python2excel

㈠ python如何操作当前已经打开的excel

openpyxl 可以读取人已经打开的excel文件，也可以操作单元格赋值等，但是最后一步保存的时候不能和已打开的文件相同，比如已打开的文件a.xlsx，保存的时候你可以换个名字b.xlsx，相同就会报错

㈡ python操作excel方法

这里介绍3种Python读写Excel的方法，分别是xlrd和xlwt、openpyxl以及pandas，这3种方法都非常简单，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：

xlrd和xlwt

这是最基本的Python读写Excel的方式，xlrd专门用于读取Excel，xlwt专门用于写入Excel，下面我简单介绍一下这种方式：

xlrd读取excel，测试代码如下，非常简单，先打开对应的Excel文件，然后定位到某一个sheet，最后再直接读取行、列、单元格值即可：

xlwt写入excel，测试代码如下，新建一个Excel文件，然后添加一个sheet，最后再直接将数据写入对应单元格即可：

openpyxl

这也是Python一个专门用于读写Excel文件的模块，基本读写方式和xlrd、xlwt差不多，使用起来也非常方便，下面我简单介绍一下这种方式：

读取Excel，测试代码如下，打开Excel文件，然后根据name获取到对应sheet，最后再直接读取行、列、单元格值即可：

写入Excel，测试代码如下，新建一个Excel文件，然后添加一个活动sheet，最后再直接将数据写入单元格即可：

pandas

这是Python最简单的读写Excel文件的方法，pandas内置了read_excel和to_excel这2个函数，一行代码即可完成对Excel文件的读写，下面我简单介绍一下这种方式：

读取Excel，测试代码如下，非常简单，read_excel函数直接读取即可，这里返回的数据类型是DataFrame，可以按行、列、单元格取值：

写顷则入Excel，测试代码如下，先构造需要写入的数据，然后直接利用DataFrame的to_excel函数保存为Excel文件枯扰即可：

至此，我们就介绍完了Python读写Excel文件的3种方法。总的来说，这3种方法都非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉一下相关代码和文档，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望雀败棚以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

㈢ Python处理Excel效率高十倍(下篇)通篇硬干货，再也不用加班啦

《用Python处理Excel表格》下篇来啦！

身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！

上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。

第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：
·不写第9行，默认创建sheet
·写了第9行，创建指定名字的sheet表

第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值
第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件

插入有效数据
使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据

·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入
·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入

·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)
·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)

move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上

举个例子：

openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)
其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示

再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法

Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)
水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’， ‘centerContinuous’，'right，‘general’
垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’

当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作

设置行列的宽高：
·row_dimensions[行编号].height = 行高
·column_dimensions[列编号].width = 列宽

合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。
merge_cells(待合并的格子编号)
merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

拆分单元格的方法同上
unmerge_cells(待合并的格子编号)
unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)

create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表

第11行，使用title修改sheet表的名字

remove(“sheet名”)：删除某个sheet表
要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表

背景知识
numpy与pandas
NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并

1.下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表
（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）
（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）

2.添加表头
使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是

xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，
xlsxwriter：负责写入数据，
xlrd：负责读取数据。

1.创建一个工作簿

2.创建sheet表

3.写入数据

㈣ python处理excel 两张表格，对关键字段进行匹配

• 首先选中E1单元格，然后点公式—vlookup

  

㈤ Python中操作Excel最好用的模块是

Python中的模块也称为库，在Python中操作Excel的模块有很多。

优缺点如下：

**1、Pandas模块**

Pandas是Python的一一个开源数据分析模块，可用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能，可以说它是日前Python数据分析的必备工具之一。Pandas能够处理类似电子表格的数据，用于数据快速加载、操作、对齐、合并、数据预处理等。

Pandas通过对Excel文件的读写实现数据输入、输出，Pandas支持.xls和.xlsx格式文件的读写，支持只加载每个表的单一工作页。

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r'E:ban.xlsx') #pandas 导入库获取excel表的数据内容

df`

**2、xlwings模块**

xlwings模块可以实现Python中调用Excel，也可以从Excel调用Python，这个模块支持支持.xls和.xlsx格式文件的读写，支持对这类文件的操作，还支持使用VBA，具有强大的转换功能，并且可以处理大部分数据类型。

**3、Xlrd模块**

xlrd模块可以读取Excel文件，其对Excel文件的读取可以实现比较精细的控制。虽然现在使用Pandas模块读取和保存Excel文件往往更加方便快捷，但在某些场景下，依然需要xlrd这种更底层的模块来实现对Excel文件读取的控制。

xlrd模块支持.xls、.xlsx格式文件的读取，但不支持写信息。

**4、xlwt模块**

前面xlrd模块可以读取Excel文件，但不能写。而xlwt模块可以写、可以修改Excel文件，但不能读，且只支持.xls格式文件的写操作。

**5、xlutils模块**

xlutils也是一个处理Excel文件的模块，但它不能对Excel文件进行读和写的操作，但依赖于xlrd模块和xlwt模块。xlutils模块支持.xls格式文件，不支持.xlsx格式文件。

**6、openpyxl模块**

openpyxl模块可以对.xlsx格式的Excel文件进行读写操作，特点是读取快、写入慢，且不能操作.xls格式文件。

**7、xlsxwriter模块**

xlsxwriter模块支持多种Excel功能，可以写.xlsx格式的Excel文件，而且速度快、占用内存空间小，但不支持读或者修改现有的Excel文件。

**8、win32com模块**

win32com模块支持.xls、.xlsx格式的Excel文件的读、写和修改，读写速度快。但win32com模块存在于pywin32的模块中，自身没有完善的文档，使用起来不太方便。

**9、分析总结**

Pandas模块把Excel当作数据读写的容器，为其强大的数据分析服务，因此读写性能的表现中规中矩。xlwings和win32com这两个模块都拥有很好的读写性能，强大的转换器可以处理大部分数据类型，同时，可以在程序运行时，在打开的Excel文件中进行实时操作，实现过程的可视化。另外，xlwings模块的数据结构转换器使其可以快速地为Excel文件添加二维数据结构，而不需要在Excel文件中重定位数据的行和列，因此笔者认为，从读写的便捷性来看，xlwings模块比较好用一些。