怎么利用Python批量处理行、列和单元格

发布时间:2021-09-06 13:43:47 作者:小新
来源:亿速云 阅读:132

这篇文章主要介绍了怎么利用Python批量处理行、列和单元格,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

精确调整工作表的行高和列宽

步骤

  1. 打开工作簿。

  2. 遍历所有工作表

核心代码

for i in workbook.sheets:
	value = i.range('A1').expand('table')
	value.column_width = 12
	value.row_height = 20
workbook.save()

批量更改多个工作簿的数据格式

步骤:

  1. 列出文件夹中所有子文件

  2. 遍历打开子文件

  3. 遍历工作表

  4. 获取工作表的最后一行

  5. 将指定列从上到下修改

核心代码

#遍历工作表
for j in workbook.sheets:
	# 获取最后一行
	row_num = j['A1'].current_region.last_cell.row
	# 数据格式修改
	j['A2:A{}'.format(row_num)].number_format = 'm/d'
	j['D2:D{}'.format(row_num)].number_format = '¥#,##0.00'
workbook.save()
workbook.close()

使用xwings模块中的number format属性来设置单元格区域中数据的格式。该属性的取值为一个代表特定格式的字符串,与Excel的“设置单元格格式”

对话框中“数字”选项卡下设置的格式对应。

批量更改工作簿的外观格式

难点应该是外观格式如何更改了吧,这里介绍一些常用的外观格式。

j 是工作表

设置字体格式

修改字体为宋体
j['A1:H1'].api.Font.Name = '宋体'
修改字号
j['A1:H1'].api.Font.Size= 10  # 10磅
字体加粗
j['A1:H1'].api.Font.Bold= True
字体颜色
# 白色
j['A1:H1'].api.Font.Color= xw.utils.rgb_to_int((255,255,255))
单元格填充颜色
# 填充颜色为黑色
j['A1:H1'].Color= xw.utils.rgb_to_int((0,0,0))
对齐方式
# 水平对齐方式为 居中
j['A1:H1'].api.HorizontalAlignment = xw.constants.HAlign.xlHAlignCenter

# 垂直对齐方式为 居中
j['A1:H1'].api.VerticalAlignment= xw.constants.VAlign.xlVAlignCenter

以上是一列的如果是正文,j['A1:H1']变成 j['A2'].expand('table') 就可以了

添加合适粗细的边框
# 遍历所有的单元格
for cell in j['A1'].expand('table'):
	for b in range(7,12):
		# 设置单元格的边框线型
		cell.api.Borders(b).LineStyle = 1
		# 设置单元格的边框粗细
		cell.api.Borders(b).Weight = 2

替换工作簿的行数据

核心代码

# 遍历工作表
for j in eorkbook.sheets:
	# 获取工作表数据
	value = j['A2'].expand('table').value
	#按行遍历工作表数据
	for index,val in enumerate(value):
		# 判断行数据是否是这个
		if val == ['背包',16,65]:
			# 是的话替换为新数据
			value[index] = ['双肩包',36,79]
	#将完成替换的数据写入工作表中
	j['A2'].expand('table').value = value
workbook.save()

enumerate()是Python的内置函数,用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串等)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,一般用在for语句当中。该函数的语法格式和常用参数含义如下。

enumerate(sequenxe,[start=0])
# start 是索引的起始位置

如果是修改指定行什么办呢?因为列是在行的第几个单元格中我们可以按如下代码进行修改

#按行遍历工作表数据
for index,val in enumerate(value):
	# 修改第三个单元格,即第index行,第 3列,下标是从0开始的
	val[2] = val[2] + 1
	# 替换整行数据
	value[index] = val

提取指定数据

import xlwings as xw
import pandas as pd
app = xw.App(visible = False, add_book = False) 
workbook = app.books.open('采购表.xlsx')  
worksheet = workbook.sheets
data = []
for i in worksheet:
    values = i.range('A1').expand().options(pd.DataFrame).value
    # 一次性提取工作表中所有符合条件的行数据
    filtered = values[values['采购物品'] == '复印纸'] 
    if not filtered.empty: 
        data.append(filtered)
new_workbook = xw.books.add() 
new_worksheet = new_workbook.sheets.add('复印纸') 
new_worksheet.range('A1').value = pd.concat(data, ignore_index = False) 
new_workbook.save('复印纸.xlsx')
workbook.close()
app.quit()

提取列数据

import xlwings as xw
import pandas as pd
app = xw.App(visible = False, add_book = False) 
workbook = app.books.open('采购表.xlsx')
worksheet = workbook.sheets 
column = ['采购日期', '采购金额']
data = []
for i in worksheet:
    values = i.range('A1').expand().options(pd.DataFrame, index = False).value
    filtered = values[column]  
    data.append(filtered)
new_workbook = xw.books.add()  
new_worksheet = new_workbook.sheets.add('提取数据') 
new_worksheet.range('A1').value = pd.concat(data, ignore_index = False).set_index(column[0])
new_workbook.save('提取表.xlsx') 
workbook.close()
app.quit()

追加行数据

import os
import xlwings as xw
newContent = [['双肩包', '64', '110'], ['腰包', '23', '58']]
app = xw.apps.add()
file_path = '分部信息'  
file_list = os.listdir(file_path)  
for i in file_list:  
    if os.path.splitext(i)[1] == '.xlsx':  
        workbook = app.books.open(file_path + '\\' + i)  
        worksheet = workbook.sheets['产品分类表']
        values = worksheet.range('A1').expand()
        number = values.shape[0]  
        worksheet.range(number + 1, 1).value = newContent  
        workbook.save()
        workbook.close()
app.quit()

提取所有工作表的唯一值

import xlwings as xw
app = xw.App(visible = True, add_book = False)
workbook = app.books.open('上半年销售统计表.xlsx')
data = []
for i, worksheet in enumerate(workbook.sheets):
    values = worksheet['A2'].expand('down').value
    data = data + values
data = list(set(data))
data.insert(0, '书名')
new_workbook = xw.books.add()
new_worksheet = new_workbook.sheets.add('书名')
new_worksheet['A1'].options(transpose = True).value = data
new_worksheet.autofit()
new_workbook.save('书名.xlsx')
workbook.close()
app.quit()

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“怎么利用Python批量处理行、列和单元格”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

推荐阅读:
  1. Python spyder显示不全df列和行怎么办
  2. Python Numpy如何实现交换两行和两列的方法

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

python

上一篇:Java怎么调用Matlab程序

下一篇:java中Zookeeper的示例分析

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》