python openpyxl写入列表数据

在Python中，使用openpyxl库可以方便地操作Excel文件，包括写入数据。如果你有一个包含列表的数据，想要写入到Excel的工作表中，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装`openpyxl`库，如果还没有安装，可以在命令行运行`pip install openpyxl`。

import openpyxl

# 假设你有一个二维列表 data
data = [
    ['姓名', '年龄'],
    ['张三', '25'],
    ['李四', '30']
]

# 加载或创建一个新的Excel工作簿
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active  # 默认的第一个工作表

# 写入数据
for i, row in enumerate(data):
    sheet.cell(row=i+1, column=1, value=row[0])  # 第一列写入字符串
    sheet.cell(row=i+1, column=2, value=row[1])  # 第二列写入整数或其他类型

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

在这个例子中，我们遍历列表中的每一项，然后分别将它们写入到对应的位置。`row=i+1`是因为索引从0开始，我们需要加1才能对应到实际行号。

相关问题

python openpyxl写入数据

要使用 openpyxl 库在 Excel 中写入数据，首先需要安装 openpyxl 库。然后可以使用以下代码打开一个工作簿并写入数据：

import openpyxl

# 打开工作簿
wb = openpyxl.Workbook()

# 选择活动工作表
ws = wb.active

# 在 A1 单元格写入数据
ws['A1'] = 'hello'

# 保存工作簿
wb.save('example.xlsx')

这段代码将在当前目录中创建一个名为 example.xlsx 的新 Excel 文件，并在第一个工作表的 A1 单元格中写入 "hello"。

解决python openpyxl写入大量数据速度慢的问题

解决Python openpyxl写入大量数据速度慢的问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用最新版本的openpyxl库：确保将openpyxl库更新到最新版本，因为每个新版本通常都会优化性能并修复一些已知的问题。

2. 使用write_only模式：使用openpyxl中的write_only模式，而不是默认的read_write模式，可以提高写入大量数据的速度。write_only模式忽略了对已存在的单元格内容的读取和修改，仅仅将新数据追加到文件中。

3. 批量写入数据：将要写入的大量数据分批写入，而不是一次性写入。可以将数据分成多个小的数据集，每个数据集写入一次，这样可以减少写入的时间和内存占用。

4. 使用pandas库：openpyxl并不是最高效的处理大量数据的库，因此可以考虑使用pandas库。pandas提供了更高效的数据处理和写入方法，可以将数据转换为pandas的DataFrame对象，然后使用其to_excel方法写入数据。

5. 使用多线程或异步写入：对于需要同时处理多个数据集的情况，可以使用多线程或异步编程技术，将写入操作分配给多个线程或任务并行处理，以提高写入大量数据的速度。

6. 禁用自动调整列宽和行高：openpyxl在写入数据时会自动调整列宽和行高，但这会导致写入速度较慢。可以禁用该功能，以加快写入速度。

7. 使用其他库：如果openpyxl无法满足需求，可以考虑使用其他可以更快写入大量数据的库，如xlrd、xlwt、xlwings等。

通过以上方法，可以有效地加快Python openpyxl写入大量数据的速度，提高程序的效率。