OpenPyXl的使用
OpenPyXl的使用
创建一个workbook
在刚开始使用openpyxl的时候，不需要直接在文件系统中创建一个文件，仅仅需要导入Workbook类并开始使用它：
>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()
一个workbook总是会创建至少一个worksheet（工作表），可以通过openpyxl.workbook.Workbook.active()这个属性去获取：
>>> ws = wb.active
这个函数使用_active_sheet_index这个属性，默认设置的值是0，除非你指定一个值，否则总是获取到第一个worksheet。
你可以使用openpyxl.workbook.Workbook.create_sheet()来创建一个新的worksheet：
>>> ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") # insert at the end (default)# or
>>> ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0) # insert at first position
当创建脚标的时候会自动创建一个名字，按照(Sheet, Sheet1, Sheet2, ...)这个列表名创建，你可以使用tiitle属性来修改这个名字：
>>> ws.title = "New Title"
一旦给了一个worksheet名字，就可以通过一个key去获取这个worksheet：
>>> ws3 = wb["New Title"]
你可以使用openpyxl.workbook.Workbook.sheetnames()这个属性获取所有的脚标的名字：
>>> print(wb.sheetnames)['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']
可以迭代所有的脚标：
>>> for sheet in wb:
... print(sheet.title)
可以使用openpyxl.workbook.Workbook.copy_worksheet()这个属性复制一个worksheet:
>>> source = wb.active
>>> target = wb.copy_worksheet(source)
注意：只有cells 和 styles能够被复制，不能在workbooks之间复制worksheets，你可以在一个workbook中复制worksheets
玩数据
获取一个cell
现在我们已经知道怎么访问一个worksheet，我们可以开始修改cell的内容了。（一个cell就是一个单元格）
cell可以直接通过key来获取：
>>> c = ws['A4']
这将会返回一个cell或创建一个不存在的cell。cell 的值可以直接被赋值：
>>> ws['A4'] = 4
也可以使用另外一个方法openpyxl.worksheet.Worksheet.cell()：
>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)
Note:当在内存当中创建一个worksheet的时候，它没有包含任何cell，当它们第一次被访问的时候被创建
Warning：因为excel表的滚动特性，滚动出来的cell也会被创建出来，即使没有访问那些cell，例如：
>>> for i in range(1,101):
... for j in range(1,101):
... ws.cell(row=i, column=j)
这将会创建100*100个空的cell
访问多个cell
使用切片可以访问多个cell
>>> cell_range = ws['A1':'C2']
行和列能够被轻松的获取到：
>>> colC = ws['C']
>>> col_range = ws['C:D']
>>> row10 = ws[10]
>>> row_range = ws[5:10]
也可以使用openpyxl.worksheet.Worksheet.iter_rows()这个方法：
>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
... for cell in row:
... print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C2>
相似的方法openpyxl.worksheet.Worksheet.iter_cols()也可以：
>>> for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
... for cell in col:
... print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.C2>
如果你想迭代一个文件的所有行或列，可以使用openpyxl.worksheet.Worksheet.rows()这个属性：
>>> ws = wb.active
>>> ws['C9'] = 'hello world'
>>> tuple(ws.rows)
((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),
(<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),
(<Cell Sheet.A3>, <Cell Sheet.B3>, <Cell Sheet.C3>),
(<Cell Sheet.A4>, <Cell Sheet.B4>, <Cell Sheet.C4>),
(<Cell Sheet.A5>, <Cell Sheet.B5>, <Cell Sheet.C5>),
(<Cell Sheet.A6>, <Cell Sheet.B6>, <Cell Sheet.C6>),
(<Cell Sheet.A7>, <Cell Sheet.B7>, <Cell Sheet.C7>),
(<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),
(<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))
或者openpyxl.worksheet.Worksheet.columns()这个属性：
>>> tuple(ws.columns)
((<Cell Sheet.A1>,
<Cell Sheet.A2>,
<Cell Sheet.A3>,
<Cell Sheet.A4>,
<Cell Sheet.A5>,
<Cell Sheet.A6>,
...
<Cell Sheet.B7>,
<Cell Sheet.B8>,
<Cell Sheet.B9>),
(<Cell Sheet.C1>,
<Cell Sheet.C2>,
<Cell Sheet.C3>,
<Cell Sheet.C4>,
<Cell Sheet.C5>,
<Cell Sheet.C6>,
<Cell Sheet.C7>,
<Cell Sheet.C8>,
<Cell Sheet.C9>))
数据存储
一旦我们有了一个openpyxl.cell.Cell，我们就可以给它赋值：
>>> c.value = 'hello, world'
>>> print(c.value)'hello, world'
>>> d.value = 3.14
>>> print(d.value)3.14
也能使用类型和格式推断：
>>> wb = Workbook(guess_types=True)
>>> c.value = '12%'
>>> print(c.value)
0.12
>>> import datetime
>>> d.value = datetime.datetime.now()
>>> print d.valuedatetime.datetime(2010, 9, 10, 22, 25, 18)
>>> c.value = '31.50'
>>> print(c.value)
31.5
保存到文件
最简单和快速的保存一个workbook方法是使用openpyxl.workbook.Workbook模块的openpyxl.workbook.Workbook.save()这个方法：
>>> wb = Workbook()
>>> wb.save('balances.xlsx')
Warning：这个方法将会在没有警告提示下覆盖已经有的内容
可以使用template=True将一个workbook保存成一个模版：
>>> wb = load_workbook('document.xlsx')
>>> wb.template = True
>>> wb.save('document_template.xltx')
或者设置这个属性为false（默认）来保存为一个文件：
>>> wb = load_workbook('document_template.xltx')
>>> wb.template = False
>>> wb.save('document.xlsx', as_template=False)
*Warning：当保存文档的时候在模版文档中你应该注意文档的扩展名（后缀名）和数据描述，否则可能会导致文档不能被再次打开，如下错误式例：
>>> wb = load_workbook('document.xlsx')
>>> # 应该保存成扩展名为*.xlsx
>>> wb.save('new_document.xlsm')
>>> # Excel软件不能再次打开此文件
>>>
>>> # 或者
>>>
>>> # 应该指定属性keep_vba=True
>>> wb = load_workbook('document.xlsm')
>>> wb.save('new_document.xlsm')
>>> # Excel软件不能再次打开此文件
>>>
>>> # 或者
>>>
>>> wb = load_workbook('document.xltm', keep_vba=True)
>>> # 如果我们需要一个模版文件，就必须指定扩展名为 *.xltm.
>>> wb.save('new_document.xlsm')
>>> # Excel软件不能再次打开此文件
加载一个文件
类似于写文件，可以导入openpyxl.load_workbook()来打开一个已经存在的workbook：
>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb2 = load_workbook('test.xlsx')
>>> print wb2.get_sheet_names()
['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']
基本教程已经完了。接下来是一些使用例子：
写一个workbook
>>> from openpyxl import Workbook
>>> from openpyxl.compat import range
>>> from openpyxl.utils import get_column_letter
>>>
>>> wb = Workbook()
>>>
>>> dest_filename = 'empty_book.xlsx'
>>>
>>> ws1 = wb.active
>>> ws1.title = "range names"
>>>
>>> for row in range(1, 40):
... ws1.append(range(600))
>>>
>>> ws2 = wb.create_sheet(title="Pi")
>>>
>>> ws2['F5'] = 3.14
>>>
>>> ws3 = wb.create_sheet(title="Data")
>>> for row in range(10, 20):
... for col in range(27, 54):
... _ = ws3.cell(column=col, row=row, value="{0}".format(get_column_letter(col)))
>>> print(ws3['AA10'].value)
AA
>>> wb.save(filename = dest_filename)
读取一个已经存在的文件
>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook(filename = 'empty_book.xlsx')
>>> sheet_ranges = wb['range names']
>>> print(sheet_ranges['D18'].value)
警告：openpyxl不能读取Excle中所有的对象，当打开和保存相同名字的文件的时候，图片和图表将会丢失
使用数字格式：
>>> import datetime
>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>> # set date using a Python datetime
>>> ws['A1'] = datetime.datetime(2010, 7, 21)
>>>
>>> ws['A1'].number_format
'yyyy-mm-dd h:mm:ss'
>>> # You can enable type inference on a case-by-case basis
>>> wb.guess_types = True
>>> # set percentage using a string followed by the percent sign
>>> ws['B1'] = '3.14%'
>>> wb.guess_types = False
>>> ws['B1'].value
0.031400000000000004
>>>
>>> ws['B1'].number_format
'0%'
使用公式：
>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>> # add a simple formula
>>> ws["A1"] = "=SUM(1, 1)"
>>> wb.save("formula.xlsx")
警告：公式必须使用英文名，并且公式的参数必须使用逗号分隔，不能使用其他的符号如分号
openpyxl从不评估公式，但是可以检查公式的名字：
>>> from openpyxl.utils import FORMULAE
>>> "HEX2DEC" in FORMULAE
True
如果你想使用一个不知道的公式，这可能是因为你使用的公式，没有包括在初始规范。 这样的公式必须以xlfn作为前缀。
合并/取消合并单元格:
>>> from openpyxl.workbook import Workbook
>>>
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>>
>>> ws.merge_cells('A1:B1')
>>> ws.unmerge_cells('A1:B1')
>>>
>>> # or
>>> ws.merge_cells(start_row=2,start_column=1,end_row=2,end_column=4)
>>> ws.unmerge_cells(start_row=2,start_column=1,end_row=2,end_column=4)
插入图片：
>>> from openpyxl import Workbook
>>> from openpyxl.drawing.image import Image
>>>
>>> wb = Workbook()
>>> ws = wb.active
>>> ws['A1'] = 'You should see three logos below'
>>> # create an image
>>> img = Image('logo.png')
>>> # add to worksheet and anchor next to cells
>>> ws.add_image(img, 'A1')
>>> wb.save('logo.xlsx')
折叠列：
>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.Workbook()
>>> ws = wb.create_sheet()
>>> ws.column_dimensions.group('A','D', hidden=True)
>>> wb.save('group.xlsx')
使用Pandas 和 NumPy
openpyxl可以配合使用Pandas 和 NumPy这两个很受欢迎的库
NumPy Support
openpyxl已内置支持NumPy类型float，integer和boolean。 DateTimes支持使用Pandas的时间戳类型。
openpyxl.utils.dataframe.dataframe_to_rows()方法提供简单的方式使用Pandas 的Dataframes：
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
ws.append(r)
要将数据框转换为突出显示的标题和索引：
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
ws.append(r)
for cell in ws['A'] + ws[1]:
cell.style = 'Pandas'
wb.save("pandas_openpyxl.xlsx")
如果你只是想转换数据，可以使用只写模式：
from openpyxl.cell.cell import WriteOnlyCell
wb = Workbook(write_only=True)
ws = wb.create_sheet()
cell = WriteOnlyCell(ws)
cell.style = 'Pandas'
def format_first_row(row, cell):
for c in row:
cell.value = c
yield cell
rows = dataframe_to_rows(df)
first_row = format_first_row(next(rows), cell)
ws.append(first_row)
for row in rows:
row = list(row)
cell.value = row[0]
row[0] = cell
ws.append(row)
wb.save("openpyxl_stream.xlsx")
将工作表转换为Dataframe
要将工作表转换为Dataframe，您可以使用values属性。 如果工作表没有标题或索引，这很容易：
df = DataFrame(ws.values)
如果工作表有标题或索引，例如Pandas创建的那个，那么需要做更多的工作：
data = ws.values
cols = next(data)[1:]
data = list(data)
idx = [r[0] for r in data]
data = (islice(r, 1, None) for r in data)
df = DataFrame(data, index=idx, columns=cols)
使用过滤和排序
要添加过滤器，请定义范围，然后添加列和排序条件：
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
data = [
["Fruit", "Quantity"],
["Kiwi", 3],
["Grape", 15],
["Apple", 3],
["Peach", 3],
["Pomegranate", 3],
["Pear", 3],
["Tangerine", 3],
["Blueberry", 3],
["Mango", 3],
["Watermelon", 3],
["Blackberry", 3],
["Orange", 3],
["Raspberry", 3],
["Banana", 3]
]
for r in data:
ws.append(r)
ws.auto_filter.ref = "A1:B15"
ws.auto_filter.add_filter_column(0, ["Kiwi", "Apple", "Mango"])
ws.auto_filter.add_sort_condition("B2:B15")
wb.save("filtered.xlsx")
这将添加相关的指令到文件，但不会实际过滤或排序。
