《Python 自动化办公》技巧

近期因业务需要使用 Python 批量处理生产 Log excel 文件，参考一些书籍，完成数据的批处理。

python 中能操作 Excel 的库对比：

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一、Python xlrd 读取 操作 Excel

1.1 xlrd 模块介绍

（1）什么是 xlrd 模块？
python 操作 excel 主要用到 xlrd 和 xlwt 这两个库，即 xlrd 是读 excel，xlwt 是写 excel 的库。

（2）为什么使用 xlrd 模块？
在 UI 自动化或者接口自动化中数据维护是一个核心，所以此模块非常实用。

xlrd 模块可以用于读取 Excel 的数据，速度非常快，推荐使用！

【官方文档】

1.2 安装 xlrd 模块

到 python 官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装，前提是已经安装了python 环境。

或者在 cmd 窗口 pip install xlrd

#pip install xlrd

1.3 使用介绍

常用单元格的数据类型
- empty（空的）
- string（text）
- number
- date
- boolean
- error
- blank（空白表格）

导入模块

import xlrd

打开 Excel 文件读取数据

data = xlrd.open_workbook(filename)#文件名以及路径，如果路径或者文件名有中文给前面加一个

常用的函数
excel 中最重要的方法就是 book 和 sheet 的操作

（1）获取 book（excel 文件）中一个工作表

table = data.sheets()[0]             #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_index(sheet_indx)  #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_name(sheet_name)  #通过名称获取

以上三个函数都会返回一个 xlrd.sheet.Sheet() 对象

names = data.sheet_names()        #返回book中所有工作表的名字
data.sheet_loaded(sheet_name or indx)    # 检查某个sheet是否导入完毕

（2） 行的操作

nrows = table.nrows
    # 获取该sheet中的行数，注，这里table.nrows后面不带().

table.row(rowx)
    # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表,这与tabel.raw()方法并没有区别。

table.row_slice(rowx)
    # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表

table.row_types(rowx, start_colx=0, end_colx=None)
    # 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表；    
    # 返回值为逻辑值列表，若类型为empy则为0，否则为1

table.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None)
    # 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表

table.row_len(rowx)
    # 返回该行的有效单元格长度，即这一行有多少个数据

（3）列（colnum）的操作

ncols = table.ncols
    # 获取列表的有效列数

table.col(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表

table.col_slice(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表

table.col_types(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有单元格的数据类型组成的列表

table.col_values(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有单元格的数据组成的列表

（4）单元格的操作

table.cell(rowx,colx)
    # 返回单元格对象

table.cell_type(rowx,colx)
    # 返回对应位置单元格中的数据类型

table.cell_value(rowx,colx)
    # 返回对应位置单元格中的数据

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二、Python xlwt 写入 操作 Excel（仅限 xls 格式！）

xlwt 可以用于写入新的 Excel 表格或者在原表格基础上进行修改，速度也很快，推荐使用！

但列超过256时，就写不了

【官方文档】

2.1 pip 安装 xlwt

#pip install xlwt

2.2 使用 xlwt 创建新表格并写入

编写 xlwt 新表格写入程序:

使用 xlwt 创建新表格并写入
def fun3_2_2():
    # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel）
    workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')

    # 创建新的sheet表
    worksheet = workbook.add_sheet("xmamiga")

    # 往表格写入内容
    worksheet.write(0,0, "内容1")
    worksheet.write(2,1, "内容2")

    # 保存
    workbook.save("新创建的表格.xls")

    #workbook.save(filedestination+file+datetime.now().strftime('%Y%m%d')+".xls")

2.3 xlwt 设置字体格式

程序示例：

xlwt 设置字体格式
def fun3_2_3():
    # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel）
    workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')

    # 创建新的sheet表
    worksheet = workbook.add_sheet("xmamiga")

    # 初始化样式
    style = xlwt.XFStyle()

    # 为样式创建字体
    font = xlwt.Font()
    font.name = 'Times New Roman'   #字体
    font.bold = True                #加粗
    font.underline = True           #下划线
    font.italic = True              #斜体

    # 设置样式
    style.font = font

    # 往表格写入内容
    worksheet.write(0,0, "内容1")
    worksheet.write(2,1, "内容2",style)

    # 保存
    workbook.save("新创建的表格.xls")

    #workbook.save(filedestination+file+datetime.now().strftime('%Y%m%d')+".xls")

2.4 xlwt 设置列宽

xlwt中列宽的值表示方法：默认字体0的1/256为衡量单位。
xlwt创建时使用的默认宽度为2960，既11个字符0的宽度
所以我们在设置列宽时可以用如下方法：
width = 256 * 20 256为衡量单位，20表示20个字符宽度

程序示例：

设置列宽
def fun3_2_4():
    # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel）
    workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')

    # 创建新的sheet表
    worksheet = workbook.add_sheet("xmamiga")

    # 往表格写入内容
    worksheet.write(0,0, "内容1")
    worksheet.write(2,1, "内容2")

    # 设置列宽
    worksheet.col(0).width = 256*20

    # 保存
    workbook.save("新创建的表格.xls")

    #workbook.save(filedestination+file+datetime.now().strftime('%Y%m%d')+".xls")

2.5 xlwt 设置行高

在 xlwt 中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高
行高是在单元格的样式中设置的，你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高

程序示例：

设置行高
def fun3_2_5():
    # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel）
    workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')

    # 创建新的sheet表
    worksheet = workbook.add_sheet("xmamiga")

    # 往表格写入内容
    worksheet.write(0,0, "内容1")
    worksheet.write(2,1, "内容2")

    # 设置行高
    style = xlwt.easyxf('font:height 360;')  # 18pt,类型小初的字号
    row = worksheet.row(0)
    row.set_style(style)

    # 保存
    workbook.save("新创建的表格.xls")

    #workbook.save(filedestination+file+datetime.now().strftime('%Y%m%d')+".xls")

2.6 xlwt 合并列和行

程序示例：

合并列和行
def fun3_2_6():
    # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel）
    workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')

    # 创建新的sheet表
    worksheet = workbook.add_sheet("xmamiga")

    # 往表格写入内容
    worksheet.write(0,0, "内容1")

    # 合并 第1行到第2行 的 第0列到第3列
    worksheet.write_merge(1, 2, 0, 3, 'Merge Test')

    # 保存
    workbook.save("新创建的表格.xls")

    #workbook.save(filedestination+file+datetime.now().strftime('%Y%m%d')+".xls")

2.7 xlwt 添加边框

程序示例：

添加边框
def fun3_2_7():
    # 创建新的workbook（其实就是创建新的excel）
    workbook = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')

    # 创建新的sheet表
    worksheet = workbook.add_sheet("xmamigat")

    # 往表格写入内容
    worksheet.write(0,0, "内容1")

    # 设置边框样式
    borders = xlwt.Borders()  # Create Borders

    # May be:   NO_LINE, THIN, MEDIUM, DASHED, DOTTED, THICK, DOUBLE, HAIR,
    #           MEDIUM_DASHED, THIN_DASH_DOTTED, MEDIUM_DASH_DOTTED, THIN_DASH_DOT_DOTTED,
    #           MEDIUM_DASH_DOT_DOTTED, SLANTED_MEDIUM_DASH_DOTTED, or 0x00 through 0x0D.
    # DASHED虚线
    # NO_LINE没有
    # THIN实线

    borders.left = xlwt.Borders.DASHED
    borders.right = xlwt.Borders.DASHED
    borders.top = xlwt.Borders.DASHED
    borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED
    borders.left_colour = 0x40
    borders.right_colour = 0x40
    borders.top_colour = 0x40
    borders.bottom_colour = 0x40

    style = xlwt.XFStyle()  # Create Style
    style.borders = borders  # Add Borders to Style

    worksheet.write(0, 0, '内容1', style)

    worksheet.write(2,1, "内容2")

    # 保存
    workbook.save("新创建的表格.xls")

    #workbook.save(filedestination+file+datetime.now().strftime('%Y%m%d')+".xls")

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三、Python xlutils 修改 操作 Excel

xlutils 可用于拷贝原 excel 或者在原 excel 基础上进行修改，并保存；

【官方文档】

3.1 pip 安装 xlutils

#pip install xlutils

3.2 xlutils 拷贝源文件（需配合 xlrd 使用）

程序示例：

拷贝源文件
def fun3_3_2():
    workbook = xlrd.open_workbook('3_3 xlutils 修改操作练习.xlsx')  # 打开工作簿
    new_workbook = copy(workbook)  # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
    new_workbook.save("new_test.xls")  # 保存工作簿

不过表格的样式全部消失了。

3.3 xlutils 读取 写入 （也就是修改）Excel 表格信息

程序示例：

xlutils 读取 写入 Excel 表格信息
def fun3_3_3():
    # file_path：文件路径，包含文件的全名称
    # formatting_info=True：保留Excel的原格式（使用与xlsx文件）
    workbook = xlrd.open_workbook('3_3 xlutils 修改操作练习.xlsx')

    new_workbook = copy(workbook)  # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象

    # 读取表格信息
    sheet = workbook.sheet_by_index(0)
    col2 = sheet.col_values(1)  # 取出第二列
    cel_value = sheet.cell_value(1, 1)
    print(col2)
    print(cel_value)

    # 写入表格信息
    write_save = new_workbook.get_sheet(0)
    write_save.write(0, 0, "xlutils写入！")

    new_workbook.save("new_test.xls")  # 保存工作簿

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四、Python xlwings 读取 写入 修改 操作 Excel

xlwings 比起 xlrd、xlwt 和 xlutils，xlwings 可豪华多了，它具备以下特点：

• xlwings 能够非常方便的读写 Excel 文件中的数据，并且能够进行单元格格式的修改
• 可以和 matplotlib 以及 pandas 无缝连接，支持读写 numpy、pandas 数据类型，将 matplotlib 可视化图表导入到 excel 中。
• 可以调用 Excel 文件中 VBA 写好的程序，也可以让 VBA 调用用 Python 写的程序。
• 开源免费，一直在更新

【官网地址】
【官方文档】

4.1 pip 安装 xlwings

#pip install xlwings

4.2 基本操作

引入库
import xlwings as xw 
打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄
app = xw.App(visible=True,add_book=False)
#新建工作簿 (如果不接下一条代码的话，Excel只会一闪而过，卖个萌就走了）
wb = app.books.add()
打开已有工作簿（支持绝对路径和相对路径）
wb = app.books.open('example.xlsx')
#wb = xw.Book('example.xlsx')
#这样的话就不会频繁打开新的Excel
保存工作簿
wb.save('example.xlsx')
退出工作簿（可省略）
wb.close()
退出Excel
app.quit()

打开已存在的 Excel 文档

# 导入xlwings模块
import xlwings as xw

# 打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭
app=xw.App(visible=True,add_book=False)
app.display_alerts=False
app.screen_updating=False

# 文件位置：filepath，打开test文档，然后保存，关闭，结束程序
#filelocation = "E:\\work\\cchip\\Tool\\生产数据\\Audio\\美格信\\"
filepath=r'g:\Python Scripts\test.xlsx'
wb=app.books.open(filepath)
wb.save()
wb.close()
app.quit()

新建 Excel 文档，命名为 test.xlsx，并保存在D盘

import xlwings as xw

app=xw.App(visible=True,add_book=False)
wb=app.books.add()
wb.save(r'd:\test.xlsx')
wb.close()
app.quit()

在单元格输入值

新建test.xlsx，在sheet1的第一个单元格输入 “人生” ，然后保存关闭，退出Excel程序。
 import xlwings as xw

 app=xw.App(visible=True,add_book=False)
 wb=app.books.add()

 # wb就是新建的工作簿(workbook)，下面则对wb的sheet1的A1单元格赋值
 wb.sheets['sheet1'].range('A1').value='人生'
 wb.save(r'd:\test.xlsx')
 wb.close()
 app.quit()

打开已保存的test.xlsx，在sheet2的第二个单元格输入“苦短”，然后保存关闭，退出Excel程序

 import xlwings as xw

 app=xw.App(visible=True,add_book=False)
 wb=app.books.open(r'd:\test.xlsx')

 # wb就是新建的工作簿(workbook)，下面则对wb的sheet1的A1单元格赋值
 wb.sheets['sheet1'].range('A1').value='苦短'
 wb.save()
 wb.close()
 app.quit()

掌握以上代码，已经完全可以把Excel当作一个txt文本进行数据储存了，也可以读取Excel文件的数据，进行计算后，并将结果保存在Excel中。

4.3 引用工作薄、工作表和单元格

（1）按名字引用工作簿，注意工作簿应该首先被打开
wb=xw.books['工作簿的名字‘]
（2）引用活动的工作薄
wb=xw.books.active
（3）引用工作簿中的sheet
sht=xw.books['工作簿的名字‘].sheets['sheet的名字']
# 或者
wb=xw.books['工作簿的名字']
sht=wb.sheets[sheet的名字]
（4）引用活动sheet
sht=xw.sheets.active
（5）引用A1单元格
rng=xw.books['工作簿的名字‘].sheets['sheet的名字']
# 或者
sht=xw.books['工作簿的名字‘].sheets['sheet的名字']
rng=sht.range('A1')
（6）引用活动sheet上的单元格
# 注意Range首字母大写
rng=xw.Range('A1')


#其中需要注意的是单元格的完全引用路径是：
# 第一个Excel程序的第一个工作薄的第一张sheet的第一个单元格
xw.apps[0].books[0].sheets[0].range('A1')
迅速引用单元格的方式是
sht=xw.books['名字'].sheets['名字']

4.4 写入&读取数据

1.写入数据

（1）选择起始单元格A1,写入字符串‘Hello’

sht.range('a1').value = 'Hello'

（2）写入列表

# 行存储：将列表[1,2,3]储存在A1：C1中
sht.range('A1').value=[1,2,3]
# 列存储：将列表[1,2,3]储存在A1:A3中
sht.range('A1').options(transpose=True).value=[1,2,3]
# 将2x2表格，即二维数组，储存在A1:B2中，如第一行1，2，第二行3，4
sht.range('A1').options(expand='table')=[[1,2],[3,4]]

默认按行插入：A1:D1分别写入1,2,3,4

sht.range('a1').value = [1,2,3,4]
等同于
sht.range('a1:d1').value = [1,2,3,4]

按列插入：A2:A5分别写入5,6,7,8

你可能会想：
sht.range('a2:a5').value = [5,6,7,8]
但是你会发现xlwings还是会按行处理的，上面一行等同于：
sht.range('a2').value = [5,6,7,8]
正确语法:
sht.range('a2').options(transpose=True).value = [5,6,7,8]

2.读取数据

（1）读取单个值
# 将A1的值，读取到a变量中
a=sht.range('A1').value
（2）将值读取到列表中
#将A1到A2的值，读取到a列表中
a=sht.range('A1:A2').value
# 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取
a=sht.range('A1:B2').value
选取一列的数据
先计算单元格的行数(前提是连续的单元格)
rng = sht.range('a1').expand('table')
nrows = rng.rows.count
接着就可以按准确范围读取了
a = sht.range(f'a1:a{nrows}').value
选取一行的数据
ncols = rng.columns.count
#用切片
fst_col = sht[0,:ncols].value

4.5 常用函数和方法

1.Book 工作薄常用的api

wb=xw.books[‘工作簿名称']
wb.activate() 激活为当前工作簿
wb.fullname 返回工作簿的绝对路径
wb.name 返回工作簿的名称
wb.save(path=None) 保存工作簿，默认路径为工作簿原路径，若未保存则为脚本所在的路径
wb. close() 关闭工作簿

代码示例：

# 引用Excel程序中，当前的工作簿
wb=xw.books.acitve
# 返回工作簿的绝对路径
x=wb.fullname
# 返回工作簿的名称
x=wb.name
# 保存工作簿，默认路径为工作簿原路径，若未保存则为脚本所在的路径
x=wb.save(path=None)
# 关闭工作簿
x=wb.close()

2.sheet 常用的api

# 引用某指定sheet
sht=xw.books['工作簿名称'].sheets['sheet的名称']
# 激活sheet为活动工作表
sht.activate()
# 清除sheet的内容和格式
sht.clear()
# 清除sheet的内容
sht.contents()
# 获取sheet的名称
sht.name
# 删除sheet
sht.delete

3.range 常用的api

# 引用当前活动工作表的单元格
rng=xw.Range('A1')
# 加入超链接
# rng.add_hyperlink(r'www.baidu.com','百度',‘提示：点击即链接到百度')
# 取得当前range的地址
rng.address
rng.get_address()
# 清除range的内容
rng.clear_contents()
# 清除格式和内容
rng.clear()
# 取得range的背景色,以元组形式返回RGB值
rng.color
# 设置range的颜色
rng.color=(255,255,255)
# 清除range的背景色
rng.color=None
# 获得range的第一列列标
rng.column
# 返回range中单元格的数据
rng.count
# 返回current_region
rng.current_region
# 返回ctrl + 方向
rng.end('down')
# 获取公式或者输入公式
rng.formula='=SUM(B1:B5)'
# 数组公式
rng.formula_array
# 获得单元格的绝对地址
rng.get_address(row_absolute=True, column_absolute=True,include_sheetname=False, external=False)
# 获得列宽
rng.column_width
# 返回range的总宽度
rng.width
# 获得range的超链接
rng.hyperlink
# 获得range中右下角最后一个单元格
rng.last_cell
# range平移
rng.offset(row_offset=0,column_offset=0)
#range进行resize改变range的大小
rng.resize(row_size=None,column_size=None)
# range的第一行行标
rng.row
# 行的高度，所有行一样高返回行高，不一样返回None
rng.row_height
# 返回range的总高度
rng.height
# 返回range的行数和列数
rng.shape
# 返回range所在的sheet
rng.sheet
#返回range的所有行
rng.rows
# range的第一行
rng.rows[0]
# range的总行数
rng.rows.count
# 返回range的所有列
rng.columns
# 返回range的第一列
rng.columns[0]
# 返回range的列数
rng.columns.count
# 所有range的大小自适应
rng.autofit()
# 所有列宽度自适应
rng.columns.autofit()
# 所有行宽度自适应
rng.rows.autofit()

4.books 工作簿集合的 api

# 新建工作簿
xw.books.add()
# 引用当前活动工作簿
xw.books.active

5.sheets 工作表的集合

# 新建工作表
xw.sheets.add(name=None,before=None,after=None)
# 引用当前活动sheet
xw.sheets.active

4.6 数据结构

1.一维数据
python的列表，可以和Excel中的行列进行数据交换，python中的一维列表，在Excel中默认为一行数据。

import xlwings as xw

sht=xw.sheets.active

# 将1，2，3分别写入了A1，B1，C1单元格中
sht.range('A1').value=[1,2,3]

# 将A1，B1，C1单元格的值存入list1列表中
list1=sht.range('A1:C1').value

# 将1，2，3分别写入了A1，A2，A3单元格中
sht.range('A1').options(transpose=True).value=[1,2,3]

# 将A1，A2，A3单元格中值存入list1列表中
list1=sht.range('A1:A3').value

2.二维数据
python 的二维列表，可以转换为 Excel 中的行列。二维列表，即列表中的元素还是列表。在 Excel 中，二维列表中的列表元素，代表 Excel 表格中的一列。例如：

# 将a1,a2,a3输入第一列，b1,b2,b3输入第二列
list1=[[‘a1’,'a2','a3'],['b1','b2','b3']]
sht.range('A1').value=list1

# 将A1：B3的值赋给二维列表list1
list1=sht.range('A1:B3').value

3.Excel 中区域的选取表格

# 选取第一列
rng=sht. range('A1').expand('down')
rng.value=['a1','a2','a3']


# 选取第一行
rng=sht.range('A1').expand('right')
rng=['a1','b1']


# 选取表格
rng.sht.range('A1').expand('table')
rng.value=[[‘a1’,'a2','a3'],['b1','b2','b3']]

4.7 xlwings 生成图表

生成图表的方法，具体方法也可参见：Python 操作 Excel 库 xlwings 常用操作详解！

import xlwings as xw
app = xw.App()
wb = app.books.active
sht = wb.sheets.active

chart = sht.charts.add(100, 10)  # 100, 10 为图表放置的位置坐标。以像素为单位。
chart.set_source_data(sht.range('A1').expand())  # 参数为表格中的数据区域。
# chart.chart_type = i               # 用来设置图表类型，具体参数件下面详细说明。
chart.api[1].ChartTitle.Text = i          # 用来设置图表的标题。

示例代码：

import xlwings as xw
app = xw.App()
wb = app.books.active
sht = wb.sheets.active
# 生成图表的数据
sht.range('A1').value = [['时间', '数量'], ['1日', 2], ['2日', 1], ['3日', 3]
             , ['4日', 4], ['5日', 5], ['6日', 6]]
"""图表类型参数，被注释的那几个，无法生成对应的图表"""
dic = {
  '3d_area': -4098,
  '3d_area_stacked': 78,
  '3d_area_stacked_100': 79,
  '3d_bar_clustered': 60,
  '3d_bar_stacked': 61,
  '3d_bar_stacked_100': 62,
  '3d_column': -4100,
  '3d_column_clustered': 54,
  '3d_column_stacked': 55,
  '3d_column_stacked_100': 56,
  '3d_line': -4101,
  '3d_pie': -4102,
  '3d_pie_exploded': 70,
  'area': 1,
  'area_stacked': 76,
  'area_stacked_100': 77,
  'bar_clustered': 57,
  'bar_of_pie': 71,
  'bar_stacked': 58,
  'bar_stacked_100': 59,
  'bubble': 15,
  'bubble_3d_effect': 87,
  'column_clustered': 51,
  'column_stacked': 52,
  'column_stacked_100': 53,
  'cone_bar_clustered': 102,
  'cone_bar_stacked': 103,
  'cone_bar_stacked_100': 104,
  'cone_col': 105,
  'cone_col_clustered': 99,
  'cone_col_stacked': 100,
  'cone_col_stacked_100': 101,
  'cylinder_bar_clustered': 95,
  'cylinder_bar_stacked': 96,
  'cylinder_bar_stacked_100': 97,
  'cylinder_col': 98,
  'cylinder_col_clustered': 92,
  'cylinder_col_stacked': 93,
  'cylinder_col_stacked_100': 94,
  'doughnut': -4120,
  'doughnut_exploded': 80,
  'line': 4,
  'line_markers': 65,
  'line_markers_stacked': 66,
  'line_markers_stacked_100': 67,
  'line_stacked': 63,
  'line_stacked_100': 64,
  'pie': 5,
  'pie_exploded': 69,
  'pie_of_pie': 68,
  'pyramid_bar_clustered': 109,
  'pyramid_bar_stacked': 110,
  'pyramid_bar_stacked_100': 111,
  'pyramid_col': 112,
  'pyramid_col_clustered': 106,
  'pyramid_col_stacked': 107,
  'pyramid_col_stacked_100': 108,
  'radar': -4151,
  'radar_filled': 82,
  'radar_markers': 81,
  # 'stock_hlc': 88,
  # 'stock_ohlc': 89,
  # 'stock_vhlc': 90,
  # 'stock_vohlc': 91,
  # 'surface': 83,
  # 'surface_top_view': 85,
  # 'surface_top_view_wireframe': 86,
  # 'surface_wireframe': 84,
  'xy_scatter': -4169,
  'xy_scatter_lines': 74,
  'xy_scatter_lines_no_markers': 75,
  'xy_scatter_smooth': 72,
  'xy_scatter_smooth_no_markers': 73
}
w = 385
h = 241
n = 0
x = 100
y = 10
for i in dic.keys():
  xx = x + n % 3*w  # 用来生成图表放置的x坐标。
  yy = y + n//3*h   # 用来生成图表放置的y坐标。
  chart = sht.charts.add(xx, yy)
  chart.set_source_data(sht.range('A1').expand())
  chart.chart_type = i
  chart.api[1].ChartTitle.Text = i
  n += 1
wb.save('chart_图表')
wb.close()
app.quit()

---

五、Python openpyxl 读取 写入 修改 操作 Excel

在 openpyxl 中，主要用到三个概念：Workbooks，Sheets，Cells。
Workbook 就是一个 excel 工作表；

Sheet 是工作表中的一张表页；

Cell 就是简单的一个格。

openpyxl 就是围绕着这三个概念进行的，不管读写都是“三板斧”：打开 Workbook，定位 Sheet，操作 Cell。

【官方文档】

官方示例：

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()

# grab the active worksheet
ws = wb.active

# Data can be assigned directly to cells
ws['A1'] = 42

# Rows can also be appended
ws.append([1, 2, 3])

# Python types will automatically be converted
import datetime
ws['A2'] = datetime.datetime.now()

# Save the file
wb.save("sample.xlsx")

5.1 openpyxl 基本操作

1.安装

#pip install openpyxl

2.打开文件
（1）新建

from  openpyxl import  Workbook 
# 实例化
wb = Workbook()
# 激活 worksheet
ws = wb.active

（2）打开已有

from openpyxl  import load_workbook

wb = load_workbook('文件名称.xlsx')

3.写入数据

# 方式一：数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式)
ws['A1'] = 42
# 方式二：可以附加行，从第一列开始附加(从最下方空白处，最左开始)(可以输入多行)
ws.append([1, 2, 3])
# 方式三：Python 类型会被自动转换
ws['A3'] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

4.创建表（sheet）

# 方式一：插入到最后(default)
ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") 
# 方式二：插入到最开始的位置
ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0)

5.选择表（sheet）

# sheet 名称可以作为 key 进行索引
ws3 = wb["New Title"]
ws4 = wb.get_sheet_by_name("New Title")

6.查看表名（sheet）

# 显示所有表名
>>> print(wb.sheetnames)
['Sheet2', 'New Title',  'Sheet1']
# 遍历所有表
>>> for sheet in  wb:
...     print(sheet.title)

7.访问单元格（cell）

（1）单个单元格访问

# 方法一
>>> c = ws['A4']
# 方法二：row 行；column 列
>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)
# 方法三：只要访问就创建
>>> for i in  range(1,101):
...         for j in range(1,101):
...            ws.cell(row=i, column=j)

（2）多个单元格访问

# 通过切片
>>> cell_range = ws['A1':'C2']
# 通过行(列)
>>> colC = ws['C']
>>> col_range = ws['C:D']
>>> row10 = ws[10]
>>> row_range = ws[5:10]
# 通过指定范围(行 → 行)
>>> for row in  ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
...    for cell in  row:
...        print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C2> 
# 通过指定范围(列 → 列)
>>> for row in  ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
...    for cell in  row:
...        print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C2>
# 遍历所有 方法一
>>> ws = wb.active
>>> ws['C9'] = 'hello world'
>>> tuple(ws.rows)
((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),
(<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),
...
(<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),
(<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))
# 遍历所有 方法二
>>> tuple(ws.columns)
((<Cell Sheet.A1>,
<Cell Sheet.A2>,
<Cell Sheet.A3>,
...
<Cell Sheet.B7>,
<Cell Sheet.B8>,
<Cell Sheet.B9>),
(<Cell Sheet.C1>,
...
<Cell Sheet.C8>,
<Cell Sheet.C9>))

8.保存数据

wb.save('文件名称.xlsx')

9.其它

（1）改变sheet标签按钮颜色

ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA" # 色值为RGB16进制值

（2）获取最大行，最大列

# 获得最大列和最大行
print(sheet.max_row)
print(sheet.max_column)

（3）获取每一行每一列

sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据，每一行又由一个tuple包裹。

sheet.columns类似，不过里面是每个tuple是每一列的单元格。

# 因为按行，所以返回A1, B1, C1这样的顺序
for row in sheet.rows:
    for cell in row:
        print(cell.value)

# A1, A2, A3这样的顺序
for column in sheet.columns:
    for cell in column:
        print(cell.value)

（4）根据数字得到字母，根据字母得到数字

from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string

# 根据列的数字返回字母
print(get_column_letter(2))  # B
# 根据字母返回列的数字
print(column_index_from_string('D'))  # 4

（5）删除工作表

# 方式一
wb.remove(sheet)
# 方式二
del wb[sheet]

（6）矩阵置换

rows = [
    ['Number', 'data1', 'data2'],
    [2, 40, 30],
    [3, 40, 25],
    [4, 50, 30],
    [5, 30, 10],
    [6, 25, 5],
    [7, 50, 10]]

list(zip(*rows))

# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7),
 ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50),
 ('data2', 30, 25, 30, 10, 5, 10)]

# 注意 方法会舍弃缺少数据的列(行)
rows = [
    ['Number', 'data1', 'data2'],
    [2, 40      ],    # 这里少一个数据
    [3, 40, 25],
    [4, 50, 30],
    [5, 30, 10],
    [6, 25, 5],
    [7, 50, 10],
]
# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7), ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50)]

10.设置单元格风格

（1）需要导入的类

from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment

（2）字体
下面的代码指定了等线24号，加粗斜体，字体颜色红色。直接使用cell的font属性，将Font对象赋值给它。

bold_itatic_24_font = Font(name='等线', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True)

sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font

（3）对齐方式
也是直接使用cell的属性aligment，这里指定垂直居中和水平居中。除了center，还可以使用right、left等等参数

# 设置B1中的数据垂直居中和水平居中
sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

（4）设置行高和列宽

# 第2行行高
sheet.row_dimensions[2].height = 40
# C列列宽
sheet.column_dimensions['C'].width = 30

（5）合并和拆分单元格
所谓合并单元格，即以合并区域的左上角的那个单元格为基准，覆盖其他单元格使之称为一个大的单元格。
相反，拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。

# 合并单元格， 往左上角写入数据即可
sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格
sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格

合并后只可以往左上角写入数据，也就是区间中:左边的坐标。
如果这些要合并的单元格都有数据，只会保留左上角的数据，其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据，合并后单元格中不会有数据。
以下是拆分单元格的代码。拆分后，值回到A1位置

sheet.unmerge_cells('A1:C3')

11.示例代码

import datetime
from random import choice
from time import time
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 设置文件 mingc
addr = "openpyxl.xlsx"
# 打开文件
wb = load_workbook(addr)
# 创建一张新表
ws = wb.create_sheet()
# 第一行输入
ws.append(['TIME', 'TITLE', 'A-Z'])

# 输入内容（500行数据）
for i in range(500):
    TIME = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
    TITLE = str(time())
    A_Z = get_column_letter(choice(range(1, 50)))
    ws.append([TIME, TITLE, A_Z])

# 获取最大行
row_max = ws.max_row
# 获取最大列
con_max = ws.max_column
# 把上面写入内容打印在控制台
for j in ws.rows:    # we.rows 获取每一行数据
    for n in j:
        print(n.value, end="\t")   # n.value 获取单元格的值
    print()
# 保存，save（必须要写文件名（绝对地址）默认 py 同级目录下，只支持 xlsx 格式）
wb.save(addr)

5.2 openpyxl 生成 2D图表

示例代码：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference

wb = Workbook(write_only=True)
ws = wb.create_sheet()

rows = [
    ('Number', 'Batch 1', 'Batch 2'),
    (2, 10, 30),
    (3, 40, 60),
    (4, 50, 70),
    (5, 20, 10),
    (6, 10, 40),
    (7, 50, 30),
]

for row in rows:
    ws.append(row)

chart1 = BarChart()
chart1.type = "col"
chart1.style = 10
chart1.title = "Bar Chart"
chart1.y_axis.title = 'Test number'
chart1.x_axis.title = 'Sample length (mm)'

data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=7, max_col=3)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7)
chart1.add_data(data, titles_from_data=True)
chart1.set_categories(cats)
chart1.shape = 4
ws.add_chart(chart1, "A10")

from copy import deepcopy

chart2 = deepcopy(chart1)
chart2.style = 11
chart2.type = "bar"
chart2.title = "Horizontal Bar Chart"
ws.add_chart(chart2, "G10")

chart3 = deepcopy(chart1)
chart3.type = "col"
chart3.style = 12
chart3.grouping = "stacked"
chart3.overlap = 100
chart3.title = 'Stacked Chart'
ws.add_chart(chart3, "A27")

chart4 = deepcopy(chart1)
chart4.type = "bar"
chart4.style = 13
chart4.grouping = "percentStacked"
chart4.overlap = 100
chart4.title = 'Percent Stacked Chart'
ws.add_chart(chart4, "G27")

wb.save("bar.xlsx")

5.3 openpyxl 生成 3D图表

示例代码：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import (
    Reference,
    Series,
    BarChart3D,
)

wb = Workbook()
ws = wb.active

rows = [
    (None, 2013, 2014),
    ("Apples", 5, 4),
    ("Oranges", 6, 2),
    ("Pears", 8, 3)
]

for row in rows:
    ws.append(row)

data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_col=3, max_row=4)
titles = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=4)
chart = BarChart3D()
chart.title = "3D Bar Chart"
chart.add_data(data=data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(titles)

ws.add_chart(chart, "E5")
wb.save("bar3d.xlsx")

---

六、Python xlswriter 写入 操作 Excel

XlsxWriter 是一个用来写 Excel2007 和 xlsx 文件格式的 python 模块。它可以用来写文本、数字、公式并支持单元格格式化、图片、图表、文档配置、自动过滤等特性

优点：功能更多、文档高保真、扩展格式类型、更快并可配置 缺点：不能用来读取和修改 excel 文件

【官方文档】

6.1 xlswriter 基本操作

1.安装 xlswriter 模块

#pip install XlsxWriter

2.创建 excel 文件

# 创建文件
workbook = xlsxwriter.Workbook("new_excel.xlsx") 

3.创建 sheet

# 创建sheet
worksheet = workbook.add_worksheet("first_sheet") 

4.写入数据

（1）写入文本

# 法一：
worksheet.write('A1', 'write something')
# 法二：
worksheet.write(1, 0, 'hello world')

（2）写入数字

# 写入数字
worksheet.write(0, 1, 32)
worksheet.write(1, 1, 32.3)

（3）写入函数

worksheet.write(2, 1, '=sum(B1:B2)')

（4）写入图片

# 插入图片
worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png')
worksheet.insert_image(0, 5, 'test.png', {'url': 'http://httpbin.org/'})

（5）写入日期

# 写入日期
d = workbook.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd'})
worksheet.write(0, 2, datetime.datetime.strptime('2017-09-13', '%Y-%m-%d'), d)

（6）设置行、列属性

# 设置行属性，行高设置为40
worksheet.set_row(0, 40)

# 设置列属性，把A到B列宽设置为20
worksheet.set_column('A:B', 20)

5.自定义格式

常用格式：
- 字体颜色：color
- 字体加粗：bold
- 字体大小：font_site
- 日期格式：num_format
- 超链接：url
- 下划线设置：underline
- 单元格颜色：bg_color
- 边框：border
- 对齐方式：align

# 自定义格式
f = workbook.add_format({'border': 1, 'font_size': 13, 'bold': True, 'align': 'center','bg_color': 'cccccc'})
worksheet.write('A3', "python excel", f)
worksheet.set_row(0, 40, f)
worksheet.set_column('A:E', 20, f)

6.批量往单元格写入数据

# 批量往单元格写入数据
worksheet.write_column('A15', [1, 2, 3, 4, 5])  # 列写入，从A15开始
worksheet.write_row('A12', [6, 7, 8, 9])        # 行写入，从A12开始

7.合并单元格写入

# 合并单元格写入
worksheet.merge_range(7,5, 11, 8, 'merge_range')

8.关闭文件

workbook.close()

6.3 xlswriter 生成折线图

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

import xlsxwriter

# 创建一个excel
workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_line.xlsx")
# 创建一个sheet
worksheet = workbook.add_worksheet()
# worksheet = workbook.add_worksheet("bug_analysis")

# 自定义样式，加粗
bold = workbook.add_format({'bold': 1})

# --------1、准备数据并写入excel---------------
# 向excel中写入数据，建立图标时要用到
headings = ['Number', 'testA', 'testB']
data = [
    ['2017-9-1', '2017-9-2', '2017-9-3', '2017-9-4', '2017-9-5', '2017-9-6'],
    [10, 40, 50, 20, 10, 50],
    [30, 60, 70, 50, 40, 30],
]

# 写入表头
worksheet.write_row('A1', headings, bold)

# 写入数据
worksheet.write_column('A2', data[0])
worksheet.write_column('B2', data[1])
worksheet.write_column('C2', data[2])

# --------2、生成图表并插入到excel---------------
# 创建一个柱状图(line chart)
chart_col = workbook.add_chart({'type': 'line'})

# 配置第一个系列数据
chart_col.add_series({
    # 这里的sheet1是默认的值，因为我们在新建sheet时没有指定sheet名
    # 如果我们新建sheet时设置了sheet名，这里就要设置成相应的值
    'name': '=Sheet1!$B$1',
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
    'values':   '=Sheet1!$B$2:$B$7',
    'line': {'color': 'red'},
})

# 配置第二个系列数据
chart_col.add_series({
    'name': '=Sheet1!$C$1',
    'categories':  '=Sheet1!$A$2:$A$7',
    'values':   '=Sheet1!$C$2:$C$7',
    'line': {'color': 'yellow'},
})

# 配置第二个系列数据(用了另一种语法)
# chart_col.add_series({
#     'name': ['Sheet1', 0, 2],
#     'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
#     'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
#     'line': {'color': 'yellow'},
# })

# 设置图表的title 和 x，y轴信息
chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'})
chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart_col.set_y_axis({'name':  'Sample length (mm)'})

# 设置图表的风格
chart_col.set_style(1)

# 把图表插入到worksheet并设置偏移
worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})

workbook.close()

6.4 xlswriter 生成柱状图

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

import xlsxwriter

# 创建一个excel
workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_column.xlsx")
# 创建一个sheet
worksheet = workbook.add_worksheet()
# worksheet = workbook.add_worksheet("bug_analysis")

# 自定义样式，加粗
bold = workbook.add_format({'bold': 1})

# --------1、准备数据并写入excel---------------
# 向excel中写入数据，建立图标时要用到
headings = ['Number', 'testA', 'testB']
data = [
    ['2017-9-1', '2017-9-2', '2017-9-3', '2017-9-4', '2017-9-5', '2017-9-6'],
    [10, 40, 50, 20, 10, 50],
    [30, 60, 70, 50, 40, 30],
]

# 写入表头
worksheet.write_row('A1', headings, bold)

# 写入数据
worksheet.write_column('A2', data[0])
worksheet.write_column('B2', data[1])
worksheet.write_column('C2', data[2])

# --------2、生成图表并插入到excel---------------
# 创建一个柱状图(column chart)
chart_col = workbook.add_chart({'type': 'column'})

# 配置第一个系列数据
chart_col.add_series({
    # 这里的sheet1是默认的值，因为我们在新建sheet时没有指定sheet名
    # 如果我们新建sheet时设置了sheet名，这里就要设置成相应的值
    'name': '=Sheet1!$B$1',
    'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
    'values':   '=Sheet1!$B$2:$B$7',
    'line': {'color': 'red'},
})

# 配置第二个系列数据(用了另一种语法)
chart_col.add_series({
    'name': '=Sheet1!$C$1',
    'categories':  '=Sheet1!$A$2:$A$7',
    'values':   '=Sheet1!$C$2:$C$7',
    'line': {'color': 'yellow'},
})

# 配置第二个系列数据(用了另一种语法)
# chart_col.add_series({
#     'name': ['Sheet1', 0, 2],
#     'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
#     'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
#     'line': {'color': 'yellow'},
# })

# 设置图表的title 和 x，y轴信息
chart_col.set_title({'name': 'The xxx site Bug Analysis'})
chart_col.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart_col.set_y_axis({'name':  'Sample length (mm)'})

# 设置图表的风格
chart_col.set_style(1)

# 把图表插入到worksheet以及偏移
worksheet.insert_chart('A10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})

workbook.close()

6.5 xlswriter 生成饼图

示例代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

import xlsxwriter

# 创建一个excel
workbook = xlsxwriter.Workbook("chart_pie.xlsx")
# 创建一个sheet
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 自定义样式，加粗
bold = workbook.add_format({'bold': 1})

# --------1、准备数据并写入excel---------------
# 向excel中写入数据，建立图标时要用到
data = [
    ['closed', 'active', 'reopen', 'NT'],
    [1012, 109, 123, 131],
]

# 写入数据
worksheet.write_row('A1', data[0], bold)
worksheet.write_row('A2', data[1])

# --------2、生成图表并插入到excel---------------
# 创建一个柱状图(pie chart)
chart_col = workbook.add_chart({'type': 'pie'})

# 配置第一个系列数据
chart_col.add_series({
    'name': 'Bug Analysis',
    'categories': '=Sheet1!$A$1:$D$1',
    'values': '=Sheet1!$A$2:$D$2',
    'points': [
        {'fill': {'color': '#00CD00'}},
        {'fill': {'color': 'red'}},
        {'fill': {'color': 'yellow'}},
        {'fill': {'color': 'gray'}},
    ],

})

# 设置图表的title 和 x，y轴信息
chart_col.set_title({'name': 'Bug Analysis'})

# 设置图表的风格
chart_col.set_style(10)

# 把图表插入到worksheet以及偏移
worksheet.insert_chart('B10', chart_col, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
workbook.close()

---

七、Python pandas 读取 写入 操作 Excel

简介：
pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas 提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

【官方网站】
【官方文档】

7.1 pip安装pandas

#pip install pandas

8.2 pandas 读写 Excel

程序示例：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

pandas读写Excel

def fun3_8_2():
    data = pd.read_excel('3_8 pandas 修改操作练习.xlsx', sheet_name='Sheet1')
    print(data)

    # 增加行数据，在第5行新增
    data.loc[4] = ['4', 'john', 'pandas']

    # 增加列数据，给定默认值None
    data['new_col'] = None

    # 保存数据
    DataFrame(data).to_excel('new.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)


if __name__ == '__main__':
    fun3_8_2()

pandas功能非常强大，这里只是做了又给很简单的示例，还有很多其它操作，可参考官方文档或快速入门进行学习。