python openpyxl reference

`openpyxl`是一个用Python编写的库，用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。这个库可以运行在Python 2.7和3.x上，并且是开源的，可以免费使用。

使用`openpyxl`，您可以执行以下操作：

1. 加载现有的Excel文件。
2. 创建新的Excel文件，并添加工作表。
3. 修改和删除工作表中的单元格。
4. 对单元格内容进行格式化设置，包括字体、边框、填充、对齐方式等。
5. 创建图表和数据透视表。
6. 读取和写入单元格中的数据，包括数字、文本、日期等。
7. 支持公式和公式计算结果。
8. 加载和保存多个工作表。

`openpyxl`库中的核心对象包括`Workbook`（工作簿）、`Worksheet`（工作表）、`Cell`（单元格）等。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用`openpyxl`库创建一个新的Excel文件，并向其中写入数据：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()

# 激活默认的工作表
ws = wb.active

# 向工作表中写入数据
ws['A1'] = "Hello"
ws['B2'] = 3.14

# 保存工作簿到文件
wb.save("example.xlsx")

这个库广泛应用于数据分析、报告生成以及需要与Excel文件交互的自动化任务中。

相关问题

python openpyxl

Python的openpyxl是一个第三方库，用于处理xlsx格式的Excel表格文件。它支持Excel表格的大多数基本操作。要使用openpyxl，首先需要下载并安装openpyxl模块。安装方法有两种：
1. 使用命令行安装：打开命令提示符，输入以下命令：pip install openpyxl \[2\]
2. 手动下载安装：从openpyxl的官方网站下载安装包，然后按照安装说明进行安装。

一旦安装完成，就可以在Python脚本中使用openpyxl库来读取、写入和修改Excel表格。例如，可以使用openpyxl来读取Excel表格中的单元格数据，并将其打印出来。下面是一个示例代码：

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('items.xlsx')
sheet = book.active
cells = sheet\['A1':'B6'\]

for c1, c2 in cells:
    print("{0:8} {1:8}".format(c1.value, c2.value))

这段代码会打开名为"items.xlsx"的Excel文件，并读取其中的A1到B6范围内的单元格数据，并将其打印出来。\[1\]

除了读取数据，openpyxl还可以用于向Excel表格中追加数据。下面是一个示例代码：

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (88, 46, 57),
    (89, 38, 12),
    (23, 59, 78),
    (56, 21, 98),
    (24, 18, 43),
    (34, 15, 67)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

book.save('appending.xlsx')

这段代码会创建一个新的Excel文件，并向其中的工作表中追加多行数据。最后，将修改后的Excel文件保存为"appending.xlsx"。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python：openpyxl这一篇就够了](https://blog.csdn.net/Xuange_Aha/article/details/128576423)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python - python处理excel（openpyxl）](https://blog.csdn.net/Ainwa/article/details/124545679)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python openpyxl 排序

在Python中，使用openpyxl进行排序的方法有两种。第一种方法是通过添加过滤和排序选项来实现排序，但是这只是在Excel中添加了排序选项，并不会对数据进行实际的排序操作。第二种方法是使用pandas库进行排序操作。

下面是使用openpyxl进行排序的示例代码：

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 准备数据
rows = [
    ['月份', '桃子', '西瓜', '龙眼'],
    [1, 38, 28, 29],
    [2, 52, 21, 35],
    [3, 39, 20, 69],
    [4, 51, 29, 41],
    [5, 39, 39, 31],
    [6, 30, 41, 39],
]

for row in rows:
    ws.append(row)

ws.auto_filter.ref = "A1:D7"  # 选择数据范围
ws.auto_filter.add_filter_column(1, ["39", "29", "30"])  # 选择第2列为过滤数据，并勾选需要过滤的数据项
ws.auto_filter.add_sort_condition("C2:C7", True)  # 设置排序范围，第二个参数是是否倒序，默认为否

wb.save("./openpyxl/test.xlsx")

上述代码将数据写入Excel文件，并对"桃子"列进行排序，同时根据"西瓜"列的值进行倒序排列。最后保存文件。这样，你就可以通过openpyxl实现基本的排序功能。

如果你需要更灵活的排序功能，可以使用pandas库进行排序。可以先使用openpyxl将数据写入Excel文件，然后使用pandas读取该文件并进行排序操作。下面是使用pandas进行排序的示例代码：

import pandas as pd

# 读取上一步保存的Excel文件
df = pd.read_excel("./openpyxl/test.xlsx", sheet_name="Sheet")

df_value = df.sort_values(by=["桃子", "西瓜"], ascending=False)
# 如果"桃子"数据相同再按照"西瓜"进行排列

# 保存文件
writer = pd.ExcelWriter('./openpyxl/sort_file.xlsx')
df_value.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

上述代码使用pandas的`sort_values`函数对DataFrame进行排序，并按照"桃子"列和"西瓜"列进行降序排列。最后将排序后的数据保存到Excel文件中。这样，你就可以使用pandas实现更复杂的排序功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [最详细的Excel模块Openpyxl教程（四）-过滤和排序操作](https://blog.csdn.net/th1522856954/article/details/117340360)[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: 50%"]
- *3* [【openpyxl】过滤和排序](https://blog.csdn.net/qq_39147299/article/details/123991680)[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: 50%"]
[ .reference_list ]