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如何用python制作excel表格

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如何用python制作excel表格

如何用Python制作Excel表格

制作Excel表格在数据分析、报告生成和自动化任务中非常常见。使用Python制作Excel表格的方法主要有：使用pandas库、使用openpyxl库、使用xlsxwriter库。其中，pandas库最为流行和简便，openpyxl和xlsxwriter则提供了更细粒度的控制和功能。

一、使用pandas库

pandas是一个强大的数据处理和分析库，能够非常方便地读取和写入Excel文件。

1.1 安装pandas库

首先，确保你已经安装了pandas库。你可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas

1.2 创建Excel文件

以下是一个简单的示例，展示如何使用pandas创建一个Excel文件：

import pandas as pd


创建一个DataFrame对象


data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],


        'Age': [28, 24, 35, 32],


        'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}


df = pd.DataFrame(data)


将DataFrame写入Excel文件


df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame对象，并将其写入一个名为output.xlsx的Excel文件中。

1.3 读取Excel文件

你还可以使用pandas读取Excel文件：

# 读取Excel文件


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


print(df)

这种方法适用于大多数情况下的Excel文件处理任务。

二、使用openpyxl库

openpyxl是一个用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。

2.1 安装openpyxl库

你可以通过以下命令安装openpyxl库：

pip install openpyxl

2.2 创建Excel文件

以下是一个使用openpyxl创建Excel文件的示例：

from openpyxl import Workbook


创建一个Workbook对象


wb = Workbook()


获取当前活跃的工作表


ws = wb.active


向工作表中添加数据


ws['A1'] = 'Name'


ws['B1'] = 'Age'


ws['C1'] = 'City'


data = [


    ['John', 28, 'New York'],


    ['Anna', 24, 'Paris'],


    ['Peter', 35, 'Berlin'],


    ['Linda', 32, 'London']


]


for row in data:


    ws.append(row)


保存工作簿


wb.save('output_openpyxl.xlsx')

在这个示例中，我们使用openpyxl创建了一个工作簿，并向其中添加了一些数据，最后将其保存为output_openpyxl.xlsx文件。

三、使用xlsxwriter库

xlsxwriter是一个用于创建Excel 2007+ xlsx文件的Python库，支持多种Excel功能，如图表、格式化和条件格式。

3.1 安装xlsxwriter库

你可以通过以下命令安装xlsxwriter库：

pip install XlsxWriter

3.2 创建Excel文件

以下是一个使用xlsxwriter创建Excel文件的示例：

import xlsxwriter


创建一个Workbook对象


workbook = xlsxwriter.Workbook('output_xlsxwriter.xlsx')


worksheet = workbook.add_worksheet()


定义数据


data = [


    ['Name', 'Age', 'City'],


    ['John', 28, 'New York'],


    ['Anna', 24, 'Paris'],


    ['Peter', 35, 'Berlin'],


    ['Linda', 32, 'London']


]


向工作表中写入数据


row = 0


for name, age, city in data:


    worksheet.write(row, 0, name)


    worksheet.write(row, 1, age)


    worksheet.write(row, 2, city)


    row += 1


关闭工作簿


workbook.close()

在这个示例中，我们使用xlsxwriter创建了一个工作簿，并向其中添加了一些数据，最后将其保存为output_xlsxwriter.xlsx文件。

四、数据格式化和样式

除了基本的数据写入，你可能还需要对Excel表格进行格式化和样式设置。以下是一些常见的格式化和样式设置示例：

4.1 使用pandas进行格式化

pandas的Styler对象允许你对DataFrame进行格式化。以下是一个示例：

import pandas as pd


data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],


        'Age': [28, 24, 35, 32],


        'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}


df = pd.DataFrame(data)


设置样式


styled_df = df.style.set_properties({'text-align': 'center'})


将DataFrame写入Excel文件


styled_df.to_excel('styled_output.xlsx', index=False)

4.2 使用openpyxl进行格式化

openpyxl提供了丰富的格式化选项。以下是一个示例：

from openpyxl import Workbook


from openpyxl.styles import Font, Alignment


wb = Workbook()


ws = wb.active


向工作表中添加数据


ws['A1'] = 'Name'


ws['B1'] = 'Age'


ws['C1'] = 'City'


data = [


    ['John', 28, 'New York'],


    ['Anna', 24, 'Paris'],


    ['Peter', 35, 'Berlin'],


    ['Linda', 32, 'London']


]


for row in data:


    ws.append(row)


设置字体和对齐方式


for cell in ws["1:1"]:


    cell.font = Font(bold=True)


    cell.alignment = Alignment(horizontal="center")


保存工作簿


wb.save('formatted_output_openpyxl.xlsx')

4.3 使用xlsxwriter进行格式化

xlsxwriter也提供了丰富的格式化选项。以下是一个示例：

import xlsxwriter


workbook = xlsxwriter.Workbook('formatted_output_xlsxwriter.xlsx')


worksheet = workbook.add_worksheet()


data = [


    ['Name', 'Age', 'City'],


    ['John', 28, 'New York'],


    ['Anna', 24, 'Paris'],


    ['Peter', 35, 'Berlin'],


    ['Linda', 32, 'London']


]


定义格式


bold = workbook.add_format({'bold': True, 'align': 'center'})


向工作表中写入数据并应用格式


row = 0


for name, age, city in data:


    worksheet.write(row, 0, name, bold if row == 0 else None)


    worksheet.write(row, 1, age, bold if row == 0 else None)


    worksheet.write(row, 2, city, bold if row == 0 else None)


    row += 1


关闭工作簿


workbook.close()

五、生成图表和复杂数据处理

在实际应用中，生成图表和处理复杂数据也是常见需求。

5.1 使用pandas和matplotlib生成图表

pandas与matplotlib结合可以轻松生成图表：

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt


data = {'Year': [2018, 2019, 2020, 2021],


        'Sales': [150, 200, 300, 400]}


df = pd.DataFrame(data)


生成图表


df.plot(x='Year', y='Sales', kind='bar')


保存图表


plt.savefig('sales_chart.png')


将图表写入Excel文件


with pd.ExcelWriter('chart_output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:


    df.to_excel(writer, sheet_name='Data', index=False)


    workbook = writer.book


    worksheet = workbook.create_sheet('Chart')


    # 插入图表


    img = openpyxl.drawing.image.Image('sales_chart.png')


    worksheet.add_image(img, 'A1')

5.2 使用openpyxl生成图表

openpyxl也支持生成图表：

from openpyxl import Workbook


from openpyxl.chart import BarChart, Reference


wb = Workbook()


ws = wb.active


data = [


    ['Year', 'Sales'],


    [2018, 150],


    [2019, 200],


    [2020, 300],


    [2021, 400]


]


for row in data:


    ws.append(row)


创建图表


chart = BarChart()


data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=5)


categories = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=5)


chart.add_data(data, titles_from_data=True)


chart.set_categories(categories)


插入图表


ws.add_chart(chart, 'E5')


保存工作簿


wb.save('chart_output_openpyxl.xlsx')

六、处理大型数据集

处理大型数据集时，你可能需要考虑内存使用和性能。

6.1 使用pandas处理大型数据集

pandas提供了处理大型数据集的功能，如分块读取：

import pandas as pd


分块读取大型Excel文件


chunk_size = 10000


for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunk_size):


    # 处理每个块


    print(chunk)

6.2 使用openpyxl处理大型数据集

openpyxl可以通过逐行读取和写入来处理大型数据集：

from openpyxl import load_workbook


加载大型Excel文件


wb = load_workbook('large_file.xlsx', read_only=True)


ws = wb.active


for row in ws.iter_rows(min_row=2):


    # 处理每一行


    print([cell.value for cell in row])

七、自动化任务

Python可以通过脚本自动化处理Excel文件的任务。

7.1 自动化报告生成

你可以使用Python脚本定期生成报告：

import pandas as pd


def generate_report():


    # 读取数据


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


    # 进行数据处理


    summary = df.groupby('Category').sum()


    # 保存报告


    summary.to_excel('report.xlsx')


定期生成报告


import schedule


import time


schedule.every().day.at("09:00").do(generate_report)


while True:


    schedule.run_pending()


    time.sleep(1)

7.2 自动化邮件发送

你还可以将生成的报告通过邮件发送：

import smtplib


from email.mime.multipart import MIMEMultipart


from email.mime.base import MIMEBase


from email import encoders


def send_email():


    # 设置邮件内容


    msg = MIMEMultipart()


    msg['From'] = 'your_email@example.com'


    msg['To'] = 'recipient@example.com'


    msg['Subject'] = 'Daily Report'


    # 添加附件


    attachment = MIMEBase('application', 'octet-stream')


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


        attachment.set_payload(file.read())


    encoders.encode_base64(attachment)


    attachment.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename='report.xlsx')


    msg.attach(attachment)


    # 发送邮件


    with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server:


        server.starttls()


        server.login('your_email@example.com', 'your_password')


        server.send_message(msg)


定期发送邮件


schedule.every().day.at("09:15").do(send_email)


while True:


    schedule.run_pending()


    time.sleep(1)

八、总结

通过上述方法，你可以使用Python高效地创建、读取和处理Excel文件。pandas库适合处理数据分析和基本的Excel操作，openpyxl库和xlsxwriter库则提供了更细粒度的控制和功能。根据具体需求选择合适的库，可以极大地提高工作效率和自动化程度。无论是生成报告、格式化数据，还是处理大型数据集，Python都能提供强大的支持。使用Python制作Excel表格不仅能提高工作效率，还能通过自动化脚本减少人为错误，使数据处理更加高效和可靠。

相关问答FAQs：

1. 我可以使用Python来制作Excel表格吗？
是的，你可以使用Python来制作Excel表格。Python提供了一些库，如openpyxl和xlwt，可以用于创建、编辑和保存Excel文件。

2. 如何安装openpyxl库来制作Excel表格？
要安装openpyxl库，你可以使用pip命令在命令行中运行以下命令：pip install openpyxl。这将自动下载并安装openpyxl库。

3. 如何使用Python创建一个空的Excel表格？
要创建一个空的Excel表格，你可以使用openpyxl库。首先，导入openpyxl模块，然后创建一个Workbook对象。接下来，你可以使用该对象来创建一个新的工作表并保存Excel文件。

下面是一个简单的示例代码：

import openpyxl

# 创建一个新的工作簿
workbook = openpyxl.Workbook()

# 创建一个新的工作表
worksheet = workbook.active

# 保存Excel文件
workbook.save("example.xlsx")

这将创建一个名为"example.xlsx"的空Excel文件。

原创文章，作者：Edit1，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/772342

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