AttributeError: Cell is read only

这个错误通常是因为试图在只读模式下修改 Excel 文件中的单元格引起的。可以使用 `openpyxl` 库中的 `write_only` 模式来避免这个错误。在 `load_workbook()` 方法中设置 `write_only=True` 参数即可：

wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=True, data_only=True, write_only=True)

需要注意的是，使用 `write_only` 模式读取 Excel 文件时，只能使用 `append()` 方法向工作表中添加数据，而不能使用 `cell()` 方法或者 `[]` 运算符来访问或修改单元格。如果需要在读取 Excel 文件的同时修改单元格，就需要使用 `read_only=False` 模式，但是这会导致读取速度变慢。

相关问题

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=True, data_only=True) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)这个代码会出现AttributeError: Cell is read only报错，请优化下

`AttributeError: Cell is read only` 错误通常发生在尝试修改 `openpyxl` 中的只读单元格时。只读单元格是指在读取工作簿时设置了 `read_only=True` 参数的情况下，`openpyxl` 将工作簿中的所有单元格标记为只读，以提高性能并减少内存占用。

你可以尝试将读取工作簿时的参数 `read_only` 设置为 `False`，并且使用 `write_only` 参数来提高写入性能，例如：

import os 
import pandas as pd 
from openpyxl import load_workbook 
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 指定要合并的文件夹路径 
folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" 
fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']  

# 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 
xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]  

# 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 
merged_data = pd.DataFrame()  

# 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 
for xlsx_file in xlsx_files:     
    # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 
    wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False)     
    for sheet_name in wb.sheetnames:         
        ws = wb[sheet_name]         
        for row in ws.rows:             
            for cell in row:                 
                cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip()     
    df = pd.read_excel(wb)          
    # 将读取到的数据追加到 merged_data 中     
    merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)  

# 在 merged_data 中添加新的一列数据 
merged_data['new_column'] = 'new_value'  

# 创建一个新的工作簿 
wb_new = load_workbook(write_only=True) 
ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') 

# 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 
rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) 
for row in rows:     
    ws_new.append(row)  

# 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 
wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")

在上面的代码中，我们将读取工作簿时的参数 `read_only` 设置为 `False`，并且使用 `write_only` 参数来提高写入性能。我们也将 `keep_vba`、`keep_links`和`keep_protection`这些参数设置为 `False`，以确保在读取工作簿时不会受到不必要的限制。最后，我们使用 `write_only` 模式创建了一个新的工作簿，并将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中，然后保存到新的 xlsx 文件中。

AttributeError: 'EmptyCell' object attribute 'value' is read-only怎么解决

### 回答1：
这个错误通常是因为你正在尝试更改一个只读属性。如果你想要修改这个属性，你需要找到它的setter方法并使用它来修改属性。如果你不确定哪个属性是只读的，可以查看文档或源代码来获取更多信息。

对于这个具体的错误，它出现在使用Python中的openpyxl处理Excel文件时，表示尝试更改一个只读单元格的值。你需要确保你正在尝试更改的单元格没有被保护或设置为只读。你可以通过以下方法来检查单元格的属性：

cell = worksheet.cell(row=1, column=1)
print(cell.protection)

如果这个单元格被保护或设置为只读，那么你需要先解除保护或修改单元格的属性，然后才能更改它的值。

### 回答2：
在Python中，当出现"AttributeError: 'EmptyCell' object attribute 'value' is read-only"错误时，表示试图修改一个只读属性。

要解决这个问题，首先要理解EmptyCell对象。EmptyCell是openpyxl库中的一个类，用于表示Excel中的空单元格。在EmptyCell对象中，value属性是只读的，即无法被修改。

有几种可能的解决方案：

1. 直接跳过修改只读属性的尝试：在代码中确认你想要修改的是EmptyCell对象，而不是其他类型的单元格对象。如果是EmptyCell对象，可以考虑在代码中使用条件语句，跳过对value属性的修改。

2. 修改其他属性：EmptyCell对象除了value属性之外，可能还有其他可修改的属性。通过查看openpyxl的文档，了解EmptyCell对象可用的属性，尝试修改其他属性来满足需求。

3. 使用其他方法操作单元格：如果你需要修改单元格的值，可以考虑使用openpyxl库中提供的其他方法，如.cell()或.iter_rows()等，来获取单元格对象并修改其值。而不是直接尝试修改value属性。

总之，解决这个错误的关键是理解EmptyCell对象的属性是只读的。如果需要修改单元格的值，要找到正确的方法或属性去实现。

### 回答3：
AttributeError: 'EmptyCell'对象属性'value'是只读的，因此无法直接修改它的值。EmptyCell是openpyxl库用于表示Excel表格中的空单元格的类。

要解决这个问题，我们可以考虑使用其他方法来修改空单元格的值。以下是几种可能的解决方案：

1. 检查单元格是否为空：在修改之前，可以先检查单元格是否为空。可以使用属性检查或条件语句进行判断。如果单元格为空，我们可以选择跳过或采取其他操作。

2. 更改单元格数据类型：如果单元格的数据类型是其他对象，而不是字符串或数字等基本类型，可能会导致只读错误。我们可以尝试通过更改单元格的数据类型，将其转换为基本类型，然后再进行修改。

3. 修改单元格所在列的格式：有时只读错误可能是由于单元格所在列的格式设置导致的。可以使用openpyxl库提供的格式设置功能，修改整列的格式，然后再进行修改。

4. 使用其他库或工具：如果以上方法都没有解决问题，可以尝试使用其他库或工具来操作Excel文件。例如，可以使用pandas库或xlrd库等进行单元格的修改操作。

综上所述，我们可以通过检查单元格是否为空、更改单元格的数据类型、修改单元格所在列的格式或使用其他库或工具来解决AttributeError: 'EmptyCell'对象属性'value'是只读的问题。具体方法的选择取决于实际情况和需求。