openpyxl模块操作Excel

1.openpyxl模块了解

1.excel版本问题
    03版本之前的excel文件后缀名xls
        03版本之后的excel文件后缀名xlsx

2.python操作excel表格的模块
    openpyxl
        针对03版本之前的excel不是太兼容
    xlrd(读)、xlwt(写)
        兼容03版本之前和之后的
 https://www.cnblogs.com/yangmeichong/p/10873920.html
openpyxl其实也是pandas模块操作excel的底层模块

# 下载
pip3 install openpyxl
参考网站:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

2.Excel文件生成

from openpyxl import Workbook

# 生成一个excel文件对象
wb = Workbook()

# 创建工作簿,默认是在sheet后面
# w1 = wb.create_sheet('test')
# wb1 = wb.create_sheet('test',0)  # 还可以指定索引参数调整test位置
# 调整工作簿的位置
w1 = wb.create_sheet('工作簿01',index=0)
w2 = wb.create_sheet('工作簿02')
w3 = wb.create_sheet('工作簿03')

# 二次修改工作簿名称
w1.title = 'MySheet01'

# 保存文件
wb.save(r'aaa.xlsx')

3.openpyxl写数据

w1 = wb.create_sheet('工作簿01',index=0)

# 写数据方式1
# w1['A1'] = 666
# 写数据方式2：在第2行第1列写数据999
# w1.cell(row=2,column=1,value=999)

# 插入公式，注意等号一定要加，还可以写函数(比如excel支持的求和，求差等很多常见的函数)
# w1['A5'] = '=sum(A1:A2)'

# 创建表字段数据
w1.append(['序号','姓名','年龄','爱好'])
# 添加表单数据
w1.append([1,'jason',18,'read'])
w1.append([2,'tony',28,'music'])
w1.append([3,'tom',38,'play'])

# 数据多了
w1.append([4,'jerry',38,'play','江苏'])  # 没有列字段对应
# 数据少了
w1.append([5,48,'run'])
"""
针对缺失的数据 用None或者''占位
"""
w1.append([6,None,48,'run'])
w1.append([7,'',66,'read'])


# 保存文件
wb.save(r'bbb.xlsx')

4.openpyxl读取数据

from openpyxl import load_workbook


wb = load_workbook(r'bbb.xlsx',data_only=True)
# read_only=True 当读取一个较大的文件时，如果不适用这个参数会导致产生“MemoryError”错误，文件都加载到内存，导致内存空间不足报错

# wb = load_workbook('1.xlsx',read_only=True,data_only=True)
# 获取所有工作簿的名称
# print(wb.sheetnames)  # ['工作簿01', 'Sheet']

# 指定你需要操作的工作簿
w1 = wb['工作簿01']

# 读取数据方式1
# print(w1['A1'].value)
# 读取数据方式2
# print(w1.cell(row=2,column=1).value)

# 读取公式单元格数据    默认只能获取到公式
# print(w1['A5'].value)  # =sum(A1:A2)
"""如果需要获取公式计算之后的结果
1.wb = load_workbook(r'aaa.xlsx',data_only=True)
2.针对代码生成的excel文件需要你去操作一下
"""
# 读行数据
# for row in w1.rows:
#     row_data = [r.value  for r in row]
#     print(row_data)
# 读列数据
# for col in w1.columns:
#     col_data = [c.value  for c in col]
#     print(col_data)

print(w1.max_row)  # 查看总共有多少行数据
print(w1.max_column)  # 查看总共有多少列字段