Запись excel ячейки в файл

This VBA Program reads an Excel Range (Sales Data) and write to a Text file (Sales.txt)

Excel VBA code to read data from an Excel file (Sales Data – Range “A1:E26”).  Need two “For loop” for rows and columns. Write each value with a comma in the text file till the end of columns (write without comma only the last column value). Do the above step until reach the end of rows. 

Sales Data in Excel: 5 columns and 25 rows

VBA code to create a text file as below

VBA Code:

• Declaring Variables :  

'Variable declarations
Dim myFileName As String, rng As Range, cellVal As Variant, row As Integer, col As Integer

• Initialize variables:
  • myFileName: The file name with the full path of the output text file
  • rng: Excel range to read data from an excel.

'Full path of the text file
myFileName = "D:ExcelWriteTextsales.txt"
'Data range need to write on text file
Set rng = ActiveSheet.Range("A1:E26")

Open the output text file and assign a variable “#1”

'Open text file
Open myFileName For Output As #1

‘Nested loop to iterate both rows and columns of a given range eg: “A1:E26” [5 columns and 26 rows]

'Number of Rows
For row = 1 To rng.Rows.Count
   'Number of Columns
   For col = 1 To rng.Columns.Count

Assign the value to variable cellVal 

cellVal = rng.Cells(row, col).Value

Write cellVal with comma.  If the col is equal to the last column of a row.  write-only value without the comma.

'write cellVal on text file
    If col = rng.Columns.Count Then
        Write #1, cellVal 
    Else
        Write #1, cellVal, 
    End If

Close both for loops

   Next col
Next row

Close the file

Close #1

Approach:

Step 1: Add a shape (Create Text File) to your worksheet 

Step 2: Right-click on “Create a Text file” and “Assign Macro..”

Step 3: Select MacroToCreateTextFile

Step 4: Save your excel file as “Excel Macro-Enabled Workbook”  *.xlsm

Step 5: Click “Create Text file”

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.

В этом примере показано, как записывать данные Excel в рабочую книгу. Вы можете сделать это, открыв приложение Excel и используя его в качестве сервера для управления книгами Excel.

Сначала откройте диалоговое окно «Добавить ссылки». На вкладке COM выберите «Библиотека объектов Microsoft Excel 14.0» (или любую другую версию, которую вы установили в своей системе).

Затем добавьте следующую инструкцию using, чтобы упростить работу с пространством имен Excel. Часть Excel = означает, что вы можете использовать Excel как псевдоним для пространства имен.

using Excel = Microsoft.Office.Interop.Excel;

В этом примере используется следующий код, чтобы открыть книгу, добавить в нее новый лист, записать на рабочий лист, сохранить изменения и закрыть все.

// Запись в книгу Excel.
private void btnWrite_Click(object sender, EventArgs e)
{
    // Получить объект приложения Excel.
    Excel.Application excel_app = new Excel.ApplicationClass();

    // Сделать Excel видимым (необязательно).
    excel_app.Visible = true;

    // Откройте книгу.
    Excel.Workbook workbook = excel_app.Workbooks.Open(
        txtFile.Text,
        Type.Missing, Type.Missing, Type.Missing, Type.Missing, 
        Type.Missing, Type.Missing, Type.Missing, Type.Missing, 
        Type.Missing, Type.Missing, Type.Missing, Type.Missing, 
        Type.Missing, Type.Missing);

    // Посмотрим, существует ли рабочий лист.
    string sheet_name = DateTime.Now.ToString("MM-dd-yy");
    
    Excel.Worksheet sheet = FindSheet(workbook, sheet_name);
    if (sheet == null)
    {
        // Добавить лист в конце.
        sheet = (Excel.Worksheet)workbook.Sheets.Add(
            Type.Missing, workbook.Sheets[workbook.Sheets.Count],
            1, Excel.XlSheetType.xlWorksheet);
        sheet.Name = DateTime.Now.ToString("MM-dd-yy");
    }

    // Добавить некоторые данные в отдельные ячейки.
    sheet.Cells[1, 1] = "A";
    sheet.Cells[1, 2] = "B";
    sheet.Cells[1, 3] = "C";

    // Делаем этот диапазон ячеек жирным и красным.
    Excel.Range header_range = sheet.get_Range("A1", "C1");
    header_range.Font.Bold = true;
    header_range.Font.Color = 
        System.Drawing.ColorTranslator.ToOle(
            System.Drawing.Color.Red);
    header_range.Interior.Color = 
        System.Drawing.ColorTranslator.ToOle(
            System.Drawing.Color.Pink);

    // Добавьте некоторые данные в диапазон ячеек.
    int[,] values = 
    { 
        { 2,  4,  6},
        { 3,  6,  9},
        { 4,  8, 12},
        { 5, 10, 15},
    };
    Excel.Range value_range = sheet.get_Range("A2", "C5");
    value_range.Value2 = values;

    // Сохраните изменения и закройте книгу.
    workbook.Close(true, Type.Missing, Type.Missing);

    // Закройте сервер Excel.
    excel_app.Quit();

    MessageBox.Show("Done");
}

Сначала код создает объект Excel.Application для управления Excel. Это делает этот объект видимым, чтобы вы могли наблюдать за его работой. Часто вы не хотите, чтобы сервер был видимым.

Далее код открывает рабочую книгу. Большинство параметров метода Open являются необязательными (например, пароли и флаги, указывающие на то, что вы хотите открыть файл только для чтения), поэтому им присваивается значение Type.Missing .

Затем код вызывает метод FindSheet, описанный в ближайшее время, чтобы узнать, содержит ли рабочая тетрадь рабочий лист с именем текущей даты. (Извините за жесткое кодирование в формате даты. Обычно я бы использовал DateTime.Now.ToShortDate (), чтобы получить подходящую дату, но, по крайней мере, для меня он будет содержать / символы, которые не являются разрешено в именах рабочих листов.)

Если нет рабочего листа с этим именем, код создает его, добавляет его после последнего рабочего листа и устанавливает имя листа на текущую дату.

Далее код устанавливает значения трех ячеек отдельно. Он создает Range, представляющий эти три ячейки, и устанавливает их значения Font.Bold, Color и Interior.Color .

Затем код показывает, как установить значения листа из массива. Он создает 2-мерный массив, делает Range того же размера и устанавливает свойство Range объекта Value2 в массив, чтобы установить значения клеток.

Наконец, код закрывает книгу, сохраняет изменения и закрывает сервер Excel.

В следующем коде показан метод FindSheet.

// Вернуть рабочий лист с заданным именем.
private Excel.Worksheet FindSheet(Excel.Workbook workbook, string sheet_name)
{
    foreach (Excel.Worksheet sheet in workbook.Sheets)
    {
        if (sheet.Name == sheet_name) return sheet;
    }

    return null;
}

Этот метод просто просматривает рабочие листы книги, чтобы увидеть, содержит ли он имя с указанным именем.

Источник: http://csharphelper.com/blog/2014/11/write-excel-data-in-c/

Время на прочтение
5 мин

Количество просмотров 43K

В продолжение темы, начатой в предыдущей статье, хочу поделиться своим опытом экспорта данных, в частности, в формате XLSX.

Итак, кому интересно, как заполнить XLSX без больших и сложных библиотек, прошу под кат.

Недавно передо мной возникла задача экспортировать непредсказуемый по размеру объем табличных данных в формате XLSX. Как любой здравомыслящий программист, первым делом полез искать готовые решения.
Почти сразу наткнулся на библиотеку PHPExcel. Мощное решение, с кучей разных функций и возможностей. Порывшись еще немного нашел отзывы программистов о ней. В частности, на форумах встречаются жалобы на скорость работы и отказ работать с большим объемом данных. Отметил библиотеку как один из вариантов решения и начал искать дальше.
Находил еще несколько библиотек для работы с XLSX, но все они были или забытыми, т.к. не обновлялись по 2-3 года, или обязательно тянули за собой сторонние библиотеки, или использовали DOM для работы с файлами, что мне не очень нравилось. Каждый раз, натыкаясь на очередную библиотеку и изучая механизмы ее работы, ловил себя на мысли, что все это «из пушки по воробьям». Не нужно мне такое сложное решение!
Признаюсь честно, изучив поверхностно каждое из найденных решений, не стал ставить и тестировать ни одного. Мне нужно было более простое и надежное, как танк, решение.

Задача

В общем, раз не нашел ничего подходящего, значит надо сформулировать технические требования к тому, что нужно. Требования, как и следовало ожидать, оказались тривиальными:

• Оформить экспортирующий механизм в виде автономного класса
• Реализовать в классе набор функций для записи значений ячеек и ряда
• Возможность работы с неограниченным объемом данных
• Распаковка и упаковка XLSX.

Отдельно остановлюсь только на последнем пункте. Как известно, XLSX представляет собой обычный zip-архив, который можно распаковать и увидеть, что он состоит из нескольких файлов и каталогов. Обратным образом его можно упаковать и переименовать в XLSX. Если все изменения правильные, то Microsoft Excel откроет файл без проблем.

Реализация

Изначально очень хотел создавать все файлы, из которых состоит XLSX, кодом, но, к счастью, быстро понял бессмысленность своей идеи. И родилось иное, более правильно и простое решение. Надо с помощью Microsoft Excel создать файл XLSX в таком виде, в каком он нужен в итоге, но без данных, иными словами — шаблон, а потом, с помощью кода, только добавить данные!
В таком случае, класс должен будет распаковывать шаблон в отдельный каталог, вносить изменения в /xl/worksheets/sheet1.xml и упаковывать содержимое каталога обратно в XLSX.

В объявлении класса присутствуют публичные переменные:
$templateFile – имя файла шаблона
$exportDir – папка, в которую будет распакован шаблон, разумеется с необходимыми правами доступа.

Конструктор класса принимает имя будущего файла, количество колонок и рядов. Потом проверяет, что имя файла корректно, папка для распаковки шаблона существует и формирует полное имя конечной папки для распаковки шаблона.
После создания класса можно распаковать шаблон и открыть на запись sheet1.xml. На самом деле я не просто дописываю в файл, а полностью его перезаписываю. Однажды взяв из него начальную строку, вношу в нее изменение в тэге dimension, который отражает размер экспортируемого диапазона, и записываю в файл.

public function openWriter()
{
	if (is_dir($this->baseDir))
		CFileHelper::removeDirectory($this->baseDir);
	mkdir($this->baseDir);

	exec("unzip $this->templateFullFilename -d "$this->baseDir"");

	$this->workSheetHandler = fopen($this->baseDir.'/xl/worksheets/sheet1.xml', 'w+');

	fwrite($this->workSheetHandler, '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?><worksheet xmlns="http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main" xmlns:r="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships"><dimension ref="A1:'.chr(64+$this->colCount).$this->rowCount.'"/><sheetData>');
}

Обеспечить скорость работы и возможность работы с большим объемом данных позволяют функции resetRow и flushRow. Они отвечают за очистку текущего ряда в памяти и запись текущего ряда на диск.
А вот сохранение значений ячеек с разными типами оказалось не такой простой задачей.

Запись строки

Казалось бы, что сложного записать строковое значение в файл. Однако, в XLSX все не так просто. Все строки внутри XLSX хранятся в отдельном файле /xl/sharedStrings.xml. В ячейки записываются не строковые значения, а их порядковые номера — индексы. Разумное решение с точки зрения сокращения размера файла.

Но такое решение неудобно с точки зрения программного заполнения шаблона. Если выполнять указанное требование, то мне бы пришлось выполнять отдельный проход по всем строковым значениям в массиве данных, исключать повторяющиеся, сохранять их в sharedStrings.xml, проиндексировать и вместо значений в исходном массиве вписать их индексы. Медленно и неудобно.

Оказывается, можно обойти требование и сохранять строковые значения ячеек прямо в ячейках. Но в этом случае формат записи будет иной:

public function appendCellString($value)
{
	$this->curCel++;
	if (!empty($value)) {
		$value = htmlspecialchars($value, ENT_QUOTES, 'UTF-8');
		$value = preg_replace( '/[x00-x13]/', '', $value );
		$this->currentRow[] = '<c r="'.chr(64+$this->curCel).$this->numRows.'" t="inlineStr"'.($this->isBold ? ' s="7"' : '').'><is><t>'.$value.'</t></is></c>';
		$this->numStrings++;
	}
}

Запись числа

Никаких сложностей с записью целых или дробных чисел не возникло. Все просто:

public function appendCellNum($value)
{
	$this->curCel++;
	$this->currentRow[] = '<c r="'.chr(64+$this->curCel).$this->numRows.'"><v>'.$value.'</v></c>';
}

Запись даты и времени

Дата и время хранятся в виде количества секунд прошедших с 01.01.1970 поделенных на количество секунд в сутках. Причем, в вычислении допущена ошибка с определением високосного года. В общем, не вдаваясь в подробности, которые несложно найти в сети, чтобы корректно вычислять дату пришлось объявить в классе две константы:
ZERO_TIMESTAMP – смещение даты в формате Excel от UNIX_TIMESTAMP
SEC_IN_DAY – секунд в сутках.
После вычисления значения даты и времени, целая часть дроби – это дата, дробная часть – время:

const ZERO_TIMESTAMP = 2209161600;
const SEC_IN_DAY = 86400;

public function appendCellDateTime($value)
{
	$this->curCel++;

	if (empty($value))
		$this->appendCellString('');
	else
	{
		$dt = new DateTime($value);
		$ts = $dt->getTimestamp() + self::ZERO_TIMESTAMP;
		$this->currentRow[] = '<c r="'.chr(64+$this->curCel).$this->numRows.'" s="1"><v>'.$ts/self::SEC_IN_DAY.'</v></c>';
	}
}

После записи всех данных остается закрыть рабочий лист и рабочую книгу.

Применение

Как и раньше, использование описанного класса основано на экспорте данных с помощью провайдера CArrayDataProvider. Предполагая, что объем экспортируемых данных может оказаться очень большим, применен специальный итератор CDataProviderIterator, который перебирает возвращаемые данные по 100 записей (можно указать иное число записей).

public function exportXLSX($organization, $user, &$filename)
{
	$this->_provider = new CArrayDataProvider(/*query*/);

	Yii::import('ext.AlxdExportXLSX.AlxdExportXLSX');
	$export = new AlxdExportXLSX($filename, count($this->_attributes), $this->_provider->getTotalItemCount() + 1);

	$export->openWriter();
	$export->resetRow();
	$export->openRow(true);
	foreach ($this->_attributes as $code => $format)
		$export->appendCellString($this->_objectref->getAttributeLabel($code));
	$export->closeRow();
	$export->flushRow();

	$rows = new CDataProviderIterator($this->_provider, 100);
	foreach ($rows as $row)
	{
		$export->resetRow();
		$export->openRow();

		foreach ($this->_attributes as $code => $format)
		{
			switch ($format->type)
            {
                case 'Num':
                    $export->appendCellNum($row[$code]);
                /*other types*/
                default:
                    $export->appendCellString('');					
            }
		}

		$export->closeRow();
		$export->flushRow();
	}
	$export->closeWriter();
	$export->zip();

	$filename = $export->getZipFullFileName();
}

Кому интересно, может получить исходный код моего класса AlxdExportXLSX совершенно безвозмездно.