Как создать лист в excel python

Пример создания документа и заполнения листов:

import openpyxl
from openpyxl.writer.excel import save_workbook

columns = ['Name', 'Age', 'Course']
rows = [
    ['Vasya', '16', 1],
    ['Anya', '17', 2],
    ['Inna', '16', 1],
]

FILE_NAME = 'excel.xlsx'

try:
    wb = openpyxl.load_workbook(FILE_NAME)
except:
    wb = openpyxl.Workbook()

    # Удаление листа, создаваемого по умолчанию, при создании документа
    for sheet_name in wb.sheetnames:
        sheet = wb.get_sheet_by_name(sheet_name)
        wb.remove_sheet(sheet)

# Создание нового листа, названия новых листов будут автоматически инкрементироваться: Students, Students1, Students2, и т.п.
ws = wb.create_sheet('Students')

for i, value in enumerate(columns, 1):
    ws.cell(row=1, column=i).value = value

for i, row in enumerate(rows, 2):
    for j, value in enumerate(row, 1):
        ws.cell(row=i, column=j).value = value

save_workbook(wb, FILE_NAME)

После пары запусков:

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.

Документ электронной таблицы Excel называется рабочей книгой. Каждая книга может хранить некоторое количество листов. Лист, просматриваемый пользователем в данный момент, называется активным. Лист состоит из из столбцов (адресуемых с помощью букв, начиная с A) и строк (адресуемых с помощью цифр, начиная с 1).

Модуль OpenPyXL не поставляется вместе с Python, поэтому его предварительно нужно установить:

> pip install openpyxl

Чтение файлов Excel

Начинаем работать:

>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
>>> type(wb)
<class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>
>>> wb.sheetnames
['Лист1', 'Лист2', 'Лист3']
>>> sheet = wb.active
>>> sheet
<Worksheet "Лист1">
>>> sheet['A1']
<Cell Лист1.A1>

А теперь небольшой скрипт:

import openpyxl

# читаем excel-файл
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# печатаем список листов
sheets = wb.sheetnames
for sheet in sheets:
    print(sheet)

# получаем активный лист
sheet = wb.active

# печатаем значение ячейки A1
print(sheet['A1'].value)
# печатаем значение ячейки B1
print(sheet['B1'].value)

Результат работы:

Лист1
Лист2
Лист3

2015-04-05 13:34:02
Яблоки

Как получить другой лист книги:

# получаем другой лист
sheet2 = wb['Лист2']
# печатаем значение ячейки A1
print(sheet2['A2'].value)

Как сделать лист книги активным:

# делаем третий лист активным
wb.active = 2

Как задать имя листа:

sheet.title = 'Третий лист'

Объект Cell имеет атрибут value, который содержит значение, хранящееся в ячейке. Объект Cell также имеет атрибуты row, column и coordinate, которые предоставляют информацию о расположении данной ячейки в таблице.

# получаем ячейку листа B2
cell = sheet['B2']
print('Строка: ' + str(cell.row))
print('Столбец: ' + cell.column)
print('Ячейка: ' + cell.coordinate)
print('Значение: ' + cell.value)

Строка: 2
Столбец: B
Ячейка: B2
Значение: Вишни

К отдельной ячейке можно также обращаться с помощью метода cell() объекта Worksheet, передавая ему именованные аргументы row и column. Первому столбцу или первой строке соответствует число 1, а не 0:

# получаем ячейку листа B2
cell = sheet.cell(row = 2, column = 2)
print(cell.value)

Вишни

Размер листа можно получить с помощью атрибутов max_row и max_column объекта Worksheet:

rows = sheet.max_row
cols = sheet.max_column

for i in range(1, rows + 1):
    string = ''
    for j in range(1, cols + 1):
        cell = sheet.cell(row = i, column = j)
        string = string + str(cell.value) + ' '
    print(string)

2015-04-05 13:34:02 Яблоки 73 
2015-04-05 03:41:23 Вишни 85 
2015-04-06 12:46:51 Груши 14 
2015-04-08 08:59:43 Апельсины 52 
2015-04-10 02:07:00 Яблоки 152 
2015-04-10 18:10:37 Бананы 23 
2015-04-10 02:40:46 Земляника 98

openpyxl.utils.column_index_from_string()

openpyxl.utils.get_column_letter()

>>> from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string
>>> get_column_letter(1)
'A'
>>> get_column_letter(27)
'AA'
>>> column_index_from_string('A')
1
>>> column_index_from_string('AA')
27

Используя срезы объектов Worksheet, можно получить все объекты Cell, принадлежащие определенной строке, столбцу или прямоугольной области.

>>> sheet['A1':'C3']
((<Cell 'Лист1'.A1>, <Cell 'Лист1'.B1>, <Cell 'Лист1'.C1>),
 (<Cell 'Лист1'.A2>, <Cell 'Лист1'.B2>, <Cell 'Лист1'.C2>),
 (<Cell 'Лист1'.A3>, <Cell 'Лист1'.B3>, <Cell 'Лист1'.C3>))

for row in sheet['A1':'C3']:
    string = ''
    for cell in row:
        string = string + str(cell.value) + ' '
    print(string)

2015-04-05 13:34:02 Яблоки 73 
2015-04-05 03:41:23 Вишни 85 
2015-04-06 12:46:51 Груши 14 

Выводим значения второй колонки:

>>> sheet['B']
(<Cell 'Лист1'.B1>, <Cell 'Лист1'.B2>, <Cell 'Лист1'.B3>, <Cell 'Лист1'.B4>, ..., <Cell 'Лист1'.B7>)

for cell in sheet['B']:
    print(cell.value)

Яблоки
Вишни
Груши
Апельсины
Яблоки
Бананы
Земляника

Выводим строки с первой по третью:

>>> sheet[1:3]
((<Cell 'Лист1'.A1>, <Cell 'Лист1'.B1>, <Cell 'Лист1'.C1>),
 (<Cell 'Лист1'.A2>, <Cell 'Лист1'.B2>, <Cell 'Лист1'.C2>),
 (<Cell 'Лист1'.A3>, <Cell 'Лист1'.B3>, <Cell 'Лист1'.C3>))

for row in sheet[1:3]:
    string = ''
    for cell in row:
        string = string + str(cell.value) + ' '
    print(string)

2015-04-05 13:34:02 Яблоки 73 
2015-04-05 03:41:23 Вишни 85 
2015-04-06 12:46:51 Груши 14 

Для доступа к ячейкам конкретной строки или столбца также можно воспользоваться атрибутами rows и columns объекта Worksheet.

>>> list(sheet.rows)
[(<Cell 'Лист1'.A1>, <Cell 'Лист1'.B1>, <Cell 'Лист1'.C1>),
 (<Cell 'Лист1'.A2>, <Cell 'Лист1'.B2>, <Cell 'Лист1'.C2>),
 ..........
 (<Cell 'Лист1'.A6>, <Cell 'Лист1'.B6>, <Cell 'Лист1'.C6>),
 (<Cell 'Лист1'.A7>, <Cell 'Лист1'.B7>, <Cell 'Лист1'.C7>)]

for row in sheet.rows:
    print(row)

(<Cell 'Лист1'.A1>, <Cell 'Лист1'.B1>, <Cell 'Лист1'.C1>)
(<Cell 'Лист1'.A2>, <Cell 'Лист1'.B2>, <Cell 'Лист1'.C2>)
..........
(<Cell 'Лист1'.A6>, <Cell 'Лист1'.B6>, <Cell 'Лист1'.C6>)
(<Cell 'Лист1'.A7>, <Cell 'Лист1'.B7>, <Cell 'Лист1'.C7>)

>>> list(sheet.columns)
[(<Cell 'Лист1'.A1>, <Cell 'Лист1'.A2>, <Cell 'Лист1'.A3>, <Cell 'Лист1'.A4>, ..., <Cell 'Лист1'.A7>),
 (<Cell 'Лист1'.B1>, <Cell 'Лист1'.B2>, <Cell 'Лист1'.B3>, <Cell 'Лист1'.B4>, ..., <Cell 'Лист1'.B7>),
 (<Cell 'Лист1'.C1>, <Cell 'Лист1'.C2>, <Cell 'Лист1'.C3>, <Cell 'Лист1'.C4>, ..., <Cell 'Лист1'.C7>)]

for column in sheet.columns:
    print(column)

(<Cell 'Лист1'.A1>, <Cell 'Лист1'.A2>, <Cell 'Лист1'.A3>, <Cell 'Лист1'.A4>, ..., <Cell 'Лист1'.A7>)
(<Cell 'Лист1'.B1>, <Cell 'Лист1'.B2>, <Cell 'Лист1'.B3>, <Cell 'Лист1'.B4>, ..., <Cell 'Лист1'.B7>)
(<Cell 'Лист1'.C1>, <Cell 'Лист1'.C2>, <Cell 'Лист1'.C3>, <Cell 'Лист1'.C4>, ..., <Cell 'Лист1'.C7>)

Выводим значения всех ячеек листа:

for row in sheet.rows:
    string = ''
    for cell in row:
        string = string + str(cell.value) + ' '
    print(string)

2015-04-05 13:34:02 Яблоки 73 
2015-04-05 03:41:23 Вишни 85 
2015-04-06 12:46:51 Груши 14 
2015-04-08 08:59:43 Апельсины 52 
2015-04-10 02:07:00 Яблоки 152 
2015-04-10 18:10:37 Бананы 23 
2015-04-10 02:40:46 Земляника 98 

Выводим значения второй строки (индекс 1):

for cell in list(sheet.rows)[1]:
    print(str(cell.value))

2015-04-05 03:41:23
Вишни
85

Выводим значения второй колонки (индекс 1):

for row in sheet.rows:
    print(str(row[1].value))

Яблоки
Вишни
Груши
Апельсины
Яблоки
Бананы
Земляника

Запись файлов Excel

>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.Workbook()
>>> wb.sheetnames
['Sheet']
>>> wb.create_sheet(title = 'Первый лист', index = 0)
<Worksheet "Первый лист">
>>> wb.sheetnames
['Первый лист', 'Sheet']
>>> wb.remove(wb['Первый лист'])
>>> wb.sheetnames
['Sheet']
>>> wb.save('example.xlsx')

Метод create_sheet() возвращает новый объект Worksheet, который по умолчанию становится последним листом книги. С помощью именованных аргументов title и index можно задать имя и индекс нового листа.

Метод remove() принимает в качестве аргумента не строку с именем листа, а объект Worksheet. Если известно только имя листа, который надо удалить, используйте wb[sheetname]. Еще один способ удалить лист — использовать инструкцию del wb[sheetname].

Не забудьте вызвать метод save(), чтобы сохранить изменения после добавления или удаления листа рабочей книги.

Запись значений в ячейки напоминает запись значений в ключи словаря:

>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.Workbook()
>>> wb.create_sheet(title = 'Первый лист', index = 0)
>>> sheet = wb['Первый лист']
>>> sheet['A1'] = 'Здравствуй, мир!'
>>> sheet['A1'].value
'Здравствуй, мир!'

Заполняем таблицу 3×3:

import openpyxl

# создаем новый excel-файл
wb = openpyxl.Workbook()

# добавляем новый лист
wb.create_sheet(title = 'Первый лист', index = 0)

# получаем лист, с которым будем работать
sheet = wb['Первый лист']

for row in range(1, 4):
    for col in range(1, 4):
        value = str(row) + str(col)
        cell = sheet.cell(row = row, column = col)
        cell.value = value

wb.save('example.xlsx')

Можно добавлять строки целиком:

sheet.append(['Первый', 'Второй', 'Третий'])
sheet.append(['Четвертый', 'Пятый', 'Шестой'])
sheet.append(['Седьмой', 'Восьмой', 'Девятый'])

Стилевое оформление

Для настройки шрифтов, используемых в ячейках, необходимо импортировать функцию Font() из модуля openpyxl.styles:

from openpyxl.styles import Font

Ниже приведен пример создания новой рабочей книги, в которой для шрифта, используемого в ячейке A1, устанавливается шрифт Arial, красный цвет, курсивное начертание и размер 24 пункта:

import openpyxl
from openpyxl.styles import Font

# создаем новый excel-файл
wb = openpyxl.Workbook()
# добавляем новый лист
wb.create_sheet(title = 'Первый лист', index = 0)
# получаем лист, с которым будем работать
sheet = wb['Первый лист']

font = Font(name='Arial', size=24, italic=True, color='FF0000')
sheet['A1'].font = font
sheet['A1'] = 'Здравствуй мир!'

# записываем файл
wb.save('example.xlsx')

Именованные стили применяются, когда надо применить стилевое оформление к большому количеству ячеек.

import openpyxl
from openpyxl.styles import NamedStyle, Font, Border, Side

# создаем новый excel-файл
wb = openpyxl.Workbook()
# добавляем новый лист
wb.create_sheet(title = 'Первый лист', index = 0)
# получаем лист, с которым будем работать
sheet = wb['Первый лист']

# создаем именованный стиль
ns = NamedStyle(name='highlight')
ns.font = Font(bold=True, size=20)
border = Side(style='thick', color='000000')
ns.border = Border(left=border, top=border, right=border, bottom=border)

# вновь созданный именованный стиль надо зарегистрировать
# для дальнейшего использования
wb.add_named_style(ns)

# теперь можно использовать именованный стиль
sheet['A1'].style = 'highlight'

# записываем файл
wb.save('example.xlsx')

Добавление формул

Формулы, начинающиеся со знака равенства, позволяют устанавливать для ячеек значения, рассчитанные на основе значений в других ячейках.

sheet['B9'] = '=SUM(B1:B8)'

Эта инструкция сохранит =SUM(B1:B8) в качестве значения в ячейке B9. Тем самым для ячейки B9 задается формула, которая суммирует значения, хранящиеся в ячейках от B1 до B8.

Хранящуюся в ячейке формулу можно читать, как любое другое значение. Однако, если нужно получить результат расчета по формуле, а не саму формулу, то при вызове функции load_workbook() ей следует передать именованный аргумент data_only со значением True.

Настройка строк и столбцов

С помощью модуля OpenPyXL можно задавать высоту строк и ширину столбцов таблицы, закреплять их на месте (чтобы они всегда были видны на экране), полностью скрывать из виду, объединять ячейки.

Настройка высоты строк и ширины столбцов

Объекты Worksheet имеют атрибуты row_dimensions и column_dimensions, которые управляют высотой строк и шириной столбцов.

sheet['A1'] = 'Высокая строка'
sheet['B2'] = 'Широкий столбец'

sheet.row_dimensions[1].height = 70
sheet.column_dimensions['B'].width = 30

Атрибуты row_dimensions и column_dimensions представляют собой значения, подобные словарю. Атрибут row_dimensions содержит объекты RowDimensions, а атрибут column_dimensions содержит объекты ColumnDimensions. Доступ к объектам в row_dimensions осуществляется с использованием номера строки, а доступ к объектам в column_dimensions — с использованием буквы столбца.

Для указания высоты строки разрешено использовать целые или вещественные числа в диапазоне от 0 до 409. Для указания ширины столбца можно использовать целые или вещественные числа в диапазоне от 0 до 255. Столбцы с нулевой шириной и строки с нулевой высотой невидимы для пользователя.

Объединение ячеек

Ячейки, занимающие прямоугольную область, могут быть объединены в одну ячейку с помощью метода merge_cells() рабочего листа:

sheet.merge_cells('A1:D3')
sheet['A1'] = 'Объединены двенадцать ячеек'

sheet.merge_cells('C5:E5')
sheet['C5'] = 'Объединены три ячейки'

Чтобы отменить слияние ячеек, надо вызвать метод unmerge_cells():

sheet.unmerge_cells('A1:D3')
sheet.unmerge_cells('C5:E5')

Закрепление областей

Если размер таблицы настолько велик, что ее нельзя увидеть целиком, можно заблокировать несколько верхних строк или крайних слева столбцов в их позициях на экране. В этом случае пользователь всегда будет видеть заблокированные заголовки столбцов или строк, даже если он прокручивает таблицу на экране.

У объекта Worksheet имеется атрибут freeze_panes, значением которого может служить объект Cell или строка с координатами ячеек. Все строки и столбцы, расположенные выше и левее, будут заблокированы.

Диаграммы

Модуль OpenPyXL поддерживает создание гистогорамм, графиков, а также точечных и круговых диаграмм с использование данных, хранящихся в электронной таблице. Чтобы создать диаграмму, необходимо выполнить следующие действия:

1. создать объект Reference на основе ячеек в пределах выделенной прямоугольной области;
2. создать объект Series, передав функции Series() объект Reference;
3. создать объект Chart;
4. дополнительно можно установить значения переменных drawing.top, drawing.left, drawing.width, drawing.height объекта Chart, определяющих положение и размеры диаграммы;
5. добавить объект Chart в объект Worksheet.

Объекты Reference создаются путем вызова функции openpyxl.charts.Reference(), принимающей пять аргуменов:

1. Объект Worksheet, содержащий данные диаграммы.
2. Два целых числа, представляющих верхнюю левую ячейку выделенной прямоугольной области, в которых содержатся данные диаграммы: первое число задает строку, второе — столбец; первой строке соответствует 1, а не 0.
3. Два целых числа, представляющих нижнюю правую ячейку выделенной прямоугольной области, в которых содержатся данные диаграммы: первое число задает строку, второе — столбец.

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

# создаем новый excel-файл
wb = Workbook()
# добавляем новый лист
wb.create_sheet(title = 'Первый лист', index = 0)
# получаем лист, с которым будем работать
sheet = wb['Первый лист']

sheet['A1'] = 'Серия 1'
# это колонка с данными
for i in range(1, 11):
    cell = sheet.cell(row = i + 1, column = 1)
    cell.value = i * i

# создаем диаграмму
chart = BarChart()
chart.title = 'Первая серия данных'
data = Reference(sheet, min_col = 1, min_row = 1, max_col = 1, max_row = 11)
chart.add_data(data, titles_from_data = True)

# добавляем диаграмму на лист
sheet.add_chart(chart, 'C2')

# записываем файл
wb.save('example.xlsx')

Аналогично можно создавать графики, точечные и круговые диаграммы, вызывая методы:

• openpyxl.chart.LineChart()
• openpyxl.chart.ScatterChart()
• openpyxl.chart.PieChart()

Поиск:
Excel • MS • Python • Web-разработка • Модуль

Working with Excel files in Python is not that much hard as you might think. In this tutorial, we are going to learn how to create, read and modify .xlsx files using python.

Introduction

Xlsx files are the most widely used documents in the technology field. Data Scientists uses spreadsheets more than anyone else in the world and obivously they don’t do it manually.

We will need a module called openpyxl which is used to read, create and work with .xlsx files in python. There are some other modules like xlsxwriter, xlrd, xlwt, etc., but, they don’t have methods for performing all the operations on excel files. To install the openpyxl module run the following command in command line:

pip install openpyxl

Let’s see what all operations one can perform using the openpyxl module after importing the module in our code, which is simple:

import openpyxl

Once we have imported the module in our code, all we have to do is use various methods of the module to rad, write and create .xlsx files.

Creating New .xlsx File

In this program, we are going to create a new .xlsx file.

import openpyxl

## CREATING XLSX FILE

## initializing the xlsx
xlsx = openpyxl.Workbook()

## creating an active sheet to enter data
sheet = xlsx.active

## entering data into the A1 and B1 cells in the sheet
sheet['A1'] = 'Studytonight'
sheet['B1'] = 'A Programming Site'

## saving the xlsx file using 'save' method
xlsx.save('sample.xlsx')

The above program creates an .xlsx file with the name sample.xlsx in the present working directory.

Writing to a Cell

There are to ways to write to a cell. The first method is the one which we used in the program above and the second method is using the cell() method by passing the row and column numbers.

Let’s see how the second way works:

import openpyxl

## initializing the xlsx
xlsx = openpyxl.Workbook()

## creating an active sheet to enter data
sheet = xlsx.active

## entering data into the cells using 1st method
sheet['A1'] = 'Studytonight'
sheet['B2'] = 'Cell B2'

## entering data into the cells using 2nd method
sheet.cell(row = 1, column = 2).value = 'A Programming Site'
sheet.cell(row = 2, column = 1).value = "B1"

## saving the xlsx file using 'save' method
xlsx.save('write_to_cell.xlsx')

In the second method above, we are getting the cell with the row and column values. After getting the cell, we are assigning a value to it using the value variable.

Appending Data to a .xlsx file

The append() method is used to append the data to any cell. Here is an example:

import openpyxl

## initializing the xlsx
xlsx = openpyxl.Workbook()

## creating an active sheet to enter data
sheet = xlsx.active

## creating data to append
data = [
         [1, 2, 3],
         [4, 5, 6],
         [7, 8, 9],
         [10, 11, 12]
       ]

## appending row by row to the sheet
for row in data:
    ## append method is used to append the data to a cell
    sheet.append(row)

## saving the xlsx file using 'save' method
xlsx.save('appending.xlsx')

Using the above program, we have appended 4 rows and 3 column values in our .xlsx file. You can also use tuples or any iteratable object instead of lists.

Reading Data from a Cell

We are now going to learn how to read data from a cell in a xlsx file. We will use the previously created .xlsx file to read data from the cell.

import openpyxl

## opening the previously created xlsx file using 'load_workbook()' method
xlsx = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')

## getting the sheet to active
sheet = xlsx.active

## getting the reference of the cells which we want to get the data from
name = sheet['A1']
tag = sheet.cell(row = 1, column = 2)

## printing the values of cells
print(name.value)
print(tag.value)

Output of above Program:

Studytonight
A Programming Site

Reading Data from Multiple Cells

Now we are going to use the appending.xlsx file to read data. It contains numeric values from 1 to 12 saved in the cells in form of 4 rows and 3 columns.

import openpyxl

## opening the previously created xlsx file using 'load_workbook()' method
xlsx = openpyxl.load_workbook('appending.xlsx')

## getting the sheet to active
sheet = xlsx.active

## getting the reference of the cells which we want to get the data from
values = sheet['A1' : 'C4']

## printing the values of cells
for c1, c2, c3 in values:
print("{} {} {}".format(c1.value, c2.value, c3.value))

Output of above Program:

1 2 3
4 5 6
7 8 9
10 11 12

Slicing method applied on cells returns a tuple containing each row as a tuple. And we can print all the cell’s data using a loop.

Getting Dimensions of an .xlsx Sheet

Getting the dimensions of an .xlsx sheet is also possible and super-easy using the dimensions method.

import openpyxl

## opening the previously created xlsx file using 'load_workbook()' method
xlsx = openpyxl.load_workbook('appending.xlsx')

## getting the sheet to active
sheet = xlsx.active

## getting the reference of the cells which we want to get the data from
dimensions = sheet.dimensions

## printing the dimensions of the sheet
print(dimensions)

Output of above Program:

A1:C4

The output of the dimensions method is the range of the sheet from which cell to which cell the data is present.

Getting Data from Rows of .xlsx File

We can also get data from all the rows of an xlsx file by using the rows method.

import openpyxl

## opening the previously created xlsx file using 'load_workbook()' method
xlsx = openpyxl.load_workbook('appending.xlsx')

## getting the sheet to active
sheet = xlsx.active

## getting the reference of the cells which we want to get the data from
rows = sheet.rows

## printing the values of cells using rows
for row in rows:
    for cell in row:
        print(cell.value, end = ' ')

    print("n")

Output of above Program:

1 2 3 
4 5 6 
7 8 9 
10 11 12

rows method returns a generator which contains all rows of the sheet.

Getting Data from Columns of .xlsx File

We can get data from all the columns of an xlsx file by using the columns method.

import openpyxl

## opening the previously created xlsx file using 'load_workbook()' method
xlsx = openpyxl.load_workbook('appending.xlsx')

## getting the sheet to active
sheet = xlsx.active

## getting the reference of the cells which we want to get the data from
columns = sheet.columns

## printing the values of cells using rows
for column in columns:
    for cell in column:
        print(cell.value, end = ' ')
    print("n")

Output of above Program:

1 4 7 10 
2 5 8 11 
3 6 9 12

columns method returns a generator which contains all the columns of the sheet.

Working with Excel Sheets

In this section we will see how we can create more sheets, get name of sheets and even change the name of any given sheet etc.

1. Changing the name of an Excel Sheet

We can also change the name of a given excel sheet using the title variable. Let’s see an example:

import openpyxl

## initializing the xlsx
xlsx = openpyxl.Workbook()

## creating an active sheet to enter data
sheet = xlsx.active

## entering data into the A1 and B1 cells in the sheet
sheet['A1'] = 'Studytonight'
sheet['B1'] = 'A Programming Site'

## setting the title for the sheet
sheet.title = "Sample"

## saving the xlsx file using 'save' method
xlsx.save('sample.xlsx')

2. Getting Excel Sheet name

Getting the names of all the sheets present in xlsx file is super easy using the openpyxl module. We can use the method called get_sheet_names() to get names of all the sheets present in the excel file.

import openpyxl

## initializing the xlsx
xlsx = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')

## getting all sheet names
names = xlsx.get_sheet_names()

print(names)

Output of above Program:

['Sample']

3. Creating more than one Sheet in an Excel File

When creating our first xlsx file, we only created one sheet. Let’s see how to create multiple sheets and give names to them.

import openpyxl

## initializing the xlsx
xlsx = openpyxl.Workbook()

## creating sheets
xlsx.create_sheet("School")
xlsx.create_sheet("College")
xlsx.create_sheet("University")

## saving the xlsx file using 'save' method
xlsx.save('multiple_sheets.xlsx')

As you can see in the snapshot above that a new excel file is created with 3 new sheets with different names provided by us in the program.

4. Adding Data to Multiple Sheets

Entering data into different sheets present in xlsx file can also be done easily. In the program below, we will get the sheets by their names individually or all at once as we have done above. Let’s see how to get sheets using their name and enter data into them.

We will use previously created xlsx file called multiple_sheets.xlsx to enter the data into sheets.

import openpyxl

## initializing the xlsx
xlsx = openpyxl.Workbook()

## creating sheets
xlsx.create_sheet("School")
xlsx.create_sheet("College")
xlsx.create_sheet("University")

## getting sheet by it's name
school = xlsx.get_sheet_by_name("School")
school['A1'] = 1

## getting sheet by it's name
college = xlsx.get_sheet_by_name("College")
college['A1'] = 2

## getting sheet by it's name
university = xlsx.get_sheet_by_name("University")
university['A1'] = 3

## saving the xlsx file using 'save' method
xlsx.save('multiple_sheets.xlsx')

We can’t modify the existing xlsx file using the openpyxl module but we can read data from it.

Conclusion

We have seen different methods which can be used while working with xlsx files using Python. If you want to explore more methods available in the openpyxl module, then you can try them using the dir() method to get information about all methods of openpyxl module.

You can also see other modules like xlsxwriter, xlrd, xlwt, etc., for more functionalities. If you have already used any of these modules, do share your experience with us through comments section.

You may also like:

• Converting Xlsx file To CSV file using Python

• How to copy elements from one list to another in Python

• Calculate Time taken by a Program to Execute in Python

• Dlib 68 points Face landmark Detection with OpenCV and Python

В этом уроке я расскажу, как создать файл excel в Python с помощью библиотеки openpyxl.

Многие приложения, работающие с данными, нуждаются в экспорте этих данных в различные форматы. Очень распространенным и широко используемым форматом являются электронные таблицы.

В Python существуют различные библиотеки для создания файлов excel, одной из самых популярных является openpyxl благодаря простоте использования и тому, что она позволяет как читать, так и записывать электронные таблицы.

Поскольку это внешняя библиотека, первое, что вы должны сделать для использования openpyxl, это установить ее.

Создайте новый каталог для вашего проекта, получите к нему доступ и запустите виртуальную среду.

После активации виртуальной среды выполните следующую команду из терминала для установки openpyxl:

$> pip install openpyxl

Создание файла excel в python

Как вы, возможно, знаете электронные таблицы группируются в книги. Книга – это родительская сущность электронной таблицы (обычно соответствующая файлу excel). В свою очередь, она состоит из одного или нескольких листов.

Книга Excel состоит как минимум из одного листа. Лист, с которым вы работаете, называется активным листом.

Для начала работы с openpyxl вам не нужно сохранять какой-либо файл в файловой системе. Вы просто создаете книгу.

В приведенном ниже коде вы узнаете, как создать книгу в openpyxl:

import openpyxl
wb = openpyxl.Workbook()
Code language: JavaScript (javascript)

Переменная wb является экземпляром пустой книги. Вновь созданная книга содержит один лист, который является активным. Доступ к нему можно получить через активный атрибут.

Одним из основных свойств листа является его имя, поскольку, как мы увидим в следующем разделе, это позволяет нам обращаться к нему непосредственно через его имя.

В следующем примере показано, как получить доступ к имени активного листа и как его изменить:

>>> import openpyxl
>>> wb = openpyxl.Workbook()
>>> hoja = wb.active
>>> print(f'Active list: {list.title}')
Active list: Sheet
>>> list.title = "Values"
>>> print(f'Active list: {wb.active.title}')
Active list: Values
Code language: PHP (php)

Создание листа

Помимо листа по умолчанию, с помощью openpyxl можно создать несколько листов в книге, используя метод create_sheet() у workbook как показано ниже (продолжение предыдущего примера):

# Добавление листа 'Sheet' в конец (по умолчанию).
>>> list1 = wb.create_sheet("List")
# Добавим лист 'Sheet' в первую позицию. 
# Если "List" существует, добавим цифру 1 в конец имени
>>> list2 = wb.create_sheet("List", 0)
# Добавим лист "Another list" на позицию 1
>>> wb.create_sheet(index=1, title="Another list")
# Вывод на экран названий листов
>>> print(wb.sheetnames)
['List1', 'Another list', 'Values', 'List']



  


                       
  



Code language: PHP (php)

Также можно создать копию листа с помощью метода copy_worksheet():

>>> sourse = wb.active
>>> new = wb.copy_worksheet(sourse)
Code language: JavaScript (javascript)

Доступ к листу

Как я уже говорил в предыдущем разделе, имена листов являются очень важным свойством, поскольку они позволяют нам обращаться к ним напрямую, рассматривая workbook как словарь. Продолжаем пример:

>>> list = wb.active  # Это лист, который находится в индексе 0
>>> print(f'Active list: {list.title}')
Active list: list1
>>> list = wb['Another list']
>>> wb.active = list
>>> print(f'Active list: {wb.active.title}')
Active list: Another list
Code language: PHP (php)

С другой стороны, как мы видели в предыдущем разделе, можно получить список с именами всех листов, обратившись к свойству sheetnames у workbook. Также можно перебирать все листы:

>>> print(wb.sheetnames)
['List1', 'Another list', 'Values', 'List']
>>> for list in wb:
 ...     print(list.title)
List1
Another list
Values
List
Code language: PHP (php)

Доступ к ячейке

До сих пор мы видели, как создать книгу, листы и как получить к ним доступ. Теперь перейдем к самому главному – как получить доступ к значению ячейки и как сохранить данные.

Можно получить доступ к ячейке, рассматривая лист как словарь, где имя ячейки используется в качестве ключа. Это происходит в результате комбинации имени столбца и номера строки.

Вот как получить доступ к ячейке в столбце A и строке 1:

>>> wb = openpyxl.Workbook()
>>> hoja = wb.active
>>> a1 = list["A1"]
>>> print(a1.value)
None
Code language: PHP (php)

Также можно получить доступ к ячейке, используя обозначения строк и столбцов, с помощью метода cell() следующим образом:

>>> b2 = list.cell(row=2, column=2)
>>> print(b2.value)
Code language: PHP (php)

ВАЖНО: Когда создается книга, она не содержит ячеек. Ячейки создаются в памяти по мере обращения к ним, даже если они не содержат никакого значения.

Запись значений в ячейку

В предыдущем разделе вы могли заметить, что при выводе содержимого ячейки (print(a1.value)) всегда возвращалось None. Это происходит потому, что ячейка не содержит никакого значения.

Чтобы присвоить значение определенной ячейке, вы можете сделать это тремя различными способами:

# 1.- Присвоение значения непосредственно ячейке
>>> list["A1"] = 10
>>> a1 = list["A1"]
>>> print(a1.value)
10
# 2.- Использование обозначения строки, столбца со значением аргумента
>>> b1 = list.cell(row=1, column=2, value=20)
>>> print(b1.value)
20
# 3.- Обновление свойства значения ячейки
>>> c1 = list.cell(row=1, column=3)
>>> c1.value = 30
>>> print(c1.value)
30
Code language: PHP (php)

Сохранение списка значений

Присвоение значения ячейке может быть использовано в отдельных ситуациях. Однако в Python часто бывает так, что данные хранятся в списках или кортежах. Для таких случаев, когда вам нужно экспортировать такие данные, я покажу вам более оптимальный способ создания excel-файла с помощью openpyxl.

Представьте, что у вас есть список товаров с названием, артикулом, количеством и ценой, как показано ниже:

products = [
    ('product_1', 'a859', 1500, 9.95),
    ('product_2', 'b125', 600, 4.95),
    ('product_3', 'c764', 200, 19.95),
    ('product_4', 'd399', 2000, 49.95)
]
Code language: JavaScript (javascript)

Как мы можем экспортировать эти данные в excel с помощью openpyxl? Самый простой способ – использовать метод append() объекта листа.

Вот как это можно сделать:

products = [
    ('product_1', 'a859', 1500, 9.95),
    ('product_2', 'b125', 600, 4.95),
    ('product_3', 'c764', 200, 19.95),
    ('product_4', 'd399', 2000, 49.95)
]
wb = openpyxl.Workbook()
list = wb.active
# Создание строки с заголовками
list.append(('Название', 'Артикул', 'Количество', 'Цена'))
for product in products:
    # продукт - кортеж со значениями продукта 
    list.append(product)
Code language: PHP (php)

Сохранение книги excel в Python

В завершение этогй статьи я покажу вам, как сохранить файл excel в Python с помощью openpyxl.

Чтобы сохранить файл excel с помощью openpyxl, достаточно вызвать метод save() у workbook с именем файла. Это позволит сохранить рабочую книгу со всеми листами и данными в каждом из них.

Если мы сделаем это на предыдущем примере , то получим следующий результат:

wb.save('products.xlsx')
Code language: JavaScript (javascript)

Больше …

Microsoft Excel is probably one of the highly used data storage applications. A huge proportion of small to medium size businesses fulfill their analytics requirement using Excel.

However, analyzing huge amount of data in Excel can become highly tedious and time-consuming. You could build customized data processing and analytics application using Visual Basic(VBA), the language that powers the Excel sheets. However, learning VBA could be difficult and perhaps, not worth it.

However, if you have a little knowledge of Python, you could build highly professional Business Intelligence using Excel data, without the need of a database. Using Python with Excel could be a game changer for your business.

Sections Covered

1. Basic Information about Excel
2. What is Openpyxl and how to install it?
3. Reading data from Excel in Python
4. Reading multiple cells from Excel in Python
5. Find the max row and column number of an Excel sheet in Python
6. How to iterate over Excel rows and columns in Python?
7. Create a new Excel file with Python
8. Writing data to Excel in Python
9. Appending data to Excel in Python
10. Manipulating Excel Sheets in Python
11. Practical usage example of data analysis of Excel sheets in Python

Basic Information about Excel

Before beginning this Openpyxl tutorial, you need to keep the following details in mind.

1. Excel files are called Workbooks.
2. Each Workbook can contain multiple sheets.
3. Every sheet consists of rows starting from 1 and columns starting from A.
4. Rows and columns together make up a cell.
5. Any type of data can be stored.

What is Openpyxl and how to install it?

The Openpyxl module in Python is used to handle Excel files without involving third-party Microsoft application software. It is arguably, the best python excel library that allows you to perform various Excel operations and automate excel reports using Python. You can perform all kinds of tasks using Openpyxl like:-

1. Reading data
2. Writing data
3. Editing Excel files
4. Drawing graphs and charts
5. Working with multiple sheets
6. Sheet Styling etc.

You can install Openpyxl module by typing pip install openpyxl in your command line.

pip install openpyxl

Reading data from Excel in Python

To import an excel file in Python, use the load_workbook method from Openpyxl library.

Let’s import an Excel file named wb1.xlsx in Python using Openpyxl module. It has the following data as shown in the image below.

Step 1 — Import the load_workbook method from Openpyxl.

from openpyxl import load_workbook

Step 2 — Provide the file location for the Excel file you want to open in Python.

   wb = load_workbook('wb1.xlsx')

If your Excel file is present in the same directory as the python file, you don’t need to provide to entire file location.

Step 3 — Choose the first active sheet present in the workbook using wb.active attribute.

   sheet = wb.active

The above points are a standard way of accessing Excel sheets using Python. You will see them being used multiple times through out this article.

Let’s read all the data present in Row 1 (header row).

Method 1 — Reading data through Excel cell name in Python

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

print(sheet["A1"].value)
print(sheet["B1"].value)
print(sheet["C1"].value)
print(sheet["D1"].value)

Output

ProductId
ProductName
Cost per Unit
Quantity

Method 2 — Reading data from Excel using cell() method in Python

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

print(sheet.cell(row=1, column=1).value)
print(sheet.cell(row=1, column=2).value)
print(sheet.cell(row=1, column=3).value)
print(sheet.cell(row=1, column=4).value)

Output

ProductId
ProductName
Cost per Unit
Quantity

Reading Multiple Cells from Excel in Python

You can also read multiple cells from an Excel workbook. Let’s understand this through various examples. Refer to the image of the wb1.xlsx file above for clarity.

Method 1 — Reading a range of cells in Excel using cell names

To read the data from a specific range of cells in your Excel sheet, you need to slice your sheet object through both the cells.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells from A1 to D11
print(sheet["A1:D11"])

Output

((<Cell 'Sheet1'.A1>, <Cell 'Sheet1'.B1>, <Cell 'Sheet1'.C1>, <Cell 'Sheet1'.D1>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A2>, <Cell 'Sheet1'.B2>, <Cell 'Sheet1'.C2>, <Cell 'Sheet1'.D2>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A3>, <Cell 'Sheet1'.B3>, <Cell 'Sheet1'.C3>, <Cell 'Sheet1'.D3>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A4>, <Cell 'Sheet1'.B4>, <Cell 'Sheet1'.C4>, <Cell 'Sheet1'.D4>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A5>, <Cell 'Sheet1'.B5>, <Cell 'Sheet1'.C5>, <Cell 'Sheet1'.D5>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A6>, <Cell 'Sheet1'.B6>, <Cell 'Sheet1'.C6>, <Cell 'Sheet1'.D6>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A7>, <Cell 'Sheet1'.B7>, <Cell 'Sheet1'.C7>, <Cell 'Sheet1'.D7>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A8>, <Cell 'Sheet1'.B8>, <Cell 'Sheet1'.C8>, <Cell 'Sheet1'.D8>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A9>, <Cell 'Sheet1'.B9>, <Cell 'Sheet1'.C9>, <Cell 'Sheet1'.D9>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A10>, <Cell 'Sheet1'.B10>, <Cell 'Sheet1'.C10>, <Cell 'Sheet1'.D10>), 
 (<Cell 'Sheet1'.A11>, <Cell 'Sheet1'.B11>, <Cell 'Sheet1'.C11>, <Cell 'Sheet1'.D11>))

You can see that by slicing the sheet data from A1:D11, it returned us tuples of row data inside a tuple. In order to read the values of every cell returned, you can iterate over each row and use .value.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells from A1 to D11
for row in sheet["A1:D11"]:
    print ([x.value for x in row])

Output

['ProductId', 'ProductName', 'Cost per Unit', 'Quantity']
[1, 'Pencil', '$0.5', 200]
[2, 'Pen', '$1', 500]
[3, 'Eraser', '$0.25', 100]
[4, 'Sharpner', '$0.75', 100]
[5, 'Files', '$3', 50]
[6, 'A4 Size Paper', '$9', 10]
[7, 'Pencil Box', '$12', 20]
[8, 'Pen Stand', '$5.5', 10]
[9, 'Notebook', '$2', 50]
[10, 'Marker', '$1', 75]

Method 2 — Reading a single row in Excel using cell name

To read a single row in your Excel sheet, just access the single row number from your sheet object.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells in row 1
for data in sheet["1"]:
    print(data.value)

Output

ProductId
ProductName
Cost per Unit
Quantity

Method 3 — Reading all rows in Excel using rows attribute

To read all the rows, use sheet.rows to iterate over rows with Openpyxl. You receive a tuple element per row by using the sheet.rows attribute.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells in row 1
for row in sheet.rows:
    print([data.value for data in row])

Output

['ProductId', 'ProductName', 'Cost per Unit', 'Quantity']
[1, 'Pencil', '$0.5', 200]
[2, 'Pen', '$1', 500]
[3, 'Eraser', '$0.25', 100]
[4, 'Sharpner', '$0.75', 100]
[5, 'Files', '$3', 50]
[6, 'A4 Size Paper', '$9', 10]
[7, 'Pencil Box', '$12', 20]
[8, 'Pen Stand', '$5.5', 10]
[9, 'Notebook', '$2', 50]
[10, 'Marker', '$1', 75]

Method 4 — Reading a single column in Excel using cell name

Similar to reading a single row, you can read the data in a single column of your Excel sheet by its alphabet.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells in column A
for data in sheet["A"]:
    print(data.value)

Output

ProductId
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Method 5 — Reading all the columns in Excel using columns attribute

To read all the data as a tuple of the columns in your Excel sheet, use sheet.columns attribute to iterate over all columns with Openpyxl.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all columns
for col in sheet.columns:
    print([data.value for data in col])

Output

['ProductId', 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
['ProductName', 'Pencil', 'Pen', 'Eraser', 'Sharpner', 'Files', 'A4 Size Paper', 'Pencil Box', 'Pen Stand', 'Notebook', 'Marker']
['Cost per Unit', '$0.5', '$1', '$0.25', '$0.75', '$3', '$9', '$12', '$5.5', '$2', '$1']
['Quantity', 200, 500, 100, 100, 50, 10, 20, 10, 50, 75]

Method 6 — Reading all the data in Excel

To read all the data present in your Excel sheet, you don’t need to index the sheet object. You can just iterate over it.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells in Excel
for row in sheet:
    print([data.value for data in row])

Output

['ProductId', 'ProductName', 'Cost per Unit', 'Quantity']
[1, 'Pencil', '$0.5', 200]
[2, 'Pen', '$1', 500]
[3, 'Eraser', '$0.25', 100]
[4, 'Sharpner', '$0.75', 100]
[5, 'Files', '$3', 50]
[6, 'A4 Size Paper', '$9', 10]
[7, 'Pencil Box', '$12', 20]
[8, 'Pen Stand', '$5.5', 10]
[9, 'Notebook', '$2', 50]
[10, 'Marker', '$1', 75]

Find the max row and column number of an Excel Sheet in Python

To find the max row and column number from your Excel sheet in Python, use sheet.max_row and sheet.max_column attributes in Openpyxl.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

print(f"Max row in the active sheet is {sheet.max_row}")
print(f"Max column in the active sheet is {sheet.max_column}")

Output

Max row in the active sheet is 11
Max column in the active sheet is 4

Note — If you update a cell with a value, the sheet.max_row and sheet.max_column values also change, even though you haven’t saved your changes.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('pylenin.xlsx')

sheet = wb.active

sheet["A1"].value = "Lenin"
print(sheet.max_row)

sheet["A2"].value = "Mishra"
print(sheet.max_row)

# wb.save('pylenin.xlsx')

Output

1
2

How to iterate over Excel rows and columns in Python?

Openpyxl offers two commonly used methods called iter_rows and iter_cols to iterate over Excel rows and columns in Python.

1. iter_rows() — Returns one tuple element per row selected.
2. iter_cols() — Returns one tuple element per column selected.

Both the above mentioned methods can receive the following arguments for setting boundaries for iteration:

• min_row
• max_row
• min_col
• max_col

Example 1 — iter_rows()

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells from between 
# "Row 1 and Row 2" and "Column 1 and Column 3"
for row in sheet.iter_rows(min_row=1,
                           max_row=2,
                           min_col=1,
                           max_col=3):
    print([data.value for data in row])

Output

['ProductId', 'ProductName', 'Cost per Unit']
[1, 'Pencil', '$0.5']

As you can see, only the first 3 columns of the first 2 rows are returned. The tuples are row based.

You can also choose to not pass in some or any arguments in iter_rows method.

Code — Not passing min_col and max_col

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# min_col and max_col arguments are not provided
for row in sheet.iter_rows(min_row=1,
                           max_row=2):
    print([data.value for data in row])

Output

['ProductId', 'ProductName', 'Cost per Unit', 'Quantity']
[1, 'Pencil', '$0.5', 200]

All the columns from the first 2 rows are being printed.

Example 2 — iter_cols()

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Access all cells from A1 to D11
for row in sheet.iter_cols(min_row=1,
                           max_row=2,
                           min_col=1,
                           max_col=3):
    print([data.value for data in row])

Output

['ProductId', 1]
['ProductName', 'Pencil']
['Cost per Unit', '$0.5']

The tuples returned are column based on using iter_cols() method.

You can also choose to not pass in some or any arguments in iter_cols() method.

Code — Not passing any argument

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# min_col and max_col arguments are not provided
for row in sheet.iter_cols():
    print([data.value for data in row])

Output

['ProductId', 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
['ProductName', 'Pencil', 'Pen', 'Eraser', 'Sharpner', 'Files', 'A4 Size Paper', 'Pencil Box', 'Pen Stand', 'Notebook', 'Marker']
['Cost per Unit', '$0.5', '$1', '$0.25', '$0.75', '$3', '$9', '$12', '$5.5', '$2', '$1']
['Quantity', 200, 500, 100, 100, 50, 10, 20, 10, 50, 75]

Create a new Excel file with Python

To create a new Excel file in Python, you need to import the Workbook class from Openpyxl library.

Code

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

sheet['A1'] = "Pylenin"
sheet['B1'] = "loves"
sheet['C1'] = "Python"

wb.save("pylenin.xlsx")

This should create a new Excel workbook called pylenin.xlsx with the provided data.

Writing data to Excel in Python

There are multiple ways to write data to an Excel file in Python.

Method 1 — Writing data to Excel using cell names

Code

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

sheet['A1'] = "Pylenin"
sheet['B1'] = "loves"
sheet['C1'] = "Python"

wb.save("pylenin.xlsx")

Output

Method 2 — Writing data to Excel using the cell() method

Code

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

sheet.cell(row=1, column=1).value = "Pylenin"
sheet.cell(row=1, column=2).value = "loves"
sheet.cell(row=1, column=3).value = "Python"

wb.save("pylenin.xlsx")

Output

Method 3 — Writing data to Excel by iterating over rows

Code — Example 1

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

for row in sheet["A1:D3"]:
    row[0].value = "Pylenin"
    row[1].value = "loves"
    row[2].value = "Python"

wb.save("pylenin.xlsx")

Output

You can also use methods like iter_rows() and iter_cols() to write data to Excel.

Code — Example 2 — using iter_rows() method

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

for row in sheet.iter_rows(min_row=1,
                           max_row=3,
                           min_col=1,
                           max_col=3):
    row[0].value = "Pylenin"
    row[1].value = "loves"
    row[2].value = "Python"

wb.save("pylenin.xlsx")

Output

Code — Example 3 — using iter_cols() method

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

for col in sheet.iter_cols(min_row=1,
                           max_row=3,
                           min_col=1,
                           max_col=3):
    col[0].value = "Pylenin"
    col[1].value = "loves"
    col[2].value = "Python"

wb.save("pylenin.xlsx")

Output

Appending data to Excel in Python

Openpyxl provides an append() method, which is used to append values to an existing Excel sheet in Python.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('pylenin.xlsx')
sheet = wb.active

data = (
    ("Pylenin", "likes", "icecream"),
    ("Pylenin", "likes", "Cricket")
)

for row in data:
    sheet.append(row)
wb.save('pylenin.xlsx')

Output

Manipulating Excel Sheets in Python

Each Excel workbook can contain multiple sheets. To get a list of all the sheet names in an Excel workbook, you can use the wb.sheetnames.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('pylenin.xlsx')
print(wb.sheetnames)

Output

['Sheet']

As you can see, pylenin.xlsx has only one sheet.

To create a new sheet in Python, use the create_sheet() method from the Openpyxl library.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('pylenin.xlsx')
wb.create_sheet('Pylenin')

wb.save('pylenin.xlsx')

Output

You can also create sheets at different positions in the Excel Workbook.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('pylenin.xlsx')

# insert sheet at 2nd to last position
wb.create_sheet('Lenin Mishra', -1)

wb.save('pylenin.xlsx')

Output

If your Excel workbook contains multiple sheets and you want to work with a particular sheet, you can refer the title of that sheet in your workbook object.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('pylenin.xlsx')
ws = wb["Pylenin"]

ws["A1"].value = "Pylenin"
ws["A2"].value = "loves"
ws["A3"].value = "Python"

wb.save('pylenin.xlsx')

Output

Practical usage example of data analysis of Excel sheets in Python

Let’s perform some data analysis with wb1.xlsx file as shown in the first image.

Objective

1. Add a new column showing Total Price per Product.
2. Calculate the Total Cost of all the items bought.

The resulting Excel sheet should look like the below image.

Step 1 — Find the max row and max column of the Excel sheet

As mentioned before, you can use the sheet.max_row and sheet.max_column attributes to find the max row and max column for any Excel sheet with Openpyxl.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

print(f"Max row in the active sheet is {sheet.max_row}")
print(f"Max column in the active sheet is {sheet.max_column}")

Output

Max row in the active sheet is 11
Max column in the active sheet is 4

Step 2 — Add an extra column in Excel with Python

To add an extra column in the active Excel sheet, with calculations, you need to first create a new column header in the first empty cell and then iterate over all rows to multiply Quantity with Cost per Unit.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Add new column header

sheet.cell(row=1, column=sheet.max_column+1).value = "Total Price per Product"

wb.save("wb1.xlsx")

Output

Now that an extra column header has been created, the sheet.max_column value will change to 5.

Now you can calculate the Total Price per Product using iter_rows() method.

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

# Calculate Total Price per Product

for id, row in enumerate(sheet.iter_rows(min_row=2,
                                         max_row = sheet.max_row)):

    row_number = id + 2 # index for enumerate will start at 0
    product_name = row[1].value
    cost_per_unit = row[2].value
    quantity = row[3].value
    print(f"Total cost for {product_name} is {cost_per_unit*quantity}")

    # Update cell value in the last column
    current_cell = sheet.cell(row=row_number, column=sheet.max_column)
    current_cell.value = cost_per_unit*quantity

    # Format cell from number to $ currency
    current_cell.number_format = '$#,#0.0'

print("nSuccesfully updated Excel")
wb.save('wb1.xlsx')

Output

Total cost for Pencil is 100.0
Total cost for Pen is 500
Total cost for Eraser is 25.0
Total cost for Sharpner is 75.0
Total cost for Files is 150
Total cost for A4 Size Paper is 90
Total cost for Pencil Box is 240
Total cost for Pen Stand is 55.0
Total cost for Notebook is 100
Total cost for Marker is 75

Succesfully updated Excel

Step 3 — Calculate sum of a column in Excel with Python

The last step is to calculate the Total Cost of the last column in the Excel file.

Access the last column and add up all the cost.

You can read the last column by accessing the sheet.columns attribute. Since it returns a generator, you first convert it to a python list and access the last column.

last_column_data = list(sheet.columns)[-1]
# Ignore header cell 
total_cost = sum([x.value for x in last_column_data[1:]])

Create a new row 2 places down from the max_row and fill in Total Cost.

max_row = sheet.max_row
    
total_cost_descr_cell = sheet.cell(row = max_row +2, column = sheet.max_column -1)
total_cost_descr_cell.value = "Total Cost"
     
total_cost_cell =  sheet.cell(row = max_row +2, column = sheet.max_column)
total_cost_cell.value = total_cost

Import Font class from openpyxl.styles to make the last row Bold.

# Import the Font class from Openpyxl
from openpyxl.styles import Font
    
bold_font = Font(bold=True)
total_cost_descr_cell.font = bold_font
total_cost_cell.font = bold_font
    
total_cost_cell.number_format = "$#,#0.0"

Final Code

Code

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('wb1.xlsx')

sheet = wb.active

last_column_data = list(sheet.columns)[-1]
# Ignore header cell 
total_cost = sum([x.value for x in last_column_data[1:]])

max_row = sheet.max_row

total_cost_descr_cell = sheet.cell(row = max_row + 2, column = sheet.max_column -1)
total_cost_descr_cell.value = "Total Cost"

total_cost_cell =  sheet.cell(row = max_row + 2, column = sheet.max_column)
total_cost_cell.value = total_cost

# Import the Font class from Openpyxl
from openpyxl.styles import Font

bold_font = Font(bold=True)
total_cost_descr_cell.font = bold_font
total_cost_cell.font = bold_font

total_cost_cell.number_format = "$#,#0.0"

print("nSuccesfully updated Excel")
wb.save('wb1.xlsx')

When you run the above code, you should see all the relevant updates to your Excel sheet.