Python使用openpyxl批量处理数据

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2022-02-22 来源:互联网

   前言，因为经常使用Excel处理数据，像表格内的筛选，表格间数据的复制，都是简单重复的操作，十分枯燥无聊，为了提高效率，主要是自己懒，特地研究openpyxl，发现能够简化个人劳动量，自己也是小白，特意写一篇文章，共同探讨。

安装openpyxl

这个要说简单也很简单，就是 pip install openpyxl

难也十分难，因为很多人安装不成功，各种报错，而且错误都是英文，还看不懂。大家可以搜索安装openpyxl，有教程指导，应该问题不大。

开始学习

首先导入库 openpyxl

import openpyxl as op

‘引入库，并把库的名字改为op，这样后面操作会少打很多字母，毕竟懒才是促进社会进步的阶梯'

打开指定工作表

wb = op.load_workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\演示表.xlsx')

注意 \中第一个斜杠是转移符， .xlsx才是openpyxl可以处理的格式

显示工作表中有哪些子表

print(wb.sheetnames)

我操作的工作表中只有一个表，代码显示结果是

在这里插入图片描述

操作工作表

要实现操作工作表，首先要选中它

w1 = wb['表1']

有多种方法可以选中这个表，这里就用最简单的一种，就是 工作表 + 子表名字

打印一个A1表格的内容

print((w1['A1'].value))

打印一列表格的内容，

for i in w1['A']:
    print(i.value)

打印一列表格中部分内容

for i in w1['A2':'A5']:
    for j in i:
        print(j.value)

注意，这里多加了一个循环，在选中一列中部分表格时（A2到A5），第一次循环产生的格式和选中整列的格式会不一样，需要再一次循环，才能访问到单元格的值

批量改变某一列的内容

这是例表

我们将给户主姓名这一列加入数字，一次为1,2,3,4…

import openpyxl as op
wb = op.load_workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\演示表.xlsx')
print(wb.sheetnames)
w1 = wb['表1']
m = 0
for i in w1['B3':'B12']:
    for j in i:
        m = m + 1
        s = j.value + str(m)
        w1['B%d'%(m+2)] = s
wb.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\演示表.xlsx')

运行后表格如下

姓名后依次增加一个数字

需要注意的是，操作时表格应处于关闭状态，操作完需要保存命令

根据某一项内容，改变对应项的内容
如果姓名含“雷”这个字，则要将其电话更改为0

import openpyxl as op
wb = op.load_workbook('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\演示表.xlsx')
print(wb.sheetnames)
w1 = wb['表1']
m = 0
for i in w1['B3':'B12']:
    for j in i:
        for n in j.value:
            if n == '雷':
                s = str(j)
                s = s[-3:]
                s = ''.join([x for x in s if x.isdigit()])
                s = int(s)
                w1['D%d'%s] = 0
                print(s)
wb.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\演示表.xlsx')

这段代码实现了我们的诉求，即如果姓名含“雷”这个字，则要将其电话更改为0，但是十分丑陋，因为我没找到一个简洁的命令或是方法，实现根据单元格参数筛选出对应的行数，希望有这个的大神指点迷津，这是这段代码的结果

在这里插入图片描述

总结

python 很强大，openpyxl也很强大，能够批量处理Excel数据，但本人python功底不足，代码实在不好看，希望有大神指点一二，共同提高python水平

以上就是Python使用openpyxl批量处理数据的详细内容，更多关于Python批量处理的资料请关注hwidc其它相关文章！

【本文转自：韩国服务器 http://www.558idc.com/kt.html提供,感谢支持】
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