openpyxl引擎

时间: 2023-09-13 10:07:23 浏览: 92

openpyxl-openpyx

**正文** `openpyxl` 是一个非常流行的Python库，专为处理Excel（.xlsx）文件而设计。它提供了高效且灵活的方式来创建、读取和修改Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件格式。这个库在Python的IT领域中被广泛使用，尤其在数据分析、报告生成和自动化任务中。`openpyxl`库的强大之处在于其允许用户无需借助Microsoft Office就可以与Excel文件进行交互。 **1. 安装与编译** 在Python环境中安装`openpyxl`通常通过pip命令完成： ```bash pip install openpyxl ``` 然而，如描述中提到的，有时可能需要自行编译。这通常涉及到获取源代码并执行构建过程，包括安装依赖项，然后使用`setup.py`文件来安装库： ```bash git clone https://github.com/openpyxl/openpyxl.git cd openpyxl python setup.py install ``` 确保你的环境满足所有依赖项，比如lxml和jdcal等。 **2. 基本操作** `openpyxl`库的核心对象包括`Workbook`、`Worksheet`、`Cell`和`DataFrame`。以下是一些基本操作示例： - **创建工作簿**： ```python from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active ``` - **写入数据**： ```python ws['A1'] = 'Hello' ws['B1'] = 'World' ``` - **读取数据**： ```python print(ws['A1'].value) print(ws['B1'].value) ``` - **保存工作簿**： ```python wb.save('example.xlsx') ``` **3. 工作表操作** `openpyxl`允许你添加、删除和重命名工作表： - **添加工作表**： ```python new_ws = wb.create_sheet('New Sheet') ``` - **删除工作表**： ```python del wb['Sheet'] ``` - **重命名工作表**： ```python wb['Sheet1'].title = 'Renamed Sheet' ``` **4. 高级功能** - **样式和格式**：可以设置单元格的字体、颜色、对齐方式、边框、填充等。 - **公式和计算**：支持Excel公式，并自动计算结果。 - **图表**：创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 - **数据验证**：设定单元格的数据类型和输入规则。 - **日期和时间**：处理日期和时间数据，包括日期格式化和时间戳转换。 **5. `DataFrame`与Excel的交互** `openpyxl`可以方便地与Pandas的`DataFrame`对象相互转换，这对于数据分析尤为有用： ```python import pandas as pd # 将DataFrame写入Excel df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) # 从Excel读取DataFrame df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1') ``` 总结，`openpyxl`是Python中处理Excel文件的利器，提供了一系列强大的API，能够满足各种复杂的需求，无论是简单的数据写入和读取，还是复杂的样式设置和公式计算。对于开发者来说，掌握`openpyxl`的使用能够极大地提升工作效率，特别是在数据处理和报表生成的场景中。

openpyxl引擎是用于读写Excel文件的一个Python库。它是使用python操作excel的库，具有许多功能，可以轻松地读取、写入和修改Excel文件。 openpyxl引擎适用于处理扩展名为.xlsx和.xlsm的文件。在获取到文件扩展名后，使用get_default_engine函数可以获取默认的处理引擎，其中对于.xlsx和.xlsm文件，使用的是openpyxl引擎。如果要使用openpyxl库读写.xlsx文件，可以使用pandas库中的read_excel函数，并通过engine参数设置为'openpyxl'来指定使用openpyxl引擎进行读取。例如，可以使用以下代码读取.xlsx文件： ``` data = pd.read_excel('filepath.xlsx', engine='openpyxl') ``` 需要注意的是，.xlsx文件最大可支持1048576行和16384列。在使用pandas库读取.xlsx文件时，需要低版本xlrd支持(1.2.0)或使用openpyxl引擎。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [openpyxl.pdf](https://download.csdn.net/download/wolf_2017/12379607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [pandas读取Excel核心源码剖析，面向过程仿openpyxl源码实现Excel数据加载](https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/130096021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [excel文件.xlsx操作 openpyxl 笔记](https://blog.csdn.net/bigfishfish/article/details/123091194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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在python中，使用openpyxl模块，以及xlsxwriter引擎，指定文件夹，遍历全部excel，对所有sheet进行去函数化。

在python中，使用openpyxl模块，以及xlsxwriter引擎，将指定文件夹内的全部excel进行去函数化，保存原文件。显示进度条。

unknown engine: openpyxl

ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'. Use pip or conda to install openpyxl.

engine='openpyxl' 无效

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df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') 解释这段代码

如何把engine='openpyxl'写入def read_excel(file_path):

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