Python Excel 模块

2024 年 8 月 29 日 | 14 分钟阅读

Python 中的 Excel 模块是一个强大的工具，它允许 Python 程序员处理 Microsoft Excel 文件。该模块提供了一种使用 Python 代码自动化 Excel 操作的方法，例如读写 Excel 文件、格式化单元格、创建图表和执行计算。

它建立在 "openpyxl" 包之上，提供了一组函数和类，使您能够读写 Excel 文件、格式化单元格、创建图表和执行计算。借助 Excel 模块，您可以使用 Python 代码轻松自动化 Excel 操作。此模块特别适用于处理大量数据或执行重复性任务。总的来说，Excel 模块是一个强大的工具，可以帮助您在 Python 项目中更高效、更有效地处理 Excel 文件。

实施

要在 Python 中使用 Excel 模块，您需要安装 "openpyxl" 包。此包提供了一组函数和类，允许 Python 与 Excel 文件进行交互。安装后，您可以通过在代码开头添加以下行来在 Python 脚本中导入该模块

使用此模块，您可以轻松地在 Python 中创建和操作 Excel 文件。例如，要创建一个新工作簿，您可以使用以下代码

from openpyxl import Workbook

# Create a new workbook
wb = Workbook()

# Select the active worksheet
ws = wb.active

# Add some data to the worksheet
ws['A1'] = 'Hello'
ws['B1'] = 'World'

# Save the workbook
wb.save('example.xlsx')

此代码创建一个新的 Excel 工作簿，向活动工作表添加一些数据，并将工作簿保存到名为 "example.xlsx" 的文件中。Excel 模块中还有许多其他函数和方法，可让您对 Excel 文件执行更复杂的操作。

Excel 模块的历史

Python 中的 Excel 模块基于 "openpyxl" 包，该包由 Eric Gazoni 和 Charlie Clark 于 2010 年创建。该包最初是作为 "xlrd" 和 "xlwt" 模块的替代品而开发的，这两个模块在处理 Excel 文件方面的功能有限。

openpyxl 的第一个版本 0.1.0 于 2011 年 4 月发布，它包含对 Excel 文件读写的基本支持。此后，该包经过多次更新和改进，增加了新功能并提高了性能。

Python 中的 Excel 模块在数据分析师和 Python 开发人员中越来越受欢迎，因为它提供了一种使用 Python 代码处理 Excel 文件的简单高效的方法。借助 Excel 模块，您可以自动化 Excel 操作并将 Excel 文件无缝集成到您的 Python 项目中。由于 openpyxl 是一个开源包，它拥有一个庞大的贡献者社区，这些贡献者多年来一直致力于改进和开发该包，使其成为处理 Excel 文件的强大而可靠的工具。

Excel 模块的功能

Python 中的 Excel 模块提供了各种用于处理 Excel 文件的功能。一些最常用的功能包括

读写 Excel 文件：该模块允许您以各种格式读写 Excel 文件，例如 .xlsx、.xlsm、.xltx、.xltm 等。您可以使用 load_workbook() 和 save() 等函数分别读写 Excel 文件。
单元格格式：该模块提供用于格式化单元格的函数，例如字体样式、单元格对齐方式、边框、背景颜色等。您可以使用 Font()、Alignment()、Border() 和 PatternFill() 等函数来格式化单元格。
工作表操作：该模块允许您在 Excel 文件中创建、删除和修改工作表。您可以使用 create_sheet()、delete_sheet() 和 move_sheet() 等函数来操作工作表。
数据操作：该模块允许您操作 Excel 文件中的数据，例如排序、筛选和分组数据。您可以使用 sort()、filter() 和 group() 等函数来操作数据。
公式计算：该模块允许您在 Excel 文件中执行公式计算。您可以使用 calculate() 等函数来计算 Excel 文件中的公式。
图表创建：该模块允许您在 Excel 文件中创建图表。您可以使用 BarChart()、LineChart() 和 PieChart() 等函数创建不同类型的图表。

示例

以下是 Python 中 Excel 模块的一些用法示例

数据清洗：Excel 模块可用于清洗和格式化 Excel 文件中的数据。例如，您可以删除重复项、筛选数据和转换数据类型。

import pandas as pd

# Read in Excel file
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# Remove duplicates
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Filter data
df = df[df['Sales'] > 100]

# Convert data types
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')

数据分析：Excel 模块可用于对 Excel 文件进行数据分析。例如，您可以对数据进行分组、计算汇总统计信息和创建数据透视表。

import pandas as pd

# Read in Excel file
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# Group data by category
grouped = df.groupby('Category')['Sales'].sum()

# Calculate summary statistics
mean = df['Sales'].mean()
std = df['Sales'].std()

# Create pivot table
pivot = pd.pivot_table(df, index='Category', columns='Region', values='Sales', aggfunc='sum')

数据可视化：Excel 模块可用于创建图表和图形，以可视化 Excel 文件中的数据。

import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# Read in Excel file
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# Group data by category
grouped = df.groupby('Category')['Sales'].sum().reset_index()

# Create a bar chart to visualize sales by category
chart = BarChart()
chart.title = "Sales by Category"
chart.y_axis.title = "Sales"
chart.x_axis.title = "Category"

data = Reference(worksheet=grouped, min_row=1, max_row=len(grouped), min_col=2, max_col=2)
categories = Reference(worksheet=grouped, min_row=1, max_row=len(grouped), min_col=1, max_col=1)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)

# Add chart to Excel file
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.add_chart(chart, "E2")
wb.save('sales_chart.xlsx')

数据操作：Excel 模块可用于操作 Excel 文件中的数据。例如，您可以插入行、列和单元格，并格式化文件中的数据。

import openpyxl

# Open Excel file
wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
ws = wb.active

# Insert row
ws.insert_rows(2)

# Insert column
ws.insert_cols(2)

# Format cells
ws['A1'].value = 'Sales'
ws['A1'].font = openpyxl.styles.Font(bold=True, size=14)
ws['B2'].number_format = '#,##0.00'

# Save Excel file
wb.save('data_formatted.xlsx')

这些只是 Python 中 Excel 模块的一些用法示例。可能性是无限的，该模块是自动化数据相关任务和工作流的强大工具。

Excel 模块的特点。

Python 中的 Excel 模块提供了多种功能，使其成为处理 Excel 文件的强大工具。Excel 模块的一些主要功能包括

跨平台兼容性：Excel 模块与不同的操作系统兼容，包括 Windows、macOS 和 Linux。这使得在跨平台环境中处理 Excel 文件变得容易。
易于学习：该模块易于学习，特别是如果您已经熟悉 Python。这使得它成为希望自动化 Excel 操作的 Python 开发人员的绝佳选择。
快速高效：该模块设计为快速高效，即使在处理大型 Excel 文件时也是如此。这使得它成为处理大型数据集的理想选择。
灵活性：该模块提供了高度的灵活性，允许您对 Excel 文件执行各种操作。这包括读写 Excel 文件、格式化单元格、创建图表和执行计算。
支持不同的 Excel 文件格式：该模块支持各种 Excel 文件格式，例如 .xlsx、.xlsm、.xltx、.xltm 等。这使得处理不同类型的 Excel 文件变得容易。
开源：该模块是开源的，这意味着它可以免费使用，并且拥有庞大的开发人员社区为其开发做出贡献。这确保了该模块不断得到改进和更新新功能。
总的来说，Python 中的 Excel 模块提供了一套全面的功能，使其成为处理 Excel 文件的绝佳工具。它快速、高效且灵活，使其成为需要自动化 Excel 操作的 Python 开发人员的绝佳选择。

Excel 模块的应用。

Python 中的 Excel 模块是一个强大的工具，在各个行业都有广泛的应用。Excel 模块的一些应用包括

数据分析：Excel 模块广泛用于数据分析，因为它提供了一种操作和分析大型数据集的方法。借助 Excel 模块，您可以轻松地从 Excel 文件读写数据、格式化单元格、执行计算和创建图表。这使得它成为需要处理 Excel 文件中的数据的数据分析师和研究人员的重要工具。
财务建模：Excel 模块广泛用于财务建模，因为它提供了一种使用 Python 创建复杂财务模型的方法。借助 Excel 模块，您可以轻松地在 Excel 文件中执行计算、创建图表和格式化单元格，使其成为财务分析师、会计师和经济学家的绝佳工具。
自动化：Excel 模块广泛用于自动化，因为它提供了一种使用 Python 代码自动化 Excel 操作的方法。借助 Excel 模块，您可以自动化诸如从 Excel 文件读写数据、格式化单元格和执行计算等任务。这使得它成为需要自动化 Excel 文件中重复性任务的开发人员的重要工具。
报告：Excel 模块广泛用于报告，因为它提供了一种使用 Python 生成报告的方法。借助 Excel 模块，您可以轻松地在 Excel 文件中创建图表、格式化单元格和执行计算，使其成为为企业和组织生成报告的绝佳工具。
库存管理：Excel 模块广泛用于库存管理，因为它提供了一种使用 Python 跟踪库存水平的方法。借助 Excel 模块，您可以轻松地从 Excel 文件读写数据、格式化单元格和执行计算，使其成为需要管理库存水平的企业的重要工具。
项目管理：Excel 模块广泛用于项目管理，因为它提供了一种使用 Python 跟踪项目进度的方法。借助 Excel 模块，您可以轻松创建甘特图、跟踪截止日期和管理项目时间表，使其成为项目经理和团队的绝佳工具。
质量控制：Excel 模块广泛用于质量控制，因为它提供了一种使用 Python 跟踪质量控制指标的方法。借助 Excel 模块，您可以轻松地从 Excel 文件读写数据、执行计算和创建图表，使其成为需要保持质量控制标准的企业的重要工具。
人力资源：Excel 模块广泛用于人力资源，因为它提供了一种使用 Python 管理员工数据的方法。借助 Excel 模块，您可以轻松地从 Excel 文件读写员工数据、跟踪员工绩效和管理员工福利，使其成为人力资源专业人员的绝佳工具。

总的来说，Python 中的 Excel 模块在各个行业都有广泛的应用。它为数据分析、财务建模、自动化、报告、库存管理、项目管理、质量控制和人力资源提供了强大的工具。凭借其灵活性、速度和效率，Excel 模块是需要高效、有效地处理 Excel 文件的企业和组织的重要工具。

Excel 模块项目。

以下是您可以使用 Python 中的 Excel 模块进行的一些项目构想

自动化数据分析：使用 Excel 模块自动化 Excel 文件中的数据分析任务。编写一个 Python 脚本，从 Excel 文件读取数据，对数据执行分析，并将结果输出到新的 Excel 文件。这可以包括筛选数据、计算统计信息和创建图表等任务。
财务建模：使用 Excel 模块在 Python 中创建财务模型。编写一个 Python 脚本，从 Excel 文件读取财务数据，执行计算，并将结果输出到新的 Excel 文件。这可以包括计算净现值、内部收益率和其他财务指标等任务。
自动化报告：使用 Excel 模块自动化 Excel 文件中的报告生成。编写一个 Python 脚本，从 Excel 文件读取数据，执行计算，并创建图表和图形以显示结果。然后，脚本可以将报告输出到新的 Excel 文件。
库存管理：使用 Excel 模块在 Python 中管理库存水平。编写一个 Python 脚本，从 Excel 文件读取库存数据，执行计算以跟踪库存水平，并将结果输出到新的 Excel 文件。这可以包括跟踪库存水平、生成库存报告和预测未来库存需求等任务。
项目管理：使用 Excel 模块在 Python 中管理项目时间表和进度。编写一个 Python 脚本，从 Excel 文件读取项目数据，执行计算以跟踪截止日期和进度，并将结果输出到新的 Excel 文件。这可以包括创建甘特图、跟踪里程碑和管理项目预算等任务。
质量控制：使用 Excel 模块在 Python 中跟踪质量控制指标。编写一个 Python 脚本，从 Excel 文件读取质量控制数据，执行计算以跟踪质量控制指标，并将结果输出到新的 Excel 文件。这可以包括跟踪缺陷率、生成质量控制指标报告和分析随时间变化的趋势等任务。
人力资源：使用 Excel 模块在 Python 中管理员工数据。编写一个 Python 脚本，从 Excel 文件读取员工数据，执行计算以跟踪绩效和福利，并将结果输出到新的 Excel 文件。这可以包括跟踪员工绩效、管理员工福利和生成员工数据报告等任务。

这些只是您可以使用 Python 中的 Excel 模块进行的一些项目构想。可能性是无限的，您可以根据您的特定需求和兴趣定制您的项目。借助 Excel 模块，您可以自动化繁琐的任务，更有效地分析数据，并轻松生成报告，使其成为任何处理 Excel 文件的开发人员或数据分析师的重要工具。

使用 Excel 模块的项目。

以下是一个使用 Python 中的 Excel 模块自动化数据分析和生成报告的项目示例

项目：自动化销售报告

问题陈述：一家公司有一个 Excel 文件中的销售数据，他们需要生成一份报告，按产品和地区汇总销售数据。该报告应包括可视化数据的图表和图形，并每月自动生成。

解决方案

步骤 1：导入所需模块。

import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

步骤 2：从 Excel 文件读取销售数据。

步骤 3：对销售数据执行数据分析。

# Group the sales data by product and region
df_grouped = df.groupby(['Product', 'Region'])['Sales'].sum().reset_index()

# Create a pivot table to summarize the sales data by product and region
pivot = pd.pivot_table(df_grouped, index=['Product'], columns=['Region'], values=['Sales'], fill_value=0, aggfunc='sum')

步骤 4：创建图表以可视化销售数据。

# Create a bar chart to visualize the sales data
chart = BarChart()
chart.title = "Sales by Product and Region"
chart.y_axis.title = "Sales"
chart.x_axis.title = "Product"

# Add the data to the chart
data = Reference(worksheet=pivot, min_row=1, max_row=len(pivot), min_col=2, max_col=len(pivot.columns))
categories = Reference(worksheet=pivot, min_row=1, max_row=len(pivot), min_col=1, max_col=1)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)

# Add the chart to the worksheet
ws = wb.active
ws.add_chart(chart, "E2")

步骤 5：将结果输出到新的 Excel 文件

# Write the results to a new Excel file
writer = pd.ExcelWriter('sales_report.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = openpyxl.Workbook()

# Write the pivot table to the worksheet
pivot.to_excel(writer, sheet_name='Sales Data')

# Save the workbook
wb = writer.book
ws = wb.active

# Save the workbook
writer.save()

步骤 6：安排脚本每月自动运行。

您可以使用 Windows 任务计划程序或 Linux 上的 cron 等工具安排脚本每月自动运行。

结论

在此项目中，我们使用 Python 中的 Excel 模块自动化数据分析并生成销售报告。该脚本从 Excel 文件读取销售数据，对数据执行分析，创建图表以可视化数据，并将结果输出到新的 Excel 文件。借助此脚本，公司可以轻松地每月生成销售报告，而无需手动分析数据和创建报告。这只是 Python 中的 Excel 模块如何用于自动化繁琐任务并节省时间和精力的一個示例。

复杂项目实施

以下是一个使用 Python 中的 Excel 模块的更复杂项目示例。

项目：自动化数据分析和报告工具

描述：该项目的目标是创建一个工具，该工具可以自动分析 Excel 文件中的数据，并根据分析生成包含见解和建议的报告。

步骤：

读取 Excel 文件：使用 Pandas 库读取包含要分析数据的 Excel 文件。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

清洗和预处理数据：使用 Pandas 库清洗和预处理 Excel 文件中的数据。这可能涉及删除重复项、筛选数据和转换数据类型。

# Remove duplicates
df.drop_duplicates(inplace=True)

# Filter data
df = df[df['Sales'] > 100]

# Convert data types
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')

执行数据分析：使用 Pandas 库对清洗和预处理后的数据执行数据分析。这可能涉及对数据进行分组、计算汇总统计信息和创建数据透视表。

# Group data by category
grouped = df.groupby('Category')['Sales'].sum()

# Calculate summary statistics
mean = df['Sales'].mean()
std = df['Sales'].std()

# Create pivot table
pivot = pd.pivot_table(df, index='Category', columns='Region', values='Sales', aggfunc='sum')

生成报告：使用 openpyxl 库创建包含分析结果和建议的 Excel 文件。这可能涉及创建图表和图形以可视化数据，并向包含建议的单元格添加注释。

import openpyxl
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# Create Excel file
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active

# Add chart to visualize sales by category
chart = BarChart()
chart.title = "Sales by Category"
chart.y_axis.title = "Sales"
chart.x_axis.title = "Category"

data = Reference(worksheet=grouped, min_row=1, max_row=len(grouped), min_col=2, max_col=2)
categories = Reference(worksheet=grouped, min_row=1, max_row=len(grouped), min_col=1, max_col=1)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)

ws.add_chart(chart, "A1")

# Add summary statistics to Excel file
ws['B1'] = "Mean Sales"
ws['C1'] = mean
ws['B2'] = "Standard Deviation"
ws['C2'] = std

# Add pivot table to Excel file
for r in dataframe_to_rows(pivot, index=True, header=True):
    ws.append(r)

# Add comments with recommendations to Excel file
ws['B6'].comment = openpyxl.comments.Comment("Focus on increasing sales in the East region.")
ws['C7'].comment = openpyxl.comments.Comment("Decrease expenses in the Furniture category.")

# Save Excel file
wb.save('report.xlsx')

自动化工具：使用 os 库自动化工具，使其可以按计划运行或由事件触发。例如，您可以创建一个脚本，每周一早上运行该工具，并通过电子邮件将报告发送到分发列表。

import os
import smtplib

# Run tool
os.system('python data_analysis.py')

# Send report via email
from_email = 'youremail@gmail.com'
to_email = 'distributionlist@gmail.com'
password = 'yourpassword'

with open('report.xlsx', 'rb') as file:
data = file.read()

msg = EmailMessage()
msg['From'] = from_email
msg['To'] = to_email
msg['Subject'] = 'Weekly Sales Report'
msg.add_attachment(data, maintype='application', subtype='vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', filename='report.xlsx')

with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as smtp:
smtp.ehlo()
smtp.starttls()
smtp.login(from_email, password)
smtp.send_message(msg)

结论

该项目展示了 Python 中 Excel 模块的强大功能和多功能性。通过将 Pandas 的数据分析功能与 openpyxl 的 Excel 操作功能相结合，您可以创建复杂的工具，自动化 Excel 文件中的数据分析和报告。

此外，使用 os 库自动化工具和使用 smtplib 库通过电子邮件发送报告的能力为项目增加了额外的功能层，使其成为需要定期分析和报告大量数据的企业或组织的宝贵工具。

该项目可以通过以下几种方式扩展以增加更多功能，例如

在数据分析过程中添加机器学习模型，以提供更准确的见解和预测。
将工具与 Google Drive 或 Dropbox 等基于云的存储服务集成，以实现实时协作和数据共享。
为工具创建基于 Web 的界面，使其可以在任何地方和任何设备上访问。
结合用户身份验证和访问控制，以确保只有授权用户才能访问数据和报告。

总而言之，Python 中的 Excel 模块提供了一套强大的工具，用于分析和操作 Excel 文件。借助 Pandas 和 openpyxl 库，您可以执行复杂的数据分析任务，创建图表和图形，并生成包含建议和见解的报告。使用 os 库自动化工具和使用 smtplib 库通过电子邮件发送报告的能力增加了额外的功能层，使其成为需要定期分析和报告大量数据的企业或组织的宝贵工具。

下一主题使用 Python 中的 YouTube API 获取 YouTube 视频的观看次数、点赞数和标题的 GUI

Python Excel 模块

实施

Excel 模块的历史

Excel 模块的功能

示例

Excel 模块的特点。

Excel 模块的应用。

使用 Excel 模块的项目。

项目：自动化销售报告

结论

复杂项目实施

项目：自动化数据分析和报告工具

结论

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