自动化处理Excel工作簿
（一）批量生产产品出货清单
以“出货统计表”为例， 需求：将出货记录按照出货日期分类整理成多张出货清单
“出货统计表数据案例”
“产品出货清单模板”
1.提取出货统计表的数据
“Python程序代码”
# 使用Python第三方模块openpyxl来操控Excel文件 from openpyxl import load_workbook # 1.0 读取工作簿“xxx.xlsx”中的数据 workbook = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货统计表.xlsx") worksheet = workbook["Sheet1"] # 2.0 对工作表中的出货记录按照出货日期进行分类整理,使用字典来组织数据 # 2.1 创建一个空字典data data = {} # 2.2 遍历工作表中数据的第2行到最后一行 for row in range(2, worksheet.max_row + 1): date = worksheet["B" + str(row)].value.date() customer = worksheet["C" + str(row)].value product = worksheet["D" + str(row)].value number = worksheet["E" + str(row)].value model = worksheet["G" + str(row)].value info_list = [customer, product, number, model] # 2.3将出货日期作为键，在遍历到具有相同出货日期的出货记录时，不覆盖原来的键（出货日期），而是将其添加到后面的空列表中，形成嵌套列表 data.setdefault(date, []) data[date].append(info_list) # 3.0控制台输出字典的键值对，查看运行效果 for key, value in data.items(): print(key, value)“运行效果展示”
2.使用for语句创建产品出货清单
“Python程序代码”
# 4.0 打开工作簿"出货清单模板.xlsx",并读取其中的工作表"出货清单模板" workbook_day = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货清单模板.xlsx") worksheet_day = workbook_day["出货清单模板"] # 5.0 按照出货日期遍历字典数据，复制工作表“出货清单模板”并进行重命名，再将出货日期写入出货清单 for date in data.keys(): worksheet_new = worksheet_day.copy_worksheet(worksheet_day) worksheet_new.title = str(date)[-5:] worksheet_new.cell(row=2, column=5).value = date # 6.0 从第4行开始逐行填写出货记录 i = 4 for product in data[date]: worksheet_new.cell(row=i, column=2).value = product[0] worksheet_new.cell(row=i, column=3).value = product[1] worksheet_new.cell(row=i, column=4).value = product[2] worksheet_new.cell(row=i, column=5).value = product[3] i += 1 # 7.0 所有数据填写完毕，另存工作簿 worksheet_day.save("D:\\pppp\\第6章\\产品出货清单.xlsx")“查看工作簿”
3.完整代码
# 使用Python第三方模块openpyxl来操控Excel文件 from openpyxl import load_workbook # 1.0 读取工作簿“xxx.xlsx”中的数据 workbook = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货统计表.xlsx") worksheet = workbook["Sheet1"] # 2.0 对工作表中的出货记录按照出货日期进行分类整理,使用字典来组织数据 # 2.1 创建一个空字典data data = {} # 2.2 遍历工作表中数据的第2行到最后一行 for row in range(2, worksheet.max_row + 1): date = worksheet["B" + str(row)].value.date() customer = worksheet["C" + str(row)].value product = worksheet["D" + str(row)].value number = worksheet["E" + str(row)].value model = worksheet["G" + str(row)].value info_list = [customer, product, number, model] # 2.3将出货日期作为键，在遍历到具有相同出货日期的出货记录时，不覆盖原来的键（出货日期），而是将其添加到后面的空列表中，形成嵌套列表 data.setdefault(date, []) data[date].append(info_list) # 3.0控制台输出字典的键值对，查看运行效果 for key, value in data.items(): print(key, value) # 4.0 打开工作簿"出货清单模板.xlsx",并读取其中的工作表"出货清单模板" workbook_day = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货清单模板.xlsx") worksheet_day = workbook_day["出货清单模板"] # 5.0 按照出货日期遍历字典数据，复制工作表“出货清单模板”并进行重命名，再将出货日期写入出货清单 for date in data.keys(): worksheet_new = workbook_day.copy_worksheet(worksheet_day) worksheet_new.title = str(date)[-5:] worksheet_new.cell(row=2, column=5).value = date # 6.0 从第4行开始逐行填写出货记录 i = 4 for product in data[date]: worksheet_new.cell(row=i, column=2).value = product[0] worksheet_new.cell(row=i, column=3).value = product[1] worksheet_new.cell(row=i, column=4).value = product[2] worksheet_new.cell(row=i, column=5).value = product[3] i += 1 # 7.0 所有数据填写完毕，另存工作簿 workbook_day.save("D:\\pppp\\第6章\\产品出货清单.xlsx")
（二）批量替换工作簿的单元格数据
对多个工作簿进行批量单元格数据替换操作。以“月销售统计”为例，将单元格中的数据“背包”替换为“双肩包”
可操控Excel的Python模块很多，例如：
功能 XlsxWriter xlrd
xlwt xlutils openpyxl xlwings 读 × √ × √ √ √ 写 √ × √ √ √ √ 修改 × × × √ √ √ 支持xls格式 × √ √ √ × √ 支持xlsx格式 √ √ √ × √ √ 支持批量操作 × × × × × √
“Python程序代码”
""" 将工作簿中的单元格数据替换为其他内容 """ # 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作 from pathlib import Path # 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件 import xlwings as xw # 1.0 列出文件夹中的所有工作簿，启动Excel程序窗口，并不新建工作簿 src_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\月销售统计\\") file_list = list(src_folder.glob("*.xlsx")) # visible用于设置Excel程序窗口的可见性；add_book用于设置启动Excel程序窗口后是否新建工作簿 app = xw.App(visible=False, add_book=False) # 2.0 依次打开列表中的文件。Excel文件打开一个工作簿同时生成一个文件名以“~$”开头的临时文件 for i in file_list: # 跳过这类临时文件 if i.name.startswith("~$"): continue # 打开工作不文件 workbook = app.books.open(i) # 3.0 批量替换数据 # 逐个遍历工作表 for j in workbook.sheets: # 以单元格"A2"为起点，从工作表中读取所有数据，存储到变量data中 data = j["A2"].expand("table").value # enumerate()是Python的内置函数，用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组、字符串等)组合为一个索引序列，可同时得到数据对象的索引及对应的值 # index代表行号(从0开始)，而val代表data中的小列表(即一行数据) for index, val in enumerate(data): # 列表中的元素索引是从0开始编号的，要替换的数据位于第3列，即设置2 if val[2] == "背包": val[2] = "双肩包" data[index] = val # 将大列表写入工作表，用完成替换的数据覆盖原数据 j["A2"].expand("table").value = data # 4.0 使用save()函数保存工作簿 workbook.save() # 5.0 使用close()关闭工作簿 workbook.close() # 6.0 使用quit()函数退出Excel程序 app.quit()“查看运行结果”
（三）将多个工作表合并为一个工作表
将多个工作簿中的同名工作表快速合并为一个工作表，并保存为一个新的工作簿
1.使用xlwings模块读取多个工作表中的数据
""" 将多个工作簿中的同名工作表快速合并为一个工作表，并保存为一个新的工作簿 """ # 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作 from pathlib import Path # 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件 import xlwings as xw # 1.0 列出文件夹中的所有工作簿，启动Excel程序窗口，并不新建工作簿 src_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\月销售统计\\") file_list = list(src_folder.glob("*.xlsx")) # visible用于设置Excel程序窗口的可见性；add_book用于设置启动Excel程序窗口后是否新建工作簿 app = xw.App(visible=False, add_book=False) # 2.0 依次打开工作簿，读取指定工作表中的数据，并合并在一起 sheet_name = "产品销售统计" # 用于存放合并数据的列标题。None在Python中表示一个空对象 header = None all_data = [] for i in file_list: if i.name.startswith("~&"): continue workbook = app.books.open(i) for j in workbook.sheets: if j.name == sheet_name: if header is None: header = j["A1:I1"].value data = j["A2"].expand("table").value all_data = all_data + data # 3.0 使用close()关闭工作簿 workbook.close()
2.新建工作簿存放合并后的数据
# 4.0 创建一个新的工作簿来存储这些数据 new_workbook = xw.Book() new_worksheet = new_workbook.sheets.add(sheet_name) new_worksheet["A1"].value = header new_worksheet["A2"].value = all_data # 使用工作表对象函数autofit()自动调整工作表的列宽和行高 new_worksheet.autofit() new_workbook.save(src_folder / "上半年产品销售统计表.xlsx") new_workbook.close() # 6.0 使用quit()函数退出Excel程序 app.quit()
3.完整代码
""" 将多个工作簿中的同名工作表快速合并为一个工作表，并保存为一个新的工作簿 """ # 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作 from pathlib import Path # 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件 import xlwings as xw # 1.0 列出文件夹中的所有工作簿，启动Excel程序窗口，并不新建工作簿 src_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\月销售统计\\") file_list = list(src_folder.glob("*.xlsx")) # visible用于设置Excel程序窗口的可见性；add_book用于设置启动Excel程序窗口后是否新建工作簿 app = xw.App(visible=False, add_book=False) # 2.0 依次打开工作簿，读取指定工作表中的数据，并合并在一起 sheet_name = "产品销售统计" # 用于存放合并数据的列标题。None在Python中表示一个空对象 header = None all_data = [] for i in file_list: if i.name.startswith("~&"): continue workbook = app.books.open(i) for j in workbook.sheets: if j.name == sheet_name: if header is None: header = j["A1:I1"].value data = j["A2"].expand("table").value all_data = all_data + data # 3.0 使用close()关闭工作簿 workbook.close() # 4.0 创建一个新的工作簿来存储这些数据 new_workbook = xw.Book() new_worksheet = new_workbook.sheets.add(sheet_name) new_worksheet["A1"].value = header new_worksheet["A2"].value = all_data # 使用工作表对象函数autofit()自动调整工作表的列宽和行高 new_worksheet.autofit() new_workbook.save(src_folder / "上半年产品销售统计表.xlsx") new_workbook.close() # 6.0 使用quit()函数退出Excel程序 app.quit()
（四）将一个工作表拆分为多个工作簿
Eg：以工作簿“产品统计表.xlsx”中的工作表"统计表"为例
“Python程序代码”
""" 将一个工作表拆分为多个工作簿。 需求：按照产品名称将工作表中的数据分类整理到不同的工作簿中。 """ # 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作 from pathlib import Path # 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件 import xlwings as xw # 1.O 设置相关的文件和文件夹路径 src_file = Path("D:\\pppp\\第6章\\产品统计表.xlsx") des_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\拆分后的产品统计表\\") if not des_folder.exists(): des_folder.mkdir(parents=True) # 2.0 打开工作簿，读取工作表中的数据 app = xw.App(visible=False, add_book=False) workbook = app.books.open(src_file) worksheet = workbook.sheets["统计表"] header = worksheet["A1:H1"].value data1 = worksheet.range("A2").expand("table").value # 3.0 按照产品名称对读取的数据进行分类 # 创建一个空字典data2 data2 = dict() # 设置循环次数，即读取数据的行数 for i in range(len(data1)): # 产品名称位于整个数据的第2列 product_name = data1[i][1] if product_name not in data2: data2[product_name] = [] data2[product_name].append(data1[i]) # 4.0新建工作簿，保存分类后的数据 for k, v in data2.items(): new_workbook = app.books.add() new_worksheet = new_workbook.sheets.add(k) new_worksheet["A1"].value = header new_worksheet["A2"].value = v new_worksheet.autofit() new_workbook.save(des_folder / f"{k}.xlsx") new_workbook.close() # 5.0 使用quit()函数退出Excel程序 app.quit()“运行结果展示”
