worksheet.cell

`worksheet.cell`是一个方法，用于访问Excel工作表中指定单元格的值或属性。这个方法需要传入两个参数，分别是单元格的行和列。例如，`worksheet.cell(1, 1)`表示访问工作表中第1行第1列的单元格。通过这个方法，我们可以获取单元格的值、样式、注释等信息，也可以修改单元格的值、样式、注释等属性。

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openpyxl库中的worksheet.cell()方法详解

openpyxl库中的worksheet.cell()方法用于获取或设置单元格的值和属性。该方法需要两个参数，第一个参数是行号，第二个参数是列号，例如：worksheet.cell(row=1, column=1)表示获取第1行第1列的单元格。该方法还可以设置单元格的值和属性，例如：worksheet.cell(row=1, column=1, value='Hello')表示将第1行第1列的单元格的值设置为'Hello'。此外，该方法还可以设置单元格的样式、字体、边框等属性。

优化这段代码from openpyxl import load_workbook# 加载 Excel 文件workbook = load_workbook('example.xlsx')# 获取需要操作的工作表worksheet = workbook['Sheet1']# 获取最大行数和最大列数max_row = worksheet.max_rowmax_column = worksheet.max_column# 遍历需要操作的列for column in range(1, max_column + 1): # 求最大值 max_value = max([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)]) # 求最小值 min_value = min([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)]) # 求平均值 values = [worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)] mean_value = sum(values) / len(values) # 将平均值赋值给某一单元格 worksheet.cell(row=1, column=max_column + 1).value = mean_value# 保存 Excel 文件workbook.save('example.xlsx')

这段代码可以进行如下优化：

1. 遍历列时，可以先将每一列的值存储在一个列表中，避免多次访问单元格，从而提高效率。

2. 如果数据量较大，可以考虑使用 Pandas 库来处理 Excel 文件，Pandas 可以更快速地读取和处理大量数据。

下面是优化后的代码：

from openpyxl import load_workbook

# 加载 Excel 文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')

# 获取需要操作的工作表
worksheet = workbook['Sheet1']

# 获取最大行数和最大列数
max_row = worksheet.max_row
max_column = worksheet.max_column

# 存储每一列的值
column_values = []
for column in range(1, max_column + 1):
    column_values.append([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)])

# 遍历每一列
for i, values in enumerate(column_values):
    # 求最大值
    max_value = max(values)

    # 求最小值
    min_value = min(values)

    # 求平均值
    mean_value = sum(values) / len(values)

    # 将平均值赋值给某一单元格
    worksheet.cell(row=1, column=max_column + 1 + i).value = mean_value

# 保存 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')

这样代码会更加高效，同时也可以扩展到处理更大的数据量。