Программа для записи в файл excel

• Надстройка FillDocuments для MS Excel: общие сведения

  Предназначение программы: заполнение множества документов данными из Excel нажатием одной кнопки.
  Для работы программы требуется таблица Excel с данными для подстановки, и папка с шаблоном (шаблонами) документов.
  В качестве шаблонов можно использовать файлы Word и Excel.
  На выходе получаются заполненные файлы исходного…

• 

  Надстройка Parser для Excel — простое и удобное решение для парсинга любых сайтов (интернет-магазинов, соцсетей, площадок объявлений) с выводом данных в таблицу Excel (формата XLS* или CSV), а также скачивания файлов.
  Особенность программы — очень гибкая настройка постобработки полученных данных (множество текстовых функций, всевозможные фильтры, перекодировки, работа с переменными,…

• Функции ChangeFileCharset и ChangeTextCharset предназначены для изменения кодировки символов в текстовых файлах и строках.
  Исходную и конечную (желаемую) кодировку можно задать в параметрах вызова функций.

  ВНИМАНИЕ: Функции чтения и сохранения текста в файл в заданной кодировке

  Список доступных на вашем компьютере кодировок можно найти в реестре Windows в ветке
  HKEY_CLASSES_ROOTMIMEDatabase…

• Данные функции предназначены для работы с текстовыми файлами из VBA Excel.
  Используя эти функции, вы при помощи одной строки кода сможете записать текст из переменной в файл, или наоборот, загрузить содержимое текстового файла в переменную.
  Подразумевается, что текстовые файлы имеют формат ANSI (он же ASCII, он же windows-1251)

  ВНИМАНИЕ: См. также функции чтения и сохранения текста в файл в…

• 
  Макрос предназначен для создания текстовых файлов в кодировке UTF-8.
  Исходными данными является таблица Excel из 12 столбцов.
  Сначала, макрос создаёт папку для будущих текстовых файлов.
  Папка создаётся в том же каталоге, где расположена книга Excel.
  Далее, для каждой строки таблицы, макрос формирует подпапку,
  используя в качестве её названия текст из 7-го столбца таблицы.
  И потом, когда папка…

• 

  
  Надстройка предназначена для облегчения импорта данных в Excel из текстовых файлов с разделителями (например, из CSV)

  Пока во вложении — обычный файл Excel с нужными макросами, надстройку выложу позже

  В надстройке применена функция получения ссылки на заданную пользователем ячейку.
  Основой для надстройки послужила функция загрузки CSV файла в двумерный массив

  Использовать функции…

• 
  Представляю вашему вниманию инструментарий для работы с файлами по FTP

  Как известно, отправить файл на FTP сервер (или загрузить файл с FTP, создать папку на FTP сервере, и т.д.) можно при помощи таких API-функций из библиотеки wininet.dll, как FtpPutFile, FtpGetFile, FtpRenameFile, FtpDeleteFile, FtpRemoveDirectory, FtpCreateDirectory, FtpFindFirstFile и т.д…

• 

  
  Если вам нужно рассылать письма из Excel,
  воспользуйтесь готовым решением в виде надстройки FillDocuments
  Ознакомьтесь с возможностями и способами рассылки писем из Excel,
  а также с инструкцией по настройке рассылки через TheBAT

  Макроc предназначен для автоматизированной рассылки почты из Excel.
  Для рассылки используется почтовая программа TheBAT!
  (подразумевается, что эта программа на…

• 
  Функция TextFile2Array предназначена для преобразования файла CSV в двумерный массив
  Очень часто при работе с текстовыми файлами (и, в частности, с файлами CSV) приходится их загружать на лист Excel, предварительно производя фильтрацию данных в этом файле.
  Чтобы упростить весь процесс — от выбора файла CSV в диалоговом окне, до разбиения загруженного из файла текста в двумерный массив, и была…

• 
  Функция предназначена для разбивки текстового файла на несколько файлов меньшего размера — в каждом из которых будет не более заданнного количества строк

  Разделитель строк (обычно это перевод строки — константа vbNewLine) задаётся в качестве параметра функции Delimiter$

  Создаваемые файлы получают имена вида filename(1).txt, filename(2).txt и т.д.

  Если задан параметр функции…

• 

  
  Программа предназначена для обработки объявлений о продаже недвижимости.
   

  Основная задача программы — обработка списка телефоннных номеров из объявлений, с целью фильтрации этого списка.
  Это позволяет выделить объявления от частных лиц,
  удалив из общего списка предложения от агенств недвижимости.
   
  Программа умеет:

  разносить номера из ячеек по разным столбцам или строкам…

• 

  Программа предназначена для формирования заданий на производство.
  Исходными данными выступают таблицы Excel и файлы XML.
  При конвертации таблиц происходит обработка данных и перестановка столбцов.
  При запуске программа формирует панель инструментов с 6 кнопками — для обработки файлов различной структуры.

• 

  Программа предназначена для преобразования файлов формата .HTM с объявлениями о продаже недвижимости (файлы являются результатом сохранения веб-страниц с сайтов публикации объявлений) в формат Microsoft Excel.
  Программа производит анализ текста объвлений, распознаёт значения площади и этажности, отделяет второстепенные данные (комментарий) из текста объявления, преобразует различные форматы цен (…

• 

  
  Макрос предназначен для загрузки данных из выбранного текстового файла.
  В данном примере макрос загружает из текстового файла (формата CSV) список минимальных и максимальных температур за указанный год.
  Год выбирается на листе из выпадающего списка.
  На листе запуска всего 2 кнопки — первая запускает макрос загрузки данных, вторая — очищает заполненную таблицу.

  В демонстрационных целях в…

• Функции WIF и RIF являются обёртками для WinAPI функций WritePrivateProfileString и GetPrivateProfileString, и предназначены для записи и чтения параметров из файлов конфигурации INI.
  INI-файлы — это обычные текстовые файлы, предназначенные для хранения настроек программ.
  Примерный вид структуры INI -файла:

  ; комментарий
  [Section1]
  var1 = значение_1
  var2 = значение_2
  [access]
  changed=02.06…

• 

  Простейший текстовый редактор, который позволяет загружать документы Word из выбранной папки, и редактировать текст с возможностью последующего сохранения.
  (сохраняется только текст, форматирование очищается)

• 

  

  Программа позволяет загружать котировки различных валют из файлов формата .HTM, и анализировать их при различных параметрах анализа.
  Все котировки разбиваются на отдельные блоки (временные диапазоны для разбивки задаются на форме настроек), и анализ производится по каждому блоку в отдельности.
  Есть возможность исключить из расчётов данные за пятницу.
  Изменение параметров вычисления значений BS…

• 

  
  Программа предназначена для выборки данных из текстовых файлов, которые были сгенерированны инвентаризационной программой
  В качестве исходных данных для макроса используются текстовые файлы, в которых находится информация о конфигурации компьютеров
  (на каждый компьютер приходится по 3 файла).
  Работу макроса можно разделить на следующие этапы:

  Выбор папки с данными по всем компьютерам…

• 

  
  Программа служит для преобразования тиковых значений котировок в свечи необходимого периода
  Исходный файл в формате .csv получается в результате выгрузки (экспорта) котировок с сайта www.finam.ru (Фьючерсы ФОРТС),
  и содержит большое количество строк (записей) — около 1 миллиона за 1 день.
  В исходном файле CSV имеется таблица  со следующими столбцами:
  <TICKER> <PER> <DATE…

• 

  
  Программа предназначена для создания отчётов по детализации телефонных звонков (междугородная и международная связь), последующей упаковки созданных детализаций в ZIP архив, и автоматизированной рассылки сформированных писем абонентам.
  При запуске программа ищет в заданной папке исходные файлы с детализацией (упакованные в ZIP файлы DBF), и на основании из этих файлов формирует (по шаблону, с…

• 

  
  Программа формирует выгрузку в CSV для выделенных строк таблицы Excel

  Есть возможность одним нажатием выделить все строки в таблице (или снять выделение со всех строк)

  Реализована возможность разбиения итогового файла CSV на несколько, с заданным максимальным количеством строк.
  (создаваемые файлы автоматически нумеруются)

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.

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.

Python Pandas — это библиотека для анализа данных. Она может читать, фильтровать и переупорядочивать небольшие и большие наборы данных и выводить их в различных форматах, включая Excel. ExcelWriter() определен в библиотеке Pandas.

Метод Pandas.ExcelWriter() — это класс для записи объектов DataFrame в файлы Excel в Python. ExcelWriter() можно использовать для записи текста, чисел, строк, формул. Он также может работать на нескольких листах.Для данного примера необходимо, чтоб вы установили на свой компьютер библиотеки Numpy и Pandas.

Синтаксис

Параметры

Все параметры установлены на значения по умолчанию.

Функция Pandas.ExcelWriter() имеет пять параметров.

1. path: имеет строковый тип, указывающий путь к файлу xls или xlsx.
2. engine: он также имеет строковый тип и является необязательным. Это движок для написания.
3. date_format: также имеет строковый тип и имеет значение по умолчанию None. Он форматирует строку для дат, записанных в файлы Excel.
4. datetime_format: также имеет строковый тип и имеет значение по умолчанию None. Он форматирует строку для объектов даты и времени, записанных в файлы Excel.
5. Mode: это режим файла для записи или добавления. Его значение по умолчанию — запись, то есть ‘w’.

Возвращаемое значение

Он экспортирует данные в файл Excel.

Пример программы с Pandas ExcelWriter()

Вам необходимо установить и импортировать модуль xlsxwriter. Если вы используете блокнот Jupyter, он вам не понадобится; в противном случае вы должны установить его.

Напишем программу, показывающую работу ExcelWriter() в Python.

Выход:

Содержимое файла Excel следующее.

В приведенном выше коде мы создали DataFrame, в котором хранятся данные студентов. Затем мы создали объект для записи данных DataFrame на лист Excel, и после записи данных мы сохранили лист. Некоторые значения в приведенном выше листе Excel пусты, потому что в DataFrame эти значения — np.nan. Чтобы проверить данные DataFrame, проверьте лист Excel.

Что такое функция Pandas DataFrame to_excel()?

Функция Pandas DataFrame to_excel() записывает объект на лист Excel. Мы использовали функцию to_excel() в приведенном выше примере, потому что метод ExcelWriter() возвращает объект записи, а затем мы используем метод DataFrame.to_excel() для его экспорта в файл Excel.

Чтобы записать один объект в файл Excel .xlsx, необходимо только указать имя целевого файла. Для записи на несколько листов необходимо создать объект ExcelWriter с именем целевого файла и указать лист в файле для записи.

На несколько листов можно записать, указав уникальное имя листа. При записи всех данных в файл необходимо сохранить изменения. Обратите внимание, что создание объекта ExcelWriter с уже существующим именем файла приведет к удалению содержимого существующего файла.

Мы также можем написать приведенный выше пример, используя Python с оператором.

Выход:

Вы можете проверить файл WriteWith.xlsx и просмотреть его содержимое. Это будет то же самое, что и файл Write.xlsx.

Запись нескольких DataFrames на несколько листов

В приведенном выше примере мы видели только один лист для одного фрейма данных. Мы можем написать несколько фреймов с несколькими листами, используя Pandas.ExcelWriter.

Давайте напишем пример, в котором мы создадим три DataFrames и сохраним эти DataFrames в файле multiplesheet.xlsx с тремя разными листами.

Выход:

Вы можете видеть, что есть три листа, и каждый лист имеет разные столбцы имени.

Функция to_excel() принимает имя листа в качестве параметра, и здесь мы можем передать три разных имени листа, и этот DataFrame сохраняется на соответствующих листах.

Заключение

Если вы хотите экспортировать Pandas DataFrame в файлы Excel, вам нужен только класс ExcelWriter(). Класс ExcelWrite() предоставляет объект записи, а затем мы можем использовать функцию to_excel() для экспорта DataFrame в файл Excel.

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