使用openpyxl 进行excel文件读写

蔚落 2024-04-19 10:17 79阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1、配置
 *  2、安装模块：
 *  3、读写：
 *   *  注意点1：
     *  注意点2：
     *  3、demo代码：
 *  4、读取一个Excel表格的所有工作表下的所有行
 *  5、合并一个Excel表格下所有工作表（或者合并多个Excel表格也可以参考这个方法）
 *  6、读取一个Excel表格下所有工作表的所有列
 *  7、指定列合并Excel表格下所有的工作表（或者合并多个Excel）
 *  参考：

# 1、配置 #

1.  window10系统
2.  python3.6

# 2、安装模块： #

pip install openpyxl

# 3、读写： #

## 注意点1： ##

写入日期时，要转换成字符串写入，不然打开日期的单元格会显示成乱码

## 注意点2： ##

如果保存为的excel表格存在，并且你电脑打开了，会报错：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'sample.xlsx'

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 3、demo代码： ##

参考官方修改的：  
https://pypi.org/project/openpyxl/

import datetime
    from openpyxl import Workbook
    
    wb = Workbook()
    
    # grab the active worksheet
    ws = wb.active
    
    # Data can be assigned directly to cells
    ws['A1'] = 42
    
    # Rows can also be appended
    ws.append([1, 2, 3])
    
    # Python types will automatically be converted
    data = datetime.datetime.today()
    print("data1",data,type(data))
    data,time1 = str(data).split(' ')
    # 注意我这里是转换成字符串写入，如果不转换，写入的excel是乱码，可以自己试试。
    ws['A2'] = data
    print(data)
    
    # Save the file
    wb.save("sample.xlsx")

# 4、读取一个Excel表格的所有工作表下的所有行 #

敏感人脸-明星人脸list0709.xlsx文件  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
具体解释我放到代码里面了，这里不过多解释了

from openpyxl import load_workbook
    
    wb = load_workbook("敏感人脸-明星人脸list0709.xlsx")
    print(wb.sheetnames)
    # 读取所有工作表的名字
    sheetnames = wb.sheetnames
    for name in sheetnames:
        # 通过工作表的名字获取工作表wb.get_sheet_by_name(name) 等价于 wb[name]
        # sheet = wb.get_sheet_by_name(name)
        sheet = wb[name]
        # 获取最大行数
        print(sheet.max_row)
        # 打印所有的属性
        print(dir(sheet))
        # 读取一个工作表的所有行
        rows = sheet.iter_rows()
        print(rows, type(rows))
        # 遍历所有行
        for one in rows:
            print(one)
            print(dir(one))
            # 遍历所有行的所有列
            for cell in one:
                # 打印每一行下所有列的值
                print(cell.value)
        break

# 5、合并一个Excel表格下所有工作表（或者合并多个Excel表格也可以参考这个方法） #

提示下，我这里只是做个测试，这个方法可以合并，实际情况下可以根据需要进行相关修改就可以了。（比如，如果不需要每行就写入每个工作表的第一行，可以在写入时进行判断，如果列表等于第一行，不写入就行了，嘴和一个整表格插入一行就ok了，其他参考这个方法也可以到达数据去脏合并）

**直接上带代码吧：**

合并后效果展示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# 6、读取一个Excel表格下所有工作表的所有列 #

直接上代码了，解释看代码备注就懂了

from openpyxl import load_workbook
    
    wb = load_workbook("敏感人脸-明星人脸list0709.xlsx")
    print(wb.sheetnames)
    # 读取所有工作表的名字
    sheetnames = wb.sheetnames
    for name in sheetnames:
        # 通过工作表的名字获取工作表wb.get_sheet_by_name(name) 等价于 wb[name]
        # sheet = wb.get_sheet_by_name(name)
        sheet = wb[name]
        # 获取最大行数
        print(sheet.max_row)
        # 打印所有的属性
        print(dir(sheet))
        # 读取一个工作表的所有列
        columns = sheet.iter_cols()
        print(columns, type(columns))
        # 遍历所有列
        for one in columns:
            print(one)
            # print(dir(one))
            # 遍历所有列的单元格
            for cell in one:
                # 打印每一列下所有单元格的值
                print(cell.value)
        break

# 7、指定列合并Excel表格下所有的工作表（或者合并多个Excel） #

直接上我的代码:

from openpyxl import load_workbook,Workbook
    
    
    # 实例化准备写入的文件
    hebing_wb = Workbook()
    # 激活 worksheet
    hebing_ws = hebing_wb.active
    
    
    wb = load_workbook("敏感人脸-明星人脸list0709.xlsx")
    print(wb.sheetnames)
    # 读取所有工作表的名字
    sheetnames = wb.sheetnames
    for name in sheetnames:
        # 通过工作表的名字获取工作表wb.get_sheet_by_name(name) 等价于 wb[name]
        # sheet = wb.get_sheet_by_name(name)
        sheet = wb[name]
        # 获取最大行数
        print(sheet.max_row)
        # 打印所有的属性
        print(dir(sheet))
        # 读取一个工作表的所有列
        columns = sheet.iter_cols()
        print(columns, type(columns))
        # 遍历所有列
        for one in columns:
            print(one)
            # print(dir(one))
            # 遍历所有列的单元格
            print(one[0].value)
            if one[0].value == '姓名':
                # print("是姓名列")
                for cell in one:
                    # 打印每一列下所有单元格的值
                    # print("是姓名列cell",cell.value)
                    value = cell.value
                    if value != '姓名':
                        print("value2",value)
                        # 把每一个工作表的姓名写入新的Excel表格
                        hebing_ws.append([value])
        # break
    # 保存合并的表格
    hebing_wb.save('hebing2.xlsx')

效果图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

合并后：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

当然这个效果，如果数量很少没有必要用代码合并，但是如果这种需要合并的表格很多，每个表格又有很多行，代码操作就会很快了，优势就体现出来了。

# 参考： #

https://blog.csdn.net/weixin\_43094965/article/details/82226263

https://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/51706010

https://blog.csdn.net/dongfei2033/article/details/79743067

https://pypi.org/project/openpyxl/

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/3ecf97d7dfe34fd2940a0de8fd34f210.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/4573867ee58142ec9eb59d46929f8d0e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/d248dc585fd94ae5ae2a89711f946496.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/5a4066ac7add4d5b9f5bc087679346b1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjA4MTM4OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/14af4af97f554b9fb0fe684b8991b3e4.png