始行號，start_column=起始列號，end_row=結束行號，end_column=結束列號)
create_sheet(「新的sheet名」)：創建一個新的sheet表
第11行，使用title修改sheet表的名字
remove(「sheet名」)：刪除某個sheet表
要刪除某sheet表，需要激活這個sheet表，即：將其作為活動表（關於活動表的定義請看前面文章開頭寫的有）下面8~11行代碼展示了原始活動表與手動更換活動表，第13行代碼刪掉活動表
背景知識
numpy與pandas
NumPy是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫；pandas 是基於NumPy 的一種工具，該工具是為解決數據分析任務而創建的，我們需要利用Pandas進行Excel的合並
1.下面的代碼生成了一個5行3列的包含15個字元的嵌套列表
（注意，第4行代碼：15是等於35的，如果是15對應43，或者16對應5*3都會報錯）
（注意，第5行代碼，雖然5行3列是15個數據，但是可以指定數據從1開頭，到16結束）
2.添加表頭
使用pandas庫的DataFrame來添加表頭。關於列印的結果，把最左側的一列去掉之後會發現結果很和諧，這是因為最左側的一列代錶行號。此時xx變數的類型是
xlsxwriter模塊一般是和xlrd模塊搭配使用的，
xlsxwriter：負責寫入數據，
xlrd：負責讀取數據。
1.創建一個工作簿
2.創建sheet表
3.寫入數據
❺ Python中操作Excel最好用的模塊是
Python中的模塊也稱為庫，在Python中操作Excel的模塊有很多。
優缺點如下：
**1、Pandas模塊**
Pandas是Python的一一個開源數據分析模塊，可用於數據挖掘和數據分析，同時也提供數據清洗功能，可以說它是日前Python數據分析的必備工具之一。Pandas能夠處理類似電子表格的數據，用於數據快速載入、操作、對齊、合並、數據預處理等。
Pandas通過對Excel文件的讀寫實現數據輸入、輸出，Pandas支持.xls和.xlsx格式文件的讀寫，支持只載入每個表的單一工作頁。
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r'E:ban.xlsx') #pandas 導入庫獲取excel表的數據內容
df`
**2、xlwings模塊**
xlwings模塊可以實現Python中調用Excel，也可以從Excel調用Python，這個模塊支持支持.xls和.xlsx格式文件的讀寫，支持對這類文件的操作，還支持使用VBA，具有強大的轉換功能，並且可以處理大部分數據類型。
**3、Xlrd模塊**
xlrd模塊可以讀取Excel文件，其對Excel文件的讀取可以實現比較精細的控制。雖然現在使用Pandas模塊讀取和保存Excel文件往往更加方便快捷，但在某些場景下，依然需要xlrd這種更底層的模塊來實現對Excel文件讀取的控制。
xlrd模塊支持.xls、.xlsx格式文件的讀取，但不支持寫信息。
**4、xlwt模塊**
前面xlrd模塊可以讀取Excel文件，但不能寫。而xlwt模塊可以寫、可以修改Excel文件，但不能讀，且只支持.xls格式文件的寫操作。
**5、xlutils模塊**
xlutils也是一個處理Excel文件的模塊，但它不能對Excel文件進行讀和寫的操作，但依賴於xlrd模塊和xlwt模塊。xlutils模塊支持.xls格式文件，不支持.xlsx格式文件。
**6、openpyxl模塊**
openpyxl模塊可以對.xlsx格式的Excel文件進行讀寫操作，特點是讀取快、寫入慢，且不能操作.xls格式文件。
**7、xlsxwriter模塊**
xlsxwriter模塊支持多種Excel功能，可以寫.xlsx格式的Excel文件，而且速度快、佔用內存空間小，但不支持讀或者修改現有的Excel文件。
**8、win32com模塊**
win32com模塊支持.xls、.xlsx格式的Excel文件的讀、寫和修改，讀寫速度快。但win32com模塊存在於pywin32的模塊中，自身沒有完善的文檔，使用起來不太方便。
**9、分析總結**
Pandas模塊把Excel當作數據讀寫的容器，為其強大的數據分析服務，因此讀寫性能的表現中規中矩。xlwings和win32com這兩個模塊都擁有很好的讀寫性能，強大的轉換器可以處理大部分數據類型，同時，可以在程序運行時，在打開的Excel文件中進行實時操作，實現過程的可視化。另外，xlwings模塊的數據結構轉換器使其可以快速地為Excel文件添加二維數據結構，而不需要在Excel文件中重定位數據的行和列，因此筆者認為，從讀寫的便捷性來看，xlwings模塊比較好用一些。
❻ python如何操作當前已經打開的excel
openpyxl 可以讀取人已經打開的excel文件，也可以操作單元格賦值等，但是最後一步保存的時候不能和已打開的文件相同，比如已打開的文件a.xlsx，保存的時候你可以換個名字b.xlsx，相同就會報錯