python 如何批量excel条件格式

Python批量处理Excel条件格式的几种方法包括使用Pandas、Openpyxl和XlsxWriter等库，其中最常用的是Pandas和Openpyxl。通过这些库，你可以方便地对Excel文件进行读取、修改和保存，还可以实现复杂的条件格式化。在这篇文章中，我将详细讲解如何使用这些库来批量处理Excel条件格式，并提供一些实际的代码示例。

一、使用Pandas处理Excel

Pandas是一个强大的数据分析库，主要用于处理数据框架和时间序列。它可以方便地读取和修改Excel文件，但对于设置条件格式，Pandas并不是最直接的工具。我们通常会结合Openpyxl或XlsxWriter来实现这一功能。

1、读取Excel文件

首先，我们需要使用Pandas读取Excel文件：

import pandas as pd
读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

2、修改数据

你可以使用Pandas对数据进行各种操作，例如过滤、排序、修改等：

# 过滤数据
filtered_df = df[df['column_name'] > 10]
修改数据
df['new_column'] = df['column_name'] * 2

3、保存数据并设置条件格式

为了设置条件格式，我们需要使用Openpyxl或XlsxWriter。这里我们选择Openpyxl来实现条件格式：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import PatternFill
读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
保存修改后的数据
df.to_excel('modified_example.xlsx', index=False)
打开保存后的文件
wb = load_workbook('modified_example.xlsx')
ws = wb.active
设置条件格式
red_fill = PatternFill(start_color='FFFF0000',
                       end_color='FFFF0000',
                       fill_type='solid')
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_row=ws.max_row, min_col=1, max_col=ws.max_column):
    for cell in row:
        if cell.value > 10:
            cell.fill = red_fill
保存文件
wb.save('formatted_example.xlsx')

二、使用Openpyxl处理Excel

Openpyxl是一个专门用于处理Excel文件的Python库，它支持读取、修改和保存Excel文件，并且可以方便地设置条件格式。

1、读取Excel文件

使用Openpyxl读取Excel文件非常简单：

from openpyxl import load_workbook
读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

2、设置条件格式

你可以使用Openpyxl的各种样式来设置条件格式，例如颜色填充、字体样式等：

from openpyxl.styles import PatternFill, Font
设置颜色填充
red_fill = PatternFill(start_color='FFFF0000',
                       end_color='FFFF0000',
                       fill_type='solid')
设置字体样式
bold_font = Font(bold=True)
应用条件格式
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_row=ws.max_row, min_col=1, max_col=ws.max_column):
    for cell in row:
        if cell.value > 10:
            cell.fill = red_fill
            cell.font = bold_font
保存文件
wb.save('formatted_example.xlsx')

3、批量处理多个Excel文件

如果你有多个Excel文件需要处理，可以使用循环来批量处理：

import os
from openpyxl import load_workbook
获取文件列表
file_list = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')]
for file_name in file_list:
    # 读取Excel文件
    wb = load_workbook(file_name)
    ws = wb.active
    # 设置条件格式
    red_fill = PatternFill(start_color='FFFF0000',
                           end_color='FFFF0000',
                           fill_type='solid')
    for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_row=ws.max_row, min_col=1, max_col=ws.max_column):
        for cell in row:
            if cell.value > 10:
                cell.fill = red_fill
    # 保存文件
    wb.save(f'formatted_{file_name}')

三、使用XlsxWriter处理Excel

XlsxWriter是另一个强大的Excel处理库，它主要用于生成新的Excel文件，并且可以方便地设置各种格式和样式。

1、创建Excel文件

使用XlsxWriter创建一个新的Excel文件：

import xlsxwriter
创建Excel文件
workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

2、写入数据并设置条件格式

XlsxWriter允许你在写入数据的同时设置条件格式：

# 写入数据
data = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [10, 11, 12]
]
for row_num, row_data in enumerate(data):
    worksheet.write_row(row_num, 0, row_data)
设置条件格式
worksheet.conditional_format('A1:C4', {
    'type': 'cell',
    'criteria': '>',
    'value': 5,
    'format': workbook.add_format({'bg_color': '#FF0000'})
})
关闭文件
workbook.close()

3、批量处理多个Excel文件

对于批量处理多个Excel文件，可以使用循环来实现：

import os
import xlsxwriter
获取文件列表
file_list = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')]
for file_name in file_list:
    # 创建Excel文件
    workbook = xlsxwriter.Workbook(file_name)
    worksheet = workbook.add_worksheet()
    # 写入数据（假设每个文件的数据格式相同）
    data = [
        [1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9],
        [10, 11, 12]
    ]
    for row_num, row_data in enumerate(data):
        worksheet.write_row(row_num, 0, row_data)
    # 设置条件格式
    worksheet.conditional_format('A1:C4', {
        'type': 'cell',
        'criteria': '>',
        'value': 5,
        'format': workbook.add_format({'bg_color': '#FF0000'})
    })
    # 关闭文件
    workbook.close()

四、总结

通过上述内容，我们了解了如何使用Pandas、Openpyxl和XlsxWriter来批量处理Excel文件并设置条件格式。Pandas主要用于数据操作，Openpyxl和XlsxWriter则用于Excel文件的格式化。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的库来实现功能。Pandas和Openpyxl的结合使用可以更好地处理复杂的数据和格式需求，而XlsxWriter适合用于生成新的Excel文件。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在处理Excel文件时更加得心应手。