Чтение таблиц excel python

Время на прочтение
10 мин

Количество просмотров 290K

Первая часть статьи была опубликована тут.

Как читать и редактировать Excel файлы при помощи openpyxl

ПЕРЕВОД
Оригинал статьи — www.datacamp.com/community/tutorials/python-excel-tutorial
Автор — Karlijn Willems

Эта библиотека пригодится, если вы хотите читать и редактировать файлы .xlsx, xlsm, xltx и xltm.

Установите openpyxl using pip. Общие рекомендации по установке этой библиотеки — сделать это в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать виртуальную среду для создания изолированных сред Python: она создает папку, содержащую все необходимые файлы, для использования библиотек, которые потребуются для Python.

Перейдите в директорию, в которой находится ваш проект, и повторно активируйте виртуальную среду venv. Затем перейдите к установке openpyxl с помощью pip, чтобы убедиться, что вы можете читать и записывать с ним файлы:

# Activate virtualenv
$ source activate venv

# Install `openpyxl` in `venv`
$ pip install openpyxl

Теперь, когда вы установили openpyxl, вы можете начать загрузку данных. Но что именно это за данные? Например, в книге с данными, которые вы пытаетесь получить на Python, есть следующие листы:

Функция load_workbook () принимает имя файла в качестве аргумента и возвращает объект рабочей книги, который представляет файл. Это можно проверить запуском type (wb). Не забудьте убедиться, что вы находитесь в правильной директории, где расположена электронная таблица. В противном случае вы получите сообщение об ошибке при импорте.

# Import `load_workbook` module from `openpyxl`
from openpyxl import load_workbook

# Load in the workbook
wb = load_workbook('./test.xlsx')

# Get sheet names
print(wb.get_sheet_names())

Помните, вы можете изменить рабочий каталог с помощью os.chdir (). Фрагмент кода выше возвращает имена листов книги, загруженной в Python. Вы можете использовать эту информацию для получения отдельных листов книги. Также вы можете проверить, какой лист активен в настоящий момент с помощью wb.active. В приведенном ниже коде, вы также можете использовать его для загрузки данных на другом листе книги:

# Get a sheet by name 
sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet3')

# Print the sheet title 
sheet.title

# Get currently active sheet
anotherSheet = wb.active

# Check `anotherSheet` 
anotherSheet

На первый взгляд, с этими объектами Worksheet мало что можно сделать. Однако, можно извлекать значения из определенных ячеек на листе книги, используя квадратные скобки [], к которым нужно передавать точную ячейку, из которой вы хотите получить значение.

Обратите внимание, это похоже на выбор, получение и индексирование массивов NumPy и Pandas DataFrames, но это еще не все, что нужно сделать, чтобы получить значение. Нужно еще добавить значение атрибута:

# Retrieve the value of a certain cell
sheet['A1'].value

# Select element 'B2' of your sheet 
c = sheet['B2']

# Retrieve the row number of your element
c.row

# Retrieve the column letter of your element
c.column

# Retrieve the coordinates of the cell 
c.coordinate

Помимо value, есть и другие атрибуты, которые можно использовать для проверки ячейки, а именно row, column и coordinate:

Атрибут row вернет 2;
Добавление атрибута column к “С” даст вам «B»;
coordinate вернет «B2».

Вы также можете получить значения ячеек с помощью функции cell (). Передайте аргументы row и column, добавьте значения к этим аргументам, которые соответствуют значениям ячейки, которые вы хотите получить, и, конечно же, не забудьте добавить атрибут value:

# Retrieve cell value 
sheet.cell(row=1, column=2).value

# Print out values in column 2 
for i in range(1, 4):
     print(i, sheet.cell(row=i, column=2).value)

Обратите внимание: если вы не укажете значение атрибута value, вы получите <Cell Sheet3.B1>, который ничего не говорит о значении, которое содержится в этой конкретной ячейке.

Вы используете цикл с помощью функции range (), чтобы помочь вам вывести значения строк, которые имеют значения в столбце 2. Если эти конкретные ячейки пусты, вы получите None.
Более того, существуют специальные функции, которые вы можете вызвать, чтобы получить другие значения, например get_column_letter () и column_index_from_string.

В двух функциях уже более или менее указано, что вы можете получить, используя их. Но лучше всего сделать их явными: пока вы можете получить букву прежнего столбца, можно сделать обратное или получить индекс столбца, перебирая букву за буквой. Как это работает:

# Import relevant modules from `openpyxl.utils`
from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string

# Return 'A'
get_column_letter(1)

# Return '1'
column_index_from_string('A')

Вы уже получили значения для строк, которые имеют значения в определенном столбце, но что нужно сделать, если нужно вывести строки файла, не сосредотачиваясь только на одном столбце?

Конечно, использовать другой цикл.

Например, вы хотите сосредоточиться на области, находящейся между «A1» и «C3», где первый указывает левый верхний угол, а второй — правый нижний угол области, на которой вы хотите сфокусироваться. Эта область будет так называемой cellObj, которую вы видите в первой строке кода ниже. Затем вы указываете, что для каждой ячейки, которая находится в этой области, вы хотите вывести координату и значение, которое содержится в этой ячейке. После окончания каждой строки вы хотите выводить сообщение-сигнал о том, что строка этой области cellObj была выведена.

# Print row per row
for cellObj in sheet['A1':'C3']:
      for cell in cellObj:
              print(cells.coordinate, cells.value)
      print('--- END ---')

Обратите внимание, что выбор области очень похож на выбор, получение и индексирование списка и элементы NumPy, где вы также используете квадратные скобки и двоеточие чтобы указать область, из которой вы хотите получить значения. Кроме того, вышеприведенный цикл также хорошо использует атрибуты ячейки!

Чтобы визуализировать описанное выше, возможно, вы захотите проверить результат, который вернет вам завершенный цикл:

('A1', u'M')
('B1', u'N')
('C1', u'O')
--- END ---
('A2', 10L)
('B2', 11L)
('C2', 12L)
--- END ---
('A3', 14L)
('B3', 15L)
('C3', 16L)
--- END ---

Наконец, есть некоторые атрибуты, которые вы можете использовать для проверки результата импорта, а именно max_row и max_column. Эти атрибуты, конечно, являются общими способами обеспечения правильной загрузки данных, но тем не менее в данном случае они могут и будут полезны.

# Retrieve the maximum amount of rows 
sheet.max_row

# Retrieve the maximum amount of columns
sheet.max_column

Это все очень классно, но мы почти слышим, что вы сейчас думаете, что это ужасно трудный способ работать с файлами, особенно если нужно еще и управлять данными.
Должно быть что-то проще, не так ли? Всё так!

Openpyxl имеет поддержку Pandas DataFrames. И можно использовать функцию DataFrame () из пакета Pandas, чтобы поместить значения листа в DataFrame:

# Import `pandas` 
import pandas as pd

# Convert Sheet to DataFrame
df = pd.DataFrame(sheet.values)
Если вы хотите указать заголовки и индексы, вам нужно добавить немного больше кода:
# Put the sheet values in `data`
data = sheet.values

# Indicate the columns in the sheet values
cols = next(data)[1:]

# Convert your data to a list
data = list(data)

# Read in the data at index 0 for the indices
idx = [r[0] for r in data]

# Slice the data at index 1 
data = (islice(r, 1, None) for r in data)

# Make your DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=idx, columns=cols)

Затем вы можете начать управлять данными при помощи всех функций, которые есть в Pandas. Но помните, что вы находитесь в виртуальной среде, поэтому, если библиотека еще не подключена, вам нужно будет установить ее снова через pip.

Чтобы записать Pandas DataFrames обратно в файл Excel, можно использовать функцию dataframe_to_rows () из модуля utils:

# Import `dataframe_to_rows`
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# Initialize a workbook 
wb = Workbook()

# Get the worksheet in the active workbook
ws = wb.active

# Append the rows of the DataFrame to your worksheet
for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
    ws.append(r)

Но это определенно не все! Библиотека openpyxl предлагает вам высокую гибкость в отношении того, как вы записываете свои данные в файлы Excel, изменяете стили ячеек или используете режим только для записи. Это делает ее одной из тех библиотек, которую вам точно необходимо знать, если вы часто работаете с электронными таблицами.

И не забудьте деактивировать виртуальную среду, когда закончите работу с данными!

Теперь давайте рассмотрим некоторые другие библиотеки, которые вы можете использовать для получения данных в электронной таблице на Python.

Готовы узнать больше?

Чтение и форматирование Excel файлов xlrd
Эта библиотека идеальна, если вы хотите читать данные и форматировать данные в файлах с расширением .xls или .xlsx.

# Import `xlrd`
import xlrd

# Open a workbook 
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')

# Loads only current sheets to memory
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls', on_demand = True)

Если вы не хотите рассматривать всю книгу, можно использовать такие функции, как sheet_by_name () или sheet_by_index (), чтобы извлекать листы, которые необходимо использовать в анализе.

# Load a specific sheet by name
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

# Load a specific sheet by index 
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# Retrieve the value from cell at indices (0,0) 
sheet.cell(0, 0).value

Наконец, можно получить значения по определенным координатам, обозначенным индексами.
О том, как xlwt и xlutils, соотносятся с xlrd расскажем дальше.

Запись данных в Excel файл при помощи xlrd

Если нужно создать электронные таблицы, в которых есть данные, кроме библиотеки XlsxWriter можно использовать библиотеки xlwt. Xlwt идеально подходит для записи и форматирования данных в файлы с расширением .xls.

Когда вы вручную хотите записать в файл, это будет выглядеть так:

# Import `xlwt` 
import xlwt

# Initialize a workbook 
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8")

# Add a sheet to the workbook 
sheet1 = book.add_sheet("Python Sheet 1") 

# Write to the sheet of the workbook 
sheet1.write(0, 0, "This is the First Cell of the First Sheet") 

# Save the workbook 
book.save("spreadsheet.xls")

Если нужно записать данные в файл, то для минимизации ручного труда можно прибегнуть к циклу for. Это позволит немного автоматизировать процесс. Делаем скрипт, в котором создается книга, в которую добавляется лист. Далее указываем список со столбцами и со значениями, которые будут перенесены на рабочий лист.

Цикл for будет следить за тем, чтобы все значения попадали в файл: задаем, что с каждым элементом в диапазоне от 0 до 4 (5 не включено) мы собираемся производить действия. Будем заполнять значения строка за строкой. Для этого указываем row элемент, который будет “прыгать” в каждом цикле. А далее у нас следующий for цикл, который пройдется по столбцам листа. Задаем условие, что для каждой строки на листе смотрим на столбец и заполняем значение для каждого столбца в строке. Когда заполнили все столбцы строки значениями, переходим к следующей строке, пока не заполним все имеющиеся строки.

# Initialize a workbook
book = xlwt.Workbook()

# Add a sheet to the workbook
sheet1 = book.add_sheet("Sheet1")

# The data
cols = ["A", "B", "C", "D", "E"]
txt = [0,1,2,3,4]

# Loop over the rows and columns and fill in the values
for num in range(5):
      row = sheet1.row(num)
      for index, col in enumerate(cols):
          value = txt[index] + num
          row.write(index, value)

# Save the result
book.save("test.xls")

В качестве примера скриншот результирующего файла:

Теперь, когда вы видели, как xlrd и xlwt взаимодействуют вместе, пришло время посмотреть на библиотеку, которая тесно связана с этими двумя: xlutils.

Коллекция утилит xlutils

Эта библиотека в основном представляет собой набор утилит, для которых требуются как xlrd, так и xlwt. Включает в себя возможность копировать и изменять/фильтровать существующие файлы. Вообще говоря, оба этих случая подпадают теперь под openpyxl.

Использование pyexcel для чтения файлов .xls или .xlsx

Еще одна библиотека, которую можно использовать для чтения данных таблиц в Python — pyexcel. Это Python Wrapper, который предоставляет один API для чтения, обработки и записи данных в файлах .csv, .ods, .xls, .xlsx и .xlsm.

Чтобы получить данные в массиве, можно использовать функцию get_array (), которая содержится в пакете pyexcel:

# Import `pyexcel`
import pyexcel

# Get an array from the data
my_array = pyexcel.get_array(file_name="test.xls")
 
Также можно получить данные в упорядоченном словаре списков, используя функцию get_dict ():
# Import `OrderedDict` module 
from pyexcel._compact import OrderedDict

# Get your data in an ordered dictionary of lists
my_dict = pyexcel.get_dict(file_name="test.xls", name_columns_by_row=0)

# Get your data in a dictionary of 2D arrays
book_dict = pyexcel.get_book_dict(file_name="test.xls")

Однако, если вы хотите вернуть в словарь двумерные массивы или, иными словами, получить все листы книги в одном словаре, стоит использовать функцию get_book_dict ().

Имейте в виду, что обе упомянутые структуры данных, массивы и словари вашей электронной таблицы, позволяют создавать DataFrames ваших данных с помощью pd.DataFrame (). Это упростит обработку ваших данных!

Наконец, вы можете просто получить записи с pyexcel благодаря функции get_records (). Просто передайте аргумент file_name функции и обратно получите список словарей:

# Retrieve the records of the file
records = pyexcel.get_records(file_name="test.xls")

Записи файлов при помощи pyexcel

Так же, как загрузить данные в массивы с помощью этого пакета, можно также легко экспортировать массивы обратно в электронную таблицу. Для этого используется функция save_as () с передачей массива и имени целевого файла в аргумент dest_file_name:

# Get the data
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# Save the array to a file
pyexcel.save_as(array=data, dest_file_name="array_data.xls")

Обратите внимание: если указать разделитель, то можно добавить аргумент dest_delimiter и передать символ, который хотите использовать, в качестве разделителя между “”.

Однако, если у вас есть словарь, нужно будет использовать функцию save_book_as (). Передайте двумерный словарь в bookdict и укажите имя файла, и все ОК:

# The data
2d_array_dictionary = {'Sheet 1': [
                                   ['ID', 'AGE', 'SCORE']
                                   [1, 22, 5],
                                   [2, 15, 6],
                                   [3, 28, 9]
                                  ],
                       'Sheet 2': [
                                    ['X', 'Y', 'Z'],
                                    [1, 2, 3],
                                    [4, 5, 6]
                                    [7, 8, 9]
                                  ],
                       'Sheet 3': [
                                    ['M', 'N', 'O', 'P'],
                                    [10, 11, 12, 13],
                                    [14, 15, 16, 17]
                                    [18, 19, 20, 21]
                                   ]}

# Save the data to a file                        
pyexcel.save_book_as(bookdict=2d_array_dictionary, dest_file_name="2d_array_data.xls")

Помните, что когда используете код, который напечатан в фрагменте кода выше, порядок данных в словаре не будет сохранен!

Чтение и запись .csv файлов

Если вы все еще ищете библиотеки, которые позволяют загружать и записывать данные в CSV-файлы, кроме Pandas, рекомендуем библиотеку csv:

# import `csv`
import csv

# Read in csv file 
for row in csv.reader(open('data.csv'), delimiter=','):
      print(row)
      
# Write csv file
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
outfile = open('data.csv', 'w')
writer = csv.writer(outfile, delimiter=';', quotechar='"')
writer.writerows(data)
outfile.close()

Обратите внимание, что NumPy имеет функцию genfromtxt (), которая позволяет загружать данные, содержащиеся в CSV-файлах в массивах, которые затем можно помещать в DataFrames.

Финальная проверка данных

Когда данные подготовлены, не забудьте последний шаг: проверьте правильность загрузки данных. Если вы поместили свои данные в DataFrame, вы можете легко и быстро проверить, был ли импорт успешным, выполнив следующие команды:

# Check the first entries of the DataFrame
df1.head()

# Check the last entries of the DataFrame
df1.tail()

Note: Используйте DataCamp Pandas Cheat Sheet, когда вы планируете загружать файлы в виде Pandas DataFrames.

Если данные в массиве, вы можете проверить его, используя следующие атрибуты массива: shape, ndim, dtype и т.д.:

# Inspect the shape 
data.shape

# Inspect the number of dimensions
data.ndim

# Inspect the data type
data.dtype

Что дальше?

Поздравляем, теперь вы знаете, как читать файлы Excel в Python Но импорт данных — это только начало рабочего процесса в области данных. Когда у вас есть данные из электронных таблиц в вашей среде, вы можете сосредоточиться на том, что действительно важно: на анализе данных.

Если вы хотите глубже погрузиться в тему — знакомьтесь с PyXll, которая позволяет записывать функции в Python и вызывать их в Excel.

You all must have worked with Excel at some time in your life and must have felt the need for automating some repetitive or tedious task. Don’t worry in this tutorial we are going to learn about how to work with Excel using Python, or automating Excel using Python. We will be covering this with the help of the Openpyxl module.

Getting Started

Openpyxl is a Python library that provides various methods to interact with Excel Files using Python. It allows operations like reading, writing, arithmetic operations, plotting graphs, etc.

This module does not come in-built with Python. To install this type the below command in the terminal.

pip install openpyxl

Reading from Spreadsheets

To read an Excel file you have to open the spreadsheet using the load_workbook() method. After that, you can use the active to select the first sheet available and the cell attribute to select the cell by passing the row and column parameter. The value attribute prints the value of the particular cell. See the below example to get a better understanding. 

Note: The first row or column integer is 1, not 0.

Dataset Used: It can be downloaded from here.

Example:

Output:

Name

Reading from Multiple Cells

There can be two ways of reading from multiple cells. 

Method 1: We can get the count of the total rows and columns using the max_row and max_column respectively. We can use these values inside the for loop to get the value of the desired row or column or any cell depending upon the situation. Let’s see how to get the value of the first column and first row.

Example:

Output:

Total Rows: 6
Total Columns: 4

Value of first column
Name
Ankit
Rahul
Priya
Nikhil
Nisha

Value of first row
Ankit  B.Tech CSE 4 

Method 2: We can also read from multiple cells using the cell name. This can be seen as the list slicing of Python.

Output:

Name Course
Ankit  B.Tech
Rahul M.Tech
Priya MBA
Nikhil B.Tech
Nisha B.Tech

Refer to the below article to get detailed information about reading excel files using openpyxl.

• Reading an excel file using Python openpyxl module

Writing to Spreadsheets

First, let’s create a new spreadsheet, and then we will write some data to the newly created file. An empty spreadsheet can be created using the Workbook() method. Let’s see the below example.

Example:

Output:

After creating an empty file, let’s see how to add some data to it using Python. To add data first we need to select the active sheet and then using the cell() method we can select any particular cell by passing the row and column number as its parameter. We can also write using cell names. See the below example for a better understanding.

Example:

Output:

Refer to the below article to get detailed information about writing to excel.

• Writing to an excel file using openpyxl module

Appending to the Spreadsheet

In the above example, you will see that every time you try to write to a spreadsheet the existing data gets overwritten, and the file is saved as a new file. This happens because the Workbook() method always creates a new workbook file object. To write to an existing workbook you must open the file with the load_workbook() method. We will use the above-created workbook.

Example:

Output:

We can also use the append() method to append multiple data at the end of the sheet.

Example:

Output:

Arithmetic Operation on Spreadsheet

Arithmetic operations can be performed by typing the formula in a particular cell of the spreadsheet. For example, if we want to find the sum then =Sum() formula of the excel file is used.

Example:

Output:

Refer to the below article to get detailed information about the Arithmetic operations on Spreadsheet.

• Arithmetic operations in excel file using openpyxl

Adjusting Rows and Column

Worksheet objects have row_dimensions and column_dimensions attributes that control row heights and column widths. A sheet’s row_dimensions and column_dimensions are dictionary-like values; row_dimensions contains RowDimension objects and column_dimensions contains ColumnDimension objects. In row_dimensions, one can access one of the objects using the number of the row (in this case, 1 or 2). In column_dimensions, one can access one of the objects using the letter of the column (in this case, A or B).

Example:

Output:

Merging Cells

A rectangular area of cells can be merged into a single cell with the merge_cells() sheet method. The argument to merge_cells() is a single string of the top-left and bottom-right cells of the rectangular area to be merged.

Example:

Output:

Unmerging Cells

To unmerge cells, call the unmerge_cells() sheet method.

Example:

Output:

Setting Font Style

To customize font styles in cells, important, import the Font() function from the openpyxl.styles module.

Example:

Output:

Refer to the below article to get detailed information about adjusting rows and columns.

• Adjusting rows and columns of an excel file using openpyxl module

Plotting Charts

Charts are composed of at least one series of one or more data points. Series themselves are comprised of references to cell ranges. For plotting the charts on an excel sheet, firstly, create chart objects of specific chart class( i.e BarChart, LineChart, etc.). After creating chart objects, insert data in it, and lastly, add that chart object in the sheet object.

Example 1:

Output:

Example 2:

Output:

Refer to the below articles to get detailed information about plotting in excel using Python.

• Plotting charts in excel sheet using openpyxl module | Set  1
• Plotting charts in excel sheet using openpyxl module | Set  2
• Plotting charts in excel sheet using openpyxl module | Set 3

Adding Images

For the purpose of importing images inside our worksheet, we would be using openpyxl.drawing.image.Image. The method is a wrapper over PIL.Image method found in PIL (pillow) library. Due to which it is necessary for the PIL (pillow) library to be installed in order to use this method.

Image Used:

Example:

Output:

Refer to the below article to get detailed information about adding images.

• Openpyxl – Adding Image

Some More Functionality of Excel using Python

• How to delete one or more rows in excel using Openpyxl?
• Trigonometric operations in excel file using openpyxl
• How to copy data from one excel sheet to another
• How to Automate an Excel Sheet in Python?

Pandas можно использовать для чтения и записи файлов Excel с помощью Python. Это работает по аналогии с другими форматами. В этом материале рассмотрим, как это делается с помощью DataFrame.

Помимо чтения и записи рассмотрим, как записывать несколько DataFrame в Excel-файл, как считывать определенные строки и колонки из таблицы и как задавать имена для одной или нескольких таблиц в файле.

Установка Pandas

Для начала Pandas нужно установить. Проще всего это сделать с помощью pip.

Если у вас Windows, Linux или macOS:

pip install pandas # или pip3

В процессе можно столкнуться с ошибками ModuleNotFoundError или ImportError при попытке запустить этот код. Например:

ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl'

В таком случае нужно установить недостающие модули:

pip install openpyxl xlsxwriter xlrd  # или pip3

Будем хранить информацию, которую нужно записать в файл Excel, в DataFrame. А с помощью встроенной функции to_excel() ее можно будет записать в Excel.

Сначала импортируем модуль pandas. Потом используем словарь для заполнения DataFrame:

import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'Name': ['Manchester City', 'Real Madrid', 'Liverpool',

                            'FC Bayern München', 'FC Barcelona', 'Juventus'],

                   'League': ['English Premier League (1)', 'Spain Primera Division (1)',

                              'English Premier League (1)', 'German 1. Bundesliga (1)',

                              'Spain Primera Division (1)', 'Italian Serie A (1)'],

                   'TransferBudget': [176000000, 188500000, 90000000,

                                      100000000, 180500000, 105000000]})

Ключи в словаре — это названия колонок. А значения станут строками с информацией.

Теперь можно использовать функцию to_excel() для записи содержимого в файл. Единственный аргумент — это путь к файлу:

df.to_excel('./teams.xlsx')

А вот и созданный файл Excel:

Стоит обратить внимание на то, что в этом примере не использовались параметры. Таким образом название листа в файле останется по умолчанию — «Sheet1». В файле может быть и дополнительная колонка с числами. Эти числа представляют собой индексы, которые взяты напрямую из DataFrame.

Поменять название листа можно, добавив параметр sheet_name в вызов to_excel():

df.to_excel('./teams.xlsx', sheet_name='Budgets', index=False)

Также можно добавили параметр index со значением False, чтобы избавиться от колонки с индексами. Теперь файл Excel будет выглядеть следующим образом:

Запись нескольких DataFrame в файл Excel

Также есть возможность записать несколько DataFrame в файл Excel. Для этого можно указать отдельный лист для каждого объекта:

salaries1 = pd.DataFrame({'Name': ['L. Messi', 'Cristiano Ronaldo', 'J. Oblak'],

                                        'Salary': [560000, 220000, 125000]})


salaries2 = pd.DataFrame({'Name': ['K. De Bruyne', 'Neymar Jr', 'R. Lewandowski'],

                                        'Salary': [370000, 270000, 240000]})


salaries3 = pd.DataFrame({'Name': ['Alisson', 'M. ter Stegen', 'M. Salah'],

                                        'Salary': [160000, 260000, 250000]})


salary_sheets = {'Group1': salaries1, 'Group2': salaries2, 'Group3': salaries3}

writer = pd.ExcelWriter('./salaries.xlsx', engine='xlsxwriter')


for sheet_name in salary_sheets.keys():

    salary_sheets[sheet_name].to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)


writer.save()

Здесь создаются 3 разных DataFrame с разными названиями, которые включают имена сотрудников, а также размер их зарплаты. Каждый объект заполняется соответствующим словарем.

Объединим все три в переменной salary_sheets, где каждый ключ будет названием листа, а значение — объектом DataFrame.

Дальше используем движок xlsxwriter для создания объекта writer. Он и передается функции to_excel().

Перед записью пройдемся по ключам salary_sheets и для каждого ключа запишем содержимое в лист с соответствующим именем. Вот сгенерированный файл:

Можно увидеть, что в этом файле Excel есть три листа: Group1, Group2 и Group3. Каждый из этих листов содержит имена сотрудников и их зарплаты в соответствии с данными в трех DataFrame из кода.

Параметр движка в функции to_excel() используется для определения модуля, который задействуется библиотекой Pandas для создания файла Excel. В этом случае использовался xslswriter, который нужен для работы с классом ExcelWriter. Разные движка можно определять в соответствии с их функциями.

В зависимости от установленных в системе модулей Python другими параметрами для движка могут быть openpyxl (для xlsx или xlsm) и xlwt (для xls). Подробности о модуле xlswriter можно найти в официальной документации.

Наконец, в коде была строка writer.save(), которая нужна для сохранения файла на диске.

Чтение файлов Excel с python

По аналогии с записью объектов DataFrame в файл Excel, эти файлы можно и читать, сохраняя данные в объект DataFrame. Для этого достаточно воспользоваться функцией read_excel():

top_players = pd.read_excel('./top_players.xlsx')

top_players.head()

Содержимое финального объекта можно посмотреть с помощью функции head().

Примечание:

Этот способ самый простой, но он и способен прочесть лишь содержимое первого листа.

Посмотрим на вывод функции head():

Pandas присваивает метку строки или числовой индекс объекту DataFrame по умолчанию при использовании функции read_excel().

Это поведение можно переписать, передав одну из колонок из файла в качестве параметра index_col:

top_players = pd.read_excel('./top_players.xlsx', index_col='Name')

top_players.head()

Результат будет следующим:

В этом примере индекс по умолчанию был заменен на колонку «Name» из файла. Однако этот способ стоит использовать только при наличии колонки со значениями, которые могут стать заменой для индексов.

Чтение определенных колонок из файла Excel

Иногда удобно прочитать содержимое файла целиком, но бывают случаи, когда требуется получить доступ к определенному элементу. Например, нужно считать значение элемента и присвоить его полю объекта.

Это делается с помощью функции read_excel() и параметра usecols. Например, можно ограничить функцию, чтобы она читала только определенные колонки. Добавим параметр, чтобы он читал колонки, которые соответствуют значениям «Name», «Overall» и «Potential».

Для этого укажем числовой индекс каждой колонки:

cols = [0, 2, 3]


top_players = pd.read_excel('./top_players.xlsx', usecols=cols)

top_players.head()

Вот что выдаст этот код:

Таким образом возвращаются лишь колонки из списка cols.

В DataFrame много встроенных возможностей. Легко изменять, добавлять и агрегировать данные. Даже можно строить сводные таблицы. И все это сохраняется в Excel одной строкой кода.

Рекомендую изучить DataFrame в моих уроках по Pandas.

Выводы

В этом материале были рассмотрены функции read_excel() и to_excel() из библиотеки Pandas. С их помощью можно считывать данные из файлов Excel и выполнять запись в них. С помощью различных параметров есть возможность менять поведение функций, создавая нужные файлы, не просто копируя содержимое из объекта DataFrame.

Microsoft Excel is one of the most powerful spreadsheet software applications in the world, and it has become critical in all business processes. Companies across the world, both big and small, are using Microsoft Excel to store, organize, analyze, and visualize data.

As a data professional, when you combine Python with Excel, you create a unique data analysis bundle that unlocks the value of the enterprise data.

In this tutorial, we’re going to learn how to read and work with Excel files in Python.

After you finish this tutorial, you’ll understand the following:

• Loading Excel spreadsheets into pandas DataFrames
• Working with an Excel workbook with multiple spreadsheets
• Combining multiple spreadsheets
• Reading Excel files using the xlrd package

In this tutorial, we assume you know the fundamentals of pandas DataFrames. If you aren’t familiar with the pandas library, you might like to try our Pandas and NumPy Fundamentals – Dataquest.

Let’s dive in.

Reading Spreadsheets with Pandas

Technically, multiple packages allow us to work with Excel files in Python. However, in this tutorial, we’ll use pandas and xlrd libraries to interact with Excel workbooks. Essentially, you can think of a pandas DataFrame as a spreadsheet with rows and columns stored in Series objects. Traversability of Series as iterable objects allows us to grab specific data easily. Once we load an Excel workbook into a pandas DataFrame, we can perform any kind of data analysis on the data.

Before we proceed to the next step, let’s first download the following spreadsheet:

Sales Data Excel Workbook — xlsx ver.

The Excel workbook consists of two sheets that contain stationery sales data for 2020 and 2021.

NOTE

Although Excel spreadsheets can contain formula and also support formatting, pandas only imports Excel spreadsheets as flat files, and it doesn’t support spreadsheet formatting.

To import the Excel spreadsheet into a pandas DataFrame, first, we need to import the pandas package and then use the read_excel() method:

import pandas as pd
df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

display(df)

If you want to load only a limited number of rows into the DataFrame, you can specify the number of rows using the nrows argument:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', nrows=5)
display(df)

Skipping a specific number of rows from the begining of a spreadsheet or skipping over a list of particular rows is available through the skiprows argument, as follows:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', skiprows=range(5))
display(df)

The code above skips the first five rows and returns the rest of the data. Instead, the following code returns all the rows except for those with the mentioned indices:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', skiprows=[1, 4,7,10])
display(df)

Another useful argument is usecols, which allows us to select spreadsheet columns with their letters, names, or positional numbers. Let’s see how it works:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', usecols='A:C,G')
display(df)

In the code above, the string assigned to the usecols argument contains a range of columns with : plus column G separated by a comma. Also, we’re able to provide a list of column names and assign it to the usecols argument, as follows:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', usecols=['OrderDate', 'Region', 'Rep', 'Total'])
display(df)

The usecols argument accepts a list of column numbers, too. The following code shows how we can pick up specific columns using their indices:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', usecols=[0, 1, 2, 6])
display(df)

Working with Multiple Spreadsheets

Excel files or workbooks usually contain more than one spreadsheet. The pandas library allows us to load data from a specific sheet or combine multiple spreadsheets into a single DataFrame. In this section, we’ll explore how to use these valuable capabilities.

By default, the read_excel() method reads the first Excel sheet with the index 0. However, we can choose the other sheets by assigning a particular sheet name, sheet index, or even a list of sheet names or indices to the sheet_name argument. Let’s try it:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', sheet_name='2021')
display(df)

The code above reads the second spreadsheet in the workbook, whose name is 2021. As mentioned before, we also can assign a sheet position number (zero-indexed) to the sheet_name argument. Let’s see how it works:

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', sheet_name=1)
display(df)

As you can see, both statements take in either the actual sheet name or sheet index to return the same result.

Sometimes, we want to import all the spreadsheets stored in an Excel file into pandas DataFrames simultaneously. The good news is that the read_excel() method provides this feature for us. In order to do this, we can assign a list of sheet names or their indices to the sheet_name argument. But there is a much easier way to do the same: to assign None to the sheet_name argument. Let’s try it:

all_sheets = pd.read_excel('sales_data.xlsx', sheet_name=None)

Before exploring the data stored in the all_sheets variable, let’s check its data type:

type(all_sheets)

dict

As you can see, the variable is a dictionary. Now, let’s reveal what is stored in this dictionary:

for key, value in all_sheets.items():
    print(key, type(value))

2020 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
2021 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

The code above shows that the dictionary’s keys are the Excel workbook sheet names, and its values are pandas DataFrames for each spreadsheet. To print out the content of the dictionary, we can use the following code:

for key, value in all_sheets.items():
    print(key)
    display(value)

2020

2021

Combining Multiple Excel Spreadsheets into a Single Pandas DataFrame

Having one DataFrame per sheet allows us to have different columns or content in different sheets.

But what if we prefer to store all the spreadsheets’ data in a single DataFrame? In this tutorial, the workbook spreadsheets have the same columns, so we can combine them with the concat() method of pandas.

If you run the code below, you’ll see that the two DataFrames stored in the dictionary are concatenated:

combined_df = pd.concat(all_sheets.values(), ignore_index=True)
display(combined_df)

Now the data stored in the combined_df DataFrame is ready for further processing or visualization. In the following piece of code, we’re going to create a simple bar chart that shows the total sales amount made by each representative. Let’s run it and see the output plot:

total_sales_amount = combined_df.groupby('Rep').Total.sum()
total_sales_amount.plot.bar(figsize=(10, 6))

Reading Excel Files Using xlrd

Although importing data into a pandas DataFrame is much more common, another helpful package for reading Excel files in Python is xlrd. In this section, we’re going to scratch the surface of how to read Excel spreadsheets using this package.

NOTE

The xlrd package doesn’t support xlsx files due to a potential security vulnerability. So, we use the xls version of the sales data. You can download the xls version from the link below:
Sales Data Excel Workbook — xls ver.

Let’s see how it works:

import xlrd
excel_workbook = xlrd.open_workbook('sales_data.xls')

Above, the first line imports the xlrd package, then the open_workbook method reads the sales_data.xls file.

We can also open an individual sheet containing the actual data. There are two ways to do so: opening a sheet by index or by name. Let’s open the first sheet by index and the second one by name:

excel_worksheet_2020 = excel_workbook.sheet_by_index(0)
excel_worksheet_2021 = excel_workbook.sheet_by_name('2021')

Now, let’s see how we can print a cell value. The xlrd package provides a method called cell_value() that takes in two arguments: the cell’s row index and column index. Let’s explore it:

print(excel_worksheet_2020.cell_value(1, 3))

Pencil

We can see that the cell_value function returned the value of the cell at row index 1 (the 2nd row) and column index 3 (the 4th column).

The xlrd package provides two helpful properties: nrows and ncols, returning the number of nonempty spreadsheet’s rows and columns respectively:

print('Columns#:', excel_worksheet_2020.ncols)
print('Rows#:', excel_worksheet_2020.nrows)

Columns#: 8
Rows#: 13

Knowing the number of nonempty rows and columns in a spreadsheet helps us with iterating over the data using nested for loops. This makes all the Excel sheet data accessible via the cell_value() method.

Conclusion

This tutorial discussed how to load Excel spreadsheets into pandas DataFrames, work with multiple Excel sheets, and combine them into a single pandas DataFrame. We also explored the main aspects of the xlrd package as one of the simplest tools for accessing the Excel spreadsheets data.

Электронные таблицы Excel — это интуитивно понятный и удобный способ манипулирования большими наборами данных без какой-либо предварительной технической подготовки. По этому, это один из форматов, с которым, в какой-то момент времени, вам придется иметь дело. Часто будут стоять задачи по извлечению каких-то данных из базы данных или файла логов в электронную таблицу Excel, или наоборот, преобразовывать электронную таблицу Excel в какую-либо более удобную программную форму, примеров этому масса.

Модуль openpyxl — это библиотека Python для чтения/записи форматов Office Open XML (файлов Excel 2010) с расширениями xlsx/xlsm/xltx/xltm.

Установка модуля openpyxl в виртуальное окружение.

Модуль openpyxl размещен на PyPI, поэтому установка относительно проста.

# создаем виртуальное окружение, если нет
$ python3 -m venv .venv --prompt VirtualEnv
# активируем виртуальное окружение 
$ source .venv/bin/activate
# ставим модуль openpyxl
(VirtualEnv):~$ python3 -m pip install -U openpyxl

Основы работы с файлами Microsoft Excel на Python.

• Создание книги Excel.
  • Новый рабочий лист книги Excel.
  • Копирование рабочего листа книги Excel.
  • Удаление рабочего листа книги Excel.
• Доступ к ячейке электронной таблицы и ее значению.
• Доступ к диапазону ячеек листа электронной таблицы.
• Получение только значений ячеек листа.
• Добавление данных в ячейки списком.
• Сохранение созданной книги в файл Excel.
  • Сохранение данных книги в виде потока.
• Загрузка документа XLSX из файла.

Создание книги Excel.

Чтобы начать работу с модулем openpyxl, нет необходимости создавать файл электронной таблицы в файловой системе. Нужно просто импортировать класс Workbook и создать его экземпляр. Рабочая книга всегда создается как минимум с одним рабочим листом, его можно получить, используя свойство Workbook.active:

>>> from openpyxl import Workbook
# создаем книгу 
>>> wb = Workbook()
# делаем единственный лист активным 
>>> ws = wb.active

Новый рабочий лист книги Excel.

Новые рабочие листы можно создавать, используя метод Workbook.create_sheet():

# вставить рабочий лист в конец (по умолчанию)
>>> ws1 = wb.create_sheet("Mysheet")
# вставить рабочий лист в первую позицию
>>> ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0)
# вставить рабочий лист в предпоследнюю позицию
>>> ws3 = wb.create_sheet("Mysheet", -1)

Листам автоматически присваивается имя при создании. Они нумеруются последовательно (Sheet, Sheet1, Sheet2, …). Эти имена можно изменить в любое время с помощью свойства Worksheet.title:

Цвет фона вкладки с этим заголовком по умолчанию белый. Можно изменить этот цвет, указав цветовой код RRGGBB для атрибута листа Worksheet.sheet_properties.tabColor:

>>> ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"

Рабочий лист можно получить, используя его имя в качестве ключа экземпляра созданной книги Excel:

Что бы просмотреть имена всех рабочих листов книги, необходимо использовать атрибут Workbook.sheetname. Также можно итерироваться по рабочим листам книги Excel.

>>> wb.sheetnames
# ['Mysheet1', 'NewPage', 'Mysheet2', 'Mysheet']

>>> for sheet in wb:
...     print(sheet.title)
# Mysheet1
# NewPage
# Mysheet2
# Mysheet

Копирование рабочего листа книги Excel.

Для создания копии рабочих листов в одной книге, необходимо воспользоваться методом Workbook.copy_worksheet():

>>> source_page = wb.active
>>> target_page = wb.copy_worksheet(source_page)

Примечание. Копируются только ячейки (значения, стили, гиперссылки и комментарии) и определенные атрибуты рабочего листа (размеры, формат и свойства). Все остальные атрибуты книги/листа не копируются, например, изображения или диаграммы.

Поддерживается возможность копирования рабочих листов между книгами. Нельзя скопировать рабочий лист, если рабочая книга открыта в режиме только для чтения или только для записи.

Удаление рабочего листа книги Excel.

Очевидно, что встает необходимость удалить лист электронной таблицы, который уже существует. Модуль openpyxl дает возможность удалить лист по его имени. Следовательно, сначала необходимо выяснить, какие листы присутствуют в книге, а потом удалить ненужный. За удаление листов книги отвечает метод Workbook.remove().

Смотрим пример:

# выясним, названия листов присутствуют в книге
>>> name_list = wb.sheetnames
>>> name_list
# ['Mysheet1', 'NewPage', 'Mysheet2', 'Mysheet', 'Mysheet1 Copy']

# допустим, что нам не нужны первый и последний
# удаляем первый лист по его имени с проверкой 
# существования такого имени в книге
>>> if 'Mysheet1' in wb.sheetnames:
        # Если лист с именем `Mysheet1` присутствует
        # в списке листов экземпляра книги, то удаляем
...     wb.remove(wb['Mysheet1'])
...
>>> wb.sheetnames
# ['NewPage', 'Mysheet2', 'Mysheet', 'Mysheet1 Copy']

# удаляем последний лист через оператор
#  `del`, имя листа извлечем по индексу 
# полученного списка `name_list`
>>> del wb[name_list[-1]]
>>> wb.sheetnames
# ['NewPage', 'Mysheet2', 'Mysheet']

Доступ к ячейке и ее значению.

После того как выбран рабочий лист, можно начинать изменять содержимое ячеек. К ячейкам можно обращаться непосредственно как к ключам рабочего листа, например ws['A4']. Это вернет ячейку на A4 или создаст ее, если она еще не существует. Значения могут быть присвоены напрямую:

>>> ws['A4'] = 5
>>> ws['A4']
# <Cell 'NewPage'.A4>
>>> ws['A4'].value
# 5
>>> ws['A4'].column
# 1
>>> ws['A4'].row
# 4

Если объект ячейки присвоить переменной, то этой переменной, также можно присваивать значение:

>>> c = ws['A4']
>>> c.value = c.value * 2
>>> c.value
# 10

Существует также метод Worksheet.cell(). Он обеспечивает доступ к ячейкам с непосредственным указанием значений строк и столбцов:

>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)
>>> d
# <Cell 'NewPage'.B4>
>>> d.value = 3.14
>>> print(d.value)
# 3.14

Примечание. При создании рабочего листа в памяти, он не содержит ячеек. Ячейки создаются при первом доступе к ним.

Важно! Из-за такого поведения, простой перебор ячеек в цикле, создаст объекты этих ячеек в памяти, даже если не присваивать им значения.

Не запускайте этот пример, поверьте на слово:

# создаст в памяти 100x100=10000 пустых объектов  
# ячеек, просто так израсходовав оперативную память.
>>> for x in range(1,101):
...        for y in range(1,101):
...            ws.cell(row=x, column=y)

Доступ к диапазону ячеек листа электронной таблицы.

Диапазон с ячейками активного листа электронной таблицы можно получить с помощью простых срезов. Эти срезы будут возвращать итераторы объектов ячеек.

>>> cell_range = ws['A1':'C2']
>>> cell_range
# ((<Cell 'NewPage'.A1>, <Cell 'NewPage'.B1>, <Cell 'NewPage'.C1>), 
# (<Cell 'NewPage'.A2>, <Cell 'NewPage'.B2>, <Cell 'NewPage'.C2>))

Аналогично можно получить диапазоны имеющихся строк или столбцов на листе:

# Все доступные ячейки в колонке `C`
>>> colC = ws['C']
# Все доступные ячейки в диапазоне колонок `C:D`
>>> col_range = ws['C:D']
# Все доступные ячейки в строке 10
>>> row10 = ws[10]
# Все доступные ячейки в диапазоне строк `5:10`
>>> row_range = ws[5:10]

Можно также использовать метод Worksheet.iter_rows():

>>> 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>

Точно так же метод Worksheet.iter_cols() будет возвращать столбцы:

>>> for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
...     for cell in col:
...         print(cell)
# <Cell Sheet1.A1>
# <Cell Sheet1.A2>
# <Cell Sheet1.B1>
# <Cell Sheet1.B2>
# <Cell Sheet1.C1>
# <Cell Sheet1.C2>

Примечание. Из соображений производительности метод Worksheet.iter_cols() недоступен в режиме только для чтения.

Если необходимо перебрать все строки или столбцы файла, то можно использовать свойство Worksheet.rows:

>>> 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.A3>, <Cell Sheet.B3>, <Cell Sheet.C3>),
# ...
# (<Cell Sheet.A7>, <Cell Sheet.B7>, <Cell Sheet.C7>),
# (<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),
# (<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))

или свойство Worksheet.columns:

>>> tuple(ws.columns)
# ((<Cell Sheet.A1>,
# <Cell Sheet.A2>,
# ...
# <Cell Sheet.B8>,
# <Cell Sheet.B9>),
# (<Cell Sheet.C1>,
# <Cell Sheet.C2>,
# ...
# <Cell Sheet.C8>,
# <Cell Sheet.C9>))

Примечание. Из соображений производительности свойство Worksheet.columns недоступно в режиме только для чтения.

Получение только значений ячеек активного листа.

Если просто нужны значения из рабочего листа, то можно использовать свойство активного листа Worksheet.values. Это свойство перебирает все строки на листе, но возвращает только значения ячеек:

for row in ws.values:
   for value in row:
     print(value)

Для возврата только значения ячейки, методы Worksheet.iter_rows() и Worksheet.iter_cols(), представленные выше, могут принимать аргумент values_only:

>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2, values_only=True):
...   print(row)
# (None, None, None)
# (None, None, None)

Добавление данных в ячейки листа списком.

Модуль openpyxl дает возможность супер просто и удобно добавлять данные в конец листа электронной таблицы. Такое удобство обеспечивается методом объекта листа Worksheet.append(iterable), где аргумент iterable — это любой итерируемый объект (список, кортеж и т.д.). Такое поведение позволяет, без костылей, переносить в электронную таблицу данные из других источников, например CSV файлы, таблицы баз данных, дата-фреймы из Pandas и т.д.

Метод Worksheet.append() добавляет группу значений в последнюю строку, которая не содержит данных.

• Если это список: все значения добавляются по порядку, начиная с первого столбца.
• Если это словарь: значения присваиваются столбцам, обозначенным ключами (цифрами или буквами).

Варианты использования:

• добавление списка: .append([‘ячейка A1’, ‘ячейка B1’, ‘ячейка C1’])
• добавление словаря:
  • вариант 1: .append({‘A’ : ‘ячейка A1’, ‘C’ : ‘ячейка C1’}), в качестве ключей используются буквы столбцов.
  • вариант 2: .append({1 : ‘ячейка A1’, 3 : ‘ячейка C1’}), в качестве ключей используются цифры столбцов.

Пример добавление данных из списка:

# существующие листы рабочей книги
>>> wb.sheetnames
# ['NewPage', 'Mysheet2', 'Mysheet']

# добавим данные в лист с именем `Mysheet2`
>>> ws = wb["Mysheet2"]
# создадим произвольные данные, используя
# вложенный генератор списков
>>> data = [[row*col for col in range(1, 10)] for row in range(1, 31)]
>>> data
# [
#     [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
#     [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18], 
# ...
# ...
#     [30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 270]
# ]

# добавляем данные в выбранный лист
>>> for row in data:
...     ws.append(row)
...

Вот и все, данные добавлены… Просто? Не просто, а супер просто!

Сохранение созданной книги в файл Excel.

Самый простой и безопасный способ сохранить книгу, это использовать метод Workbook.save() объекта Workbook:

>>> wb = Workbook()
>>> wb.save('test.xlsx')

Внимание. Эта операция перезапишет существующий файл без предупреждения!!!

После сохранения, можно открыть полученный файл в Excel и посмотреть данные, выбрав лист с именем NewPage.

Примечание. Расширение имени файла не обязательно должно быть xlsx или xlsm, хотя могут возникнуть проблемы с его открытием непосредственно в другом приложении. Поскольку файлы OOXML в основном представляют собой ZIP-файлы, их также можете открыть с помощью своего любимого менеджера ZIP-архивов.

Сохранение данных книги в виде потока.

Если необходимо сохранить файл в поток, например, при использовании веб-приложения, такого как Flask или Django, то можно просто предоставить tempfile.NamedTemporaryFile():

from tempfile import NamedTemporaryFile
from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()

with NamedTemporaryFile() as tmp:
    wb.save(tmp.name)
    tmp.seek(0)
    stream = tmp.read()

Можно указать атрибут template=True, чтобы сохранить книгу как шаблон:

>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook('test.xlsx')
>>> wb.template = True
>>> wb.save('test_template.xltx')

Примечание. Атрибут wb.template по умолчанию имеет значение False, это означает — сохранить как документ.

Внимание. Следующее не удастся:

>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb = load_workbook('test.xlsx')
# Необходимо сохранить с расширением *.xlsx
>>> wb.save('new_test.xlsm') # MS Excel не может открыть документ

# Нужно указать атрибут `keep_vba=True`
>>> wb = load_workbook('test.xlsm')
>>> wb.save('new_test.xlsm')

>>> wb = load_workbook('test.xltm', keep_vba=True)
# Если нужен шаблон документа, то необходимо указать расширение *.xltm.
>>> wb.save('new_test.xlsm') # MS Excel не может открыть документ

Загрузка документа XLSX из файла.

Чтобы открыть существующую книгу Excel необходимо использовать функцию openpyxl.load_workbook():

>>> from openpyxl import load_workbook
>>> wb2 = load_workbook('test.xlsx')
>>> print(wb2.sheetnames)
# ['Mysheet1', 'NewPage', 'Mysheet2', 'Mysheet']

Есть несколько флагов, которые можно использовать в функции openpyxl.load_workbook().

• data_only: определяет, будут ли содержать ячейки с формулами — формулу (по умолчанию) или только значение, сохраненное/посчитанное при последнем чтении листа Excel.
• keep_vba определяет, сохраняются ли какие-либо элементы Visual Basic (по умолчанию). Если они сохранены, то они не могут изменяться/редактироваться.