xlwings,读取D列和F列值进行同行比较。如果同行F列单元格的值比D列的小，就把同行F 列单元格填空为淡红包

你可以使用 xlwings 中的 Range 对象来读取和写入 Excel 单元格的值，同时使用条件语句来比较 D 列和 F 列的值，并根据条件设置单元格的填充颜色。以下是一个示例代码：

import xlwings as xw

# 打开 Excel 文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 选择工作表
sheet = wb.sheets['Sheet1']

# 读取 D 列和 F 列的值并进行比较
for i in range(2, sheet.range('D1').end('down').row + 1):
    d_value = sheet.range(f'D{i}').value
    f_value = sheet.range(f'F{i}').value
    if f_value < d_value:
        sheet.range(f'F{i}').color = (255, 200, 200)  # 设置填充颜色为淡红色

# 关闭 Excel 文件
wb.save()
wb.close()

在这个示例代码中，我们使用了一个 for 循环来遍历 D 列和 F 列中的所有单元格，并使用条件语句来比较它们的值。如果 F 列单元格的值比 D 列小，我们就使用 `range.color` 属性来设置该单元格的填充颜色为淡红色。最后，我们使用 `wb.save()` 方法来保存并关闭 Excel 文件。

相关问题

使用python xlwings读取EXCEL中F列的数据。当单元格的值等于999,删掉单元格所在行

可以使用 xlwings 库来实现读取 Excel 中 F 列数据，并删除单元格所在行。示例代码如下：

import xlwings as xw

# 打开 Excel 文件
wb = xw.Book('your_file_path.xlsx')

# 选择工作表
sht = wb.sheets['Sheet1']

# 获取 F 列数据
f_col = sht.range('F1').expand('down').value

# 删除 F 列值为 999 的行
for row_num, cell_data in enumerate(f_col):
    if cell_data == 999:
        sht.range(f'A{row_num+1}:H{row_num+1}').delete()

# 保存修改后的 Excel 文件
wb.save()

以上代码中，使用 `xw.Book()` 方法打开 Excel 文件，然后使用 `wb.sheets['Sheet1']` 选择工作表。接着使用 `sht.range('F1').expand('down').value` 获取 F 列数据。最后使用 `for` 循环遍历 F 列数据，找到值为 999 的单元格所在行并删除，最后使用 `wb.save()` 方法保存修改后的 Excel 文件。需要注意的是，删除行的操作是通过选定要删除的行的范围，然后调用 `delete()` 方法来实现的。

python xlwings range只选A D F Z列 怎么

要使用Python的xlwings库选择特定的列A、D、F和Z，您可以修改range的选择范围。这里有两个示例：

1. 如果您想要选择整个列并保持表格选项以便读取数据以DataFrame形式返回[^1]，可以这样指定：

from xlwings import Workbook

# 假设wb是已经打开的工作簿对象
sheet1 = wb.sheets['Sheet1']
column_range = sheet1.range('A1:D1,F1:Z1')  # 选择A到Z列的首行
column_options = {'pd.DataFrame': True, 'expand': 'table'}  # 设置为DataFrame格式
data = column_range.options(column_options).value  # 获取数据

2. 如果您想直接填充数据到这些列，可以先创建一个二维列表表示数据，然后设置范围：

column_data = [[1, 2, None, 5], [3, 4, 6, None]]  # 示例数据，注意None代表空单元格
column_range = wb.sheets[0].range('A1:A2,D1:D2,F1:F2,Z1:Z2')  # 选择对应列
column_range.value = column_data  # 写入数据