Python 自動化辦公：操作 Excel 的七個示例
作者：手把手PythonAI
Python能高效地處理復雜的數據任務，而openpyxl則是專門用于操作Excel文件的庫，讓你無需打開Excel，就能完成創建、讀取、編輯等操作。
在日常工作中，Excel作為數據分析和報告制作的利器，幾乎無人不知無人不曉。然而，面對大量重復的數據錄入、整理、分析任務時，手動操作不僅耗時費力，還容易出錯。此時，Python與它的強大庫openpyxl便閃亮登場，助你輕松實現Excel自動化辦公。
Python以其簡潔易學的語法和豐富的數據處理庫，能高效地處理復雜的數據任務，而openpyxl則是專門用于操作Excel文件的庫，讓你無需打開Excel，就能完成創建、讀取、編輯等操作。
openpyxl庫簡介與安裝
openpyxl是一個開源的Python庫，專注于讀寫Microsoft Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。它支持高級功能如數據驗證、圖表、超鏈接、注釋等，且性能優秀，對大型文件處理游刃有余。安裝只需在命令行中輸入以下命令：
pip install openpyxl示例一：創建新Excel文件并寫入數據
想在Python里“無中生有”一個Excel文件？openpyxl幫你實現！下面的代碼將創建一個名為“my_data.xlsx”的文件，并在其中填入一些數據：
from openpyxl import Workbook
# 創建Workbook對象，相當于一個新的Excel文件
wb = Workbook()
# 獲取默認的活躍工作表（Sheet）
ws = wb.active
# 在A1到C3單元格寫入數據
for row in range(1, 4):
for col in 'ABC':
ws[col+str(row)] = f"Data {row} {col}"
# 保存到硬盤
wb.save("my_data.xlsx")示例二：讀取現有Excel文件數據
有了數據，自然要能讀取。這段代碼將打開“my_data.xlsx”，讀取其內容并打印出來：
from openpyxl import load_workbook
# 加載已有的Excel文件
wb = load_workbook("my_data.xlsx")
# 獲取第一個工作表（索引為0）
ws = wb.worksheets[0]
# 遍歷所有單元格并打印內容
for row in ws.iter_rows():
for cell in row:
print(cell.value)示例三：修改單元格內容及樣式
數據錯了？顏色不滿意？openpyxl讓你輕松調整：
from openpyxl.styles import Font, Color
# 加載已有的Excel文件
wb = load_workbook("my_data.xlsx")
ws = wb.active
# 修改A1單元格內容為"Updated Data"
ws["A1"] = "Updated Data"
# 設置A1單元格字體為紅色，加粗
font = Font(color=Color(rgb='FF0000'), bold=True)
ws["A1"].font = font
# 保存更改
wb.save("my_data.xlsx")示例四：添加/刪除行與列
數據結構需要調整？openpyxl讓你增刪自如：
# 加載已有的Excel文件
wb = load_workbook("my_data.xlsx")
ws = wb.active
# 在第二行前插入一行
ws.insert_rows(2)
# 刪除第三列（C列）
ws.delete_cols(3)
# 保存更改
wb.save("my_data.xlsx")示例五：合并單元格與設置條件格式
表格需要更美觀？合并單元格與條件格式來幫忙：
from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule
from openpyxl.styles import PatternFill
# 加載已有的Excel文件
wb = load_workbook("my_data.xlsx")
ws = wb.active
# 合并A1到C1單元格
ws.merge_cells('A1:C1')
# 創建一個條件格式規則：當單元格值大于10時填充綠色
green_fill = PatternFill(start_color="00FF00", end_color="00FF00", fill_type="solid")
rule = CellIsRule(operator='>', formula=['10'], stopIfTrue=False, fill=green_fill)
# 應用規則到整個工作表
ws.conditional_formatting.add('A1:C5', rule)
# 保存更改
wb.save("my_data.xlsx")示例六：利用公式計算與數據統計
數據需要計算或統計？openpyxl支持直接寫入公式：
# 加載已有的Excel文件
wb = load_workbook("my_data.xlsx")
ws = wb.active
# 在D1單元格寫入求和公式
ws["D1"] = "=SUM(A1:C1)"
# 在D2單元格寫入平均值公式
ws["D2"] = "=AVERAGE(A2:C2)"
# 保存更改并計算公式結果
wb.save("my_data.xlsx")示例七：批量處理多個工作表
面對多工作表的大型文件，openpyxl也能輕松應對：
# 加載已有的Excel文件
wb = load_workbook("my_data.xlsx")
# 遍歷所有工作表
for sheet in wb.worksheets:
print(f"Processing sheet: {sheet.title}")
# 對每個工作表執行相同的操作，如數據清洗、格式化等
# 保存更改
wb.save("my_data.xlsx")結語：進階學習與應用場景推薦
恭喜你，通過以上7個示例，你已經掌握了openpyxl的基本操作。接下來，你可以嘗試結合pandas庫進行更復雜的數據分析，或者利用定時任務實現自動化報表生成。無論你是處理銷售數據、財務報表，還是科研數據，openpyxl都能成為你提升工作效率的得力助手。
責任編輯：趙寧寧
來源：
手把手PythonAI編程
