python批量创建工作簿

A. python办公自动化之操作Excel（一）

处理Excel的库主要有xlrd、xlwt、xlwings 和 openpyxl。xlrd、xlwt、xlwings可以用于处理Excel 2010文档之前的文档，而openpyxl是用于处理Excel 2010文档的Python库。Workbook-工作簿、Worksheet-工作表、Cell-单元格是openpyxl库中的三大要素。单元格用来存储数据，工作表即excel中的Sheet，工作簿由多个工作表组成，可以理解为excel文件。本文主要介绍如何创建excel文件。

第一步就是安装依赖库了，pip install openpyxl。

第二步创建-以员工表为例

这样就完成了表的创建。

B. 如何用Python实现批量创建文件夹

C. 如何实现30000份文件批量生成用Python完成

Num = 2 #定义批量创建文件的数量

def text_create(name):

path = "C:\Users\Administrator\Desktop\" # 新创建的txt文件的存放路径,可以自己改

full_path = path + name + '.txt' # 也可以创建别的文件

file = open(full_path, 'w')

file.close()

for i in range(Num):

text_create('mytxtfile'+str(i))

#缩进如下：

D. python批量修改excel工作薄

直接导入，然后你录个宏，然后根据你的宏就可以照你的做了！

E. python对excel操作

Python对于Excel的操作是多种多样的，掌握了相关用法就可以随心所欲的操作数据了！

操作xls文件

xlrd（读操作）：

import xlrd

1、引入xlrd模块

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

2、打开[36.xls]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象

names=workbook.sheet_names()

3、获取所有sheet的名字

worksheet=workbook.sheet_by_index(0)

4、通过sheet索引获得sheet对象

worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象

worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")

5、通过sheet名获得sheet对象

worksheet为excel表sheet名为【各省市】的实例化对象

nrows=worksheet.nrows

6、获取该表的总行数

ncols=worksheet.ncols

7、获取该表的总列数

row_data=worksheet.row_values(n)

8、获取该表第n行的内容

col_data=worksheet.col_values(n)

9、获取该表第n列的内容

cell_value=worksheet.cell_value(i,j)

10、获取该表第i行第j列的单元格内容

xlwt（写操作）：

import xlwt

1、引入xlwt模块

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

2、创建一个Workbook对象，相当于创建了一个Excel文件

sheet = book.add_sheet('test')

3、创建一个sheet对象，一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。

sheet.write(i, j, '各省市')

4、向sheet表的第i行第j列，写入'各省市'

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

5、保存为Data目录下【36.xls】文件

操作xlsx文件

openpyxl（读操作）：

import openpyxl

1、引入openpyxl模块

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

2、打开[36.xlsx]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象

names=workbook.sheetnames

worksheet=workbook.worksheets[0]

worksheet=workbook["各省市"]

ws = workbook.active

6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

nrows=worksheet.max_row

7、获取该表的总行数

ncols=worksheet.max_column

8、获取该表的总列数

content_A1= worksheet['A1'].value

9、获取该表A1单元格的内容

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

10、获取该表第1列第1列的内容

openpyxl（写操作）：

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

3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

worksheet.title="test"

4、worksheet的名称设置为"test"

worksheet = workbook.create_sheet()

5、创建一个新的sheet表，默认插在工作簿末尾

worksheet.cell(i,j,'空')

6、第i行第j列的值改成'空'

worksheet["B2"]="空"

7、将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","台湾省"])

9、添加行

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

10、保存为Data目录下【36.xlsx】文件

pandas处理excel文件

pandas操作：

import pandas as pd

1、引入pandas模块

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

2、读取[36.xls]或者[36.xlsx]文件

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

3、读取[36.csv]文件

data=data.dropna(subset=['店铺'])

4、过滤掉data店铺列有缺失的数据

data.sort_values("客户网名", inplace=True)

5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序

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

6、读取[36.csv]文件，前三行和后四行的数据略过

data = data.fillna('空')

7、将data中的空白处填充成'空'

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

8、data中的数据，按照【订单】列做去重处理，保留第一条数据

data=pd.DataFrame(data,columns=['订单','仓库'])

9、只保留data中【订单】【仓库】列的数据

data = data[(data[u'展现量'] > 0)]

10、只保留【展现量】列中大于0的数据

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

11、只保留【订单】列中包含'000'的数据

data= data[data["仓库"]=='正品仓']

12、只保留【仓库】列是'正品仓'的数据

xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']

13、获取店铺是南极人的销售额数据

data['订单'] = data['订单'].str[3:7]

14、【订单】列的值只保留4-8个字节的值

data["邮资"] = np.where((data['店铺'].str.contains('T|t')) & -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])

15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话，将邮资的值改成8，否则值不变

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

16、将data从DataFrame转换成列表

data=pd.DataFrame(data)

17、将列表转换成DataFrame格式

zhan = data[u'展现'].sum().round(2)

18、将data中所有展现列数据求和，并取两位小数

sum=data.groupby(['店铺'])['刷单'].sum()

19、将data中按照店铺对刷单进行求和

counts=data['店铺'].value_counts()

20、将data按照店铺进行计算

avg=data.groupby(['店铺'])['刷单'].mean()

21、将data按照店铺对刷单进行求平均数

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

22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合

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

23、将新生成的DataFrame列名进行修改

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

24、将列表转换成DataFrame格式

from openpyxl import Workbook 

wb=Workbook()  

ws1=wb.active 

data.to_excel('36.xlsx') 

wb.close()

25、data完整的写入到关闭过程，执行此操作的时候【36.xlsx】不能是打开状态

excel格式操作

样式处理：

1、打开【36.xlsx】

sheet=workbook.worksheets[0]

2、将第一个sheet对象赋值给sheet

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

3、将A列的宽度设置为20

sheet.row_dismensions[1].height = 20.0

4、将第一行的行高设置为20

sheet.merge_cells('A1:A2')

5、将sheet表A1和A2单元格合并

sheet.unmerge_cells('A1:A2')

6、将sheet表A1和A2单元格取消合并

sheet.insert_rows(2,2)

7、将sheet表从第2行插入2行

sheet.insert_cols(3,2)

8、将sheet表从第3列插入2列

sheet.delete_rows(2)

9、删除第2行

sheet.delete_cols(3, 2)

10、将sheet表从第3列开始删除2列

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

11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式

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

12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体

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

13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式

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

14、引入边框样式并调用

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

15、引入填充样式，并调用

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','山东','浙江']

F. 如何使用Python来批量处理Excel中单元格的超链接

excel自带的公式或vba比python方便的多，python也还是调用com接口使用这些属性方法的。

同一文件内部处理，vba更方便。

大量excel文件批量处理，python方便。

你这个需求：

运行这个宏，就自动在A列生成了你要的目录了，点目录链接自动跳转到对应的工作表。

G. 用户在编辑中可以使用3种操作方式来创 建—个新的工作薄,请详细写出哪三种操

从三个方面来说：一对象的引用计数机制，二垃圾回收机制，三内存池机制。

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1、一个对象分配一个新名称

2、将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数；多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

二、垃圾回收机制

1、当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2、当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

(7)python批量创建工作簿扩展阅读：

Python使用y if cond else x表示条件表达式。意思是当cond为真时，表达式的值为y，否则表达式的值为x。相当于C++和Java里的cond?y:x。

Python区分列表(list)和元组(tuple)两种类型。list的写法是[1,2,3]，而tuple的写法是(1,2,3)。可以改变list中的元素，而不能改变tuple。在某些情况下，tuple的括号可以省略。tuple对于赋值语句有特殊的处理。

Python使用'(单引号)和"(双引号)来表示字符串。与Perl、Unix Shell语言或者Ruby、Groovy等语言不一样，两种符号作用相同。一般地，如果字符串中出现了双引号，就使用单引号来表示字符串;反之则使用双引号。如果都没有出现，就依个人喜好选择。

出现在字符串中的(反斜杠)被解释为特殊字符，比如 表示换行符。表达式前加r指示Python不解释字符串中出现的。这种写法通常用于编写正则表达式或者Windows文件路径。

H. 如何批量创建excel工作簿,不是工作表

要批量创建excel工作簿，只能用宏代码。下面代码能满足你的要求，新建的10个工作簿名称为A1到A10的内容，工作簿保存到宏代码文件所在的目录

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将大量数据导出到Excel中的小技巧

何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧

（1） 问题描述：为了更好地展示数据，Excel格式的数据文件往往比文本文件更具有优势，但是具体到python中，该如何导出数据到Excel呢？如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢？本文主要解决以上两个问题。

（2）具体步骤如下：

1.第一步，安装openpyxl,

使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本,（多谢海哥的提醒）。

写的代码在windows下运行没问题，但centos上却报错了，说是ew=ExcelWriter(workbook=wb)少提供一个参数，于是果断在237服务器上我已安装2.2.6版本的，问题解决。

pip install openpyxl==2.2.6

2.第二步，哈哈，没有啦，废话不说了，直接上代码，ps，代码中包含xlwt和openpyxl的两个实现版本。

（3）扩展阅读：通过查阅资料，发现网上众说纷纭，总结起来有如下几点：

• python Excel相关的操作的mole lib有两组，一组是xlrd、xlwt、xlutils，另一组是openpyxl,

• 但是前一组（xlrd，xlwt）比较老，只能处理由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版以后的excel，这个格式excel文件一般来说，最大只能支持256列或者65536行的excel文件。

• 因此面对需要导出大量数据到excel的情况，你将有如下三种选择，（1）换一种存储格式，如保存为CSV文件 (2)使用openpyxl—，因为它支持对Excel 2007+ xlsx/xlsm format的处理 (3)win32 COM (Windows only)

当然，我们要直面困难了，为了更好地展示数据给产品和用户，我们依然选择的第二种。

ps,非常lucky，一番搜索后我找到了openpyxl，支持07+的excel，一直有人在维护，文档清晰易读，参照Tutorial和API文档很快就能上手，就是它了~

(4)闲话少说，直接上代码，敬请参考

# coding:utf-8
'''
# 希望对大家有帮助哈，请多提问题
create by yaoyz
date: 2017/01/24
'''
import xlrd
import xlwt
# workbook相关
from openpyxl.workbook import Workbook
# ExcelWriter，封装了很强大的excel写的功能
from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
# 一个eggache的数字转为列字母的方法
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.reader.excel import load_workbook


class HandleExcel():
'''Excel相关操作类'''
def __init__(self):
self. head_row_labels = [u'学生ID',u'学生姓名',u'联系方式',u'知识点ID',u'知识点名称']
"""
function：
读出txt文件中的每一条记录，把它保存在list中
Param:
filename: 要读出的文件名
Return:
res_list： 返回的记录的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：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
excel_name: 要读出的文件名
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def read_excel_with_openpyxl(self, excel_name="testexcel2007.xlsx"):
# 读取excel2007文件
wb = load_workbook(filename=excel_name)
# 显示有多少张表
print "Worksheet range(s):" , wb.get_named_ranges()
print "Worksheet name(s):" , wb.get_sheet_names()
# 取第一张表
sheetnames = wb.get_sheet_names()
ws = wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])
# 显示表名，表行数，表列数
print "Work Sheet Titile:" ,ws.title
print "Work Sheet Rows:" ,ws.get_highest_row()
print "Work Sheet Cols:" ,ws.get_highest_column()
# 获取读入的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
# 建立存储数据的字典
data_dic = {}
sign=1
# 把数据存到字典中
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：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
records: 要保存的，一个包含每一条记录的list
save_excel_name: 保存为的文件名
head_row_stu_arrive_star:
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def write_to_excel_with_openpyxl(self,records,head_row,save_excel_name="save.xlsx"):
# 新建一个workbook
wb = Workbook()
# 新建一个excelWriter
ew = ExcelWriter(workbook=wb)
# 设置文件输出路径与名称
dest_filename = save_excel_name.decode('utf-8')
# 第一个sheet是ws
ws = wb.worksheets[0]
# 设置ws的名称
ws.title = "range names"
# 写第一行，标题行
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])
# 写第二行及其以后的那些行
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
# 写文件
ew.save(filename=dest_filename)
"""
function：
测试输出Excel内容
读出Excel文件
Param:
excel_name: 要读出的Excel文件名
Return:
无
"""
def read_excel(self,excel_name):
workbook=xlrd.open_workbook(excel_name)
print workbook.sheet_names()
# 获取所有sheet
print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']
sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]
# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始
sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# sheet的名称，行数，列数
print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
# 获取整行和整列的值（数组）
rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容
cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容
print rows
print cols
# 获取单元格内容
print sheet2.cell(1,0).value
print sheet2.cell_value(1,0)
print sheet2.row(1)[0].value
# 获取单元格内容的数据类型
print sheet2.cell(1,0).ctype
# 通过名称获取
return workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
function：
设置单元格样式
Param:
name: 字体名字
height: 字体高度
bold: 是否大写
Return:
style: 返回设置好的格式对象
"""
def set_style(self,name,height,bold=False):
style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式
font = xlwt.Font() # 为样式创建字体
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 设置单元格样式 把计算结果由txt转变为Excel存储
Param:
dataset：要保存的结果数据，list存储
Return:
将结果保存为 excel对象中
"""
def write_to_excel(self, dataset,save_excel_name,head_row):
f = xlwt.Workbook() # 创建工作簿
# 创建第一个sheet:
# sheet1
count=1
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 创建sheet
# 首行标题：
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 "测试读写2007及以后的excel文件xlsx，以方便写入文件更多数据"
print "1. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use openpyxl to handle EXCEL 2007'''
print "2. 把文件写入到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. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
def run_main_save_to_excel_with_xlwt(self):
print " 4. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use xlwt to handle EXCEL 97-2003'''
print " 5. 把文件写入到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. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
if __name__ == '__main__':
print "create handle Excel Object"
obj_handle_excel=HandleExcel()
# 分别使用openpyxl和xlwt将数据写入文件
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_openpyxl()
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_xlwt()
'''测试读出文件，注意openpyxl不可以读取xls的文件,xlrd不可以读取xlsx格式的文件'''
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
obj_handle_excel.read_excel("testexcel2003.xls")
obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2007.xlsx")

J. python如何快速创建多个指定的不同名称的工作表

print('创建第{}张表'.format(i)) except Exception as e: print(e)if __name_... as in... 主要介绍了 Python 使用Excel将数据写入多个sheet,文中通过示例代码.