表格資料是最常見的資料型別，Excel 是日常辦公中最常接觸的檔案。
其實 Python 處理 Excel 第三方模組主要有這幾個：
xlrd
、
xlwt
和
xlutils
，支援讀寫 Excel 檔案。
openpyxl
，支援讀寫和修改 OpenXML 格式的 Excel 檔案。
xlswriter
，支援寫檔案，以及更多 Excel 功能特性。
pandas
，底層依賴
xlrd
和
xlwt
讀寫 Excel 檔案，處理資料神器。
pywin32
，呼叫 Win32 API 操作檔案，只適用於 Windows。
xlwings
，可理解為
pywin32
的多平臺加強版，有商業版支援。
簡單做個對比分析：
第 1 類中 3 個模組，屬於同一作者的開源專案，目前已停更，不建議直接使用。
pywin32
和
xlwings
基於原生 Excel 軟體提供服務，需提前安裝軟體，讀寫效能和功能最佳，
xlwings
還有商業版本支援。
pandas
側重資料分析，Excel 檔案讀寫只是其資料輸入和輸出部分。
openpyxl
不需要依賴 Excel 功能，直接讀寫 OpenXML 內容，相容性好。
xlswriter
側重寫 Excel 檔案，支援 VBA 等更多特性。
建議的使用場景：
如果企業內大量使用 Excel，並用了很多如 VBA 宏的特性，建議用 xlwings。一方面功能全，另一方面可以採買商業付費版支援。
對於普通 Excel 檔案自動處理，建議用
openpyxl
，大部分情況下夠用。
GB 級以下的資料分析，建議用
pandas
，後續會單獨出一個數據分析系列來介紹它。
本文重點介紹
openpyxl
的使用，它足夠應付大部分人日常的表格自動化處理場景。
日常處理 Excel 檔案，最常見的應用場景有 3 類：
讀寫 Excel 檔案
合併、分割文件資料
報表自動化，批次生成圖表
模組安裝：
pip install openpyxl
基本使用
Excel 表格檔案中主要元素有這幾個：
sheet（工作表）：一個 Excel 檔案可以有多個 sheet。
row/col（行和列），
iter_rows（）
和
iter_cols（）
可以返回所有行和列。
cell（單元格）：和 Excel 一樣用
sheet［‘A1’］
表示，注意行列都以 1 開始。
formulae（公式）：可以為單元格設定計算公式，和 Excel 概念一致。
charts（圖表）：比如餅圖、柱狀圖等。
style（樣式）：支援自定義樣式，以及條件格式化等。
image（圖片），支援
pillow
的影象處理。
開啟 Excel 檔案
import pathlibimport datetimefrom openpyxl import load_workbookpath = list（pathlib。Path。cwd（）。parents）［1］。joinpath（‘data/automate/004excel’）in_path = path。joinpath（‘input。xlsx’）wb = load_workbook（in_path， read_only=True）for name in wb。sheetnames： ws = wb［name］ print（f‘{name} 表有 {ws。max_row-ws。min_row+1} 行， {ws。max_column-ws。min_column+1} 列。’）
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讀取 Excel 檔案內的資料
import pathlibimport datetimefrom openpyxl import load_workbookpath = list（pathlib。Path。cwd（）。parents）［1］。joinpath（‘data/automate/004excel’）in_path = path。joinpath（‘input。xlsx’）wb = load_workbook（in_path）ws = wb［wb。sheetnames［0］］ # 第一個工作表# 操作單列for cell in ws［“A”］： print（cell。value）# 操作單行for cell in ws［“1”］： print（cell。value， end=‘\t’）# 操作多列for column in ws［‘A：C’］： for cell in column： print（cell。value）# 操作多行for row in ws［‘1：3’］： for cell in row： print（cell。value， end=‘\t’） print（）# 指定範圍for row in ws［‘A1：C3’］： for cell in row： print（cell。value）# 所有行for row in ws。iter_rows（）： for cell in row： print（cell。value）# 所有列for column in ws。iter_cols（）： for cell in column： print（cell。value）
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建立 Excel 檔案
import pathlibimport datetimefrom openpyxl import Workbookpath = list（pathlib。Path。cwd（）。parents）［1］。joinpath（‘data/automate/004excel’）out_path = path。joinpath（‘004excel_basic。xlsx’）sheet_path = path。joinpath（‘004excel_sheet。xlsx’）wb = Workbook（）ws = wb。active # 找當前Sheetws［‘A1’］ = 42ws。append（［1， 2， 3］） # 新增行ws［‘A2’］ = datetime。datetime。now（）wb。save（out_path）# 建立第二個sheetwb。create_sheet（‘sheet2’）ws = wb［‘sheet2’］ws。title = ‘第二個工作表’ws。sheet_properties。tabColor = “FF0000”# 增加一整行資料ws。append（［1， 2， 3， datetime。datetime。now（）］）ws。cell（row=1， column=3， value=10）# 獲取cell方式一d1 = ws。cell（row=1， column=4）# 獲取cell方式二d2 = ws［‘D1’］print（d1==d2）print（type（d2。value））wb。save（sheet_path）
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設定單元格樣式
單元格樣式可以用 NumberFormat（資料格式）、Alignment（對齊）、Font（字型）、Border（邊框）、PatternFill（填充）、Protection（保護）等來設定。
也可以透過
NamedStyle
自定義樣式，重複應用到單元格。
此外，透過
row_dimensions
和
column_dimensions
可以設定整行/整列的樣式。
import pathlibimport datetimefrom openpyxl import Workbookfrom openpyxl。styles import numbers， Font， GradientFill， PatternFill， Border， Side， Alignment， Protectionfrom openpyxl。styles import NamedStylepath = list（pathlib。Path。cwd（）。parents）［1］。joinpath（‘data/automate/004excel’）out_path = path。joinpath（‘004excel_style。xlsx’）wb = Workbook（）ws = wb。activews。cell（row=1， column=1， value=‘微軟雅黑’）。font = Font（name=‘微軟雅黑’， size=18， bold=True， color=‘123456’）ws。cell（row=2， column=1， value=‘居中對齊’）。alignment = Alignment（horizontal=‘center’， vertical=‘center’）ws。cell（row=3， column=1， value=‘填充漸變色’）。fill = GradientFill（stop=［‘FF0000’， ‘0000FF’］）ws。cell（row=4， column=1， value=‘設定邊線’）。border = Border（left=Side（border_style=‘thin’， color=‘123456’）， right= Side（border_style=‘thick’， color=‘FF0000’））ws。cell（row=5， column=1， value=‘受保護的’）。protection = Protection（locked=True， hidden=True）ws。cell（row=6， column=1， value=0。88）。number_format =numbers。FORMAT_PERCENTAGEws。column_dimensions［‘A’］。width = 80 # 修改列寬# 設定整行row = ws。row_dimensions［4］row。font = Font（name=‘宋體’， size=30， italic=True， color=‘FF0000’）# 設定整列column = ws。column_dimensions［“B”］column。fill = PatternFill（“solid”， fgColor=“1874CD”）# 自定義樣式my_style = NamedStyle（name=‘my_style’， font=Font（name=‘宋體’，size=12， color=‘FF000000’）， fill=PatternFill（fill_type=‘solid’， fgColor=“FFDAB9”）， border=Border（top=Side（border_style=‘thin’， color=‘FF000000’））， alignment=Alignment（horizontal=‘left’，vertical=‘center’））ws［‘B4’］ = ‘自定義樣式’ws［‘B4’］。style=my_stylewb。save（out_path）
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合併單元格
合併單元格：
merge_cells（）
解除合併：
unmerge_cells（）
注意：對於沒有合併過單元格的位置呼叫
unmerge_cells（）
會出錯；此外合併的單元格順序是從左上角到右下角。
import pathlibimport datetimefrom openpyxl import Workbookfrom openpyxl。styles import numbers， Font， GradientFill， Border， Side， Alignment， Protectionpath = list（pathlib。Path。cwd（）。parents）［1］。joinpath（‘data/automate/004excel’）out_path = path。joinpath（‘004excel_cell_merge。xlsx’）wb = Workbook（）ws = wb。active# 合併，必須是從左上角，到右下角的順序ws。merge_cells（‘A3：D5’）ws。merge_cells（‘A7：D10’）# 合併後以起點為代表讀寫值，其他的cell都被設定為只讀ws［‘A3’］=‘test’# 解除合併ws。unmerge_cells（‘A7：D10’）# 也可以用起止行列數字來選取合併區域ws。merge_cells（start_row=12，start_column=11，end_row=15，end_column=14）ws［‘K12’］=‘合併過’ws。unmerge_cells（start_row=12，start_column=11，end_row=15，end_column=14）wb。save（out_path）
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圖表和公式應用
openpyxl
支援的圖表都在
openpyxl。chart
包中，比如直方圖、餅圖、折線圖等。
可以直接把單元格的值設定為公式，在 Excel 軟體中可以獲得結果，但
openpyxl
並不支援公式的計算。
如果生成的
xlsx
檔案被 Excel 軟體開啟過，這時公式的計算結果會快取在檔案中，這時用
openpyxl
開啟檔案時候，增加一個
data_only=True
引數，也可以讀取到計算結果。
import pathlibimport datetimefrom openpyxl import Workbookfrom openpyxl。chart import BarChart， PieChart， LineChart， Referencepath = list（pathlib。Path。cwd（）。parents）［1］。joinpath（‘data/automate/004excel’）out_path = path。joinpath（‘004excel_graph。xlsx’）wb = Workbook（）ws = wb。active# 裝載資料data = ［ （‘月份’， ‘產品A銷量’， ‘產品B銷量’）， （1， 100， 200）， （2， 106， 100）， （3， 120， 200）， （4， 180， 100）， （5， 200， 300）， （6， 280， 400）， （7， 400， 200）， （8， 500， 800）， （9， 600， 1000）， （10， 800， 300），］for d in data： ws。append（d）# 用Python做些統計ws［‘A12’］ = ‘彙總累加’ws［‘B12’］ = sum（［d［1］ for i， d in enumerate（data） if i > 0］）ws［‘C12’］ = sum（［d［2］ for i， d in enumerate（data） if i > 0］）# 用公式統計ws［‘A13’］ = ‘公式累加’ws［‘B13’］ = ‘=SUM（B2：B11）’ws［‘C13’］ = ‘=SUM（C2：C11）’# 增加一列總銷量ws［‘D1’］ = ‘當月總銷量’for i in range（2， 13）： ws［f‘D{i}’］ = ws［f‘C{i}’］。value + ws［f‘B{i}’］。value# 列狀圖ct_bar= BarChart（）ct_bar。type = “col” # 列狀圖ct_bar。style = 10ct_bar。title = “銷量柱狀圖”ct_bar。y_axis。title = ‘銷量’ct_bar。x_axis。title = ‘月份’d_ref = Reference（ws， min_col=2， min_row=1， max_row=11， max_col=3）series = Reference（ws， min_col=1， min_row=2， max_row=11）ct_bar。add_data（d_ref， titles_from_data=True）ct_bar。set_categories（series）ws。add_chart（ct_bar， ‘A15’）# 餅圖ct_pie = PieChart（）ct_pie。title = “產品銷量佔比”d_ref = Reference（ws， min_col=2， min_row=12， max_col=3）series = Reference（ws， min_col=2， min_row=1， max_col=3）ct_pie。add_data（d_ref， titles_from_data=True）ct_pie。set_categories（series）ct_pie。splitType=‘val’ws。add_chart（ct_pie， ‘I15’）# 一個圖兩個軸ct_bar = BarChart（）d_ref = Reference（ws， min_col=2， min_row=1， max_row=11， max_col=3）ct_bar。add_data（d_ref， titles_from_data=True）ct_bar。x_axis。title = ‘月份’ct_bar。y_axis。title = ‘產品AB銷量’ct_bar。y_axis。majorGridlines = Nonect_bar。title = ‘銷量分析’ct_line = LineChart（）d_ref = Reference（ws， min_col=4， min_row=1， max_row=11）ct_line。add_data（d_ref， titles_from_data=True）ct_line。y_axis。axId = 200 # 不為空即可ct_line。y_axis。title = ‘總銷量’# 讓線條和第一圖的最大值相交ct_line。y_axis。crosses = ‘max’ct_bar += ct_line # 只支援+=賦值，不能直接+ws。add_chart（ct_bar， ‘A31’）wb。save（out_path）
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插入影象
openpyxl
的影象處理基於
PIL。Image
。
PIL。Image
的寬和高單位預設使用 Pixel（畫素），如果需要對映到 Excel 中的位置，可以用
pixels_to_EMU（）
轉換。
import pathlibfrom openpyxl import Workbook， load_workbookfrom openpyxl。drawing。image import Imagefrom openpyxl。drawing。spreadsheet_drawing import AbsoluteAnchorfrom openpyxl。drawing。xdr import XDRPoint2D， XDRPositiveSize2Dfrom openpyxl。utils。units import pixels_to_EMU as p2epath = list（pathlib。Path。cwd（）。parents）［1］。joinpath（‘data/automate/004excel’）out_path = path。joinpath（‘004excel_image。xlsx’）img_path = path。joinpath（‘image。jpg’）wb = Workbook（）ws = wb。activeimg = Image（img_path）img。width /= 2img。height /= 2h， w = img。height， img。width# 絕對定點陣圖片position = XDRPoint2D（p2e（800）， p2e（800））size = XDRPositiveSize2D（p2e（h）， p2e（w））img。anchor = AbsoluteAnchor（pos=position， ext=size）ws。add_image（img）# 單元格定位img = Image（img_path）size = （90， 90）img。width， img。height = sizews。row_dimensions［3］。height=90ws。column_dimensions［‘B’］。width=90ws。add_image（img， ‘B3’）wb。save（out_path）
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總結
本文主要介紹了使用
openpyxl
模組處理 Excel 檔案，包括基本的 Excel 檔案讀寫、單元格樣式處理、圖表生成和影象結合等。
用 Excel 應對日常工作中的小規模資料足以。
比如實踐應用中有一個“多門店加盟品牌資料統計”的案例，其中正好用到了上面的各項知識點。
由於篇幅限制，就不一一展示了，有需要文中 python 處理 Excel 檔案筆記完整版的朋友可私信@不禿頭的小鹿回覆“666”即可領取噢~
