openpyxl 破坏透视表

根据提供的引用内容，openpyxl不支持透视表的破坏。如果你想破坏透视表，你需要使用其他的工具或者手动更改透视表的设置。以下是一些可能有用的步骤：

1.使用pandas库来读取和修改Excel文件中的透视表。你可以使用pandas的pivot_table()函数来创建透视表，并使用to_excel()函数将其写入Excel文件。你可以使用pandas的read_excel()函数来读取Excel文件中的透视表，并使用to_excel()函数将其写入Excel文件。

2.使用VBA宏来修改透视表。你可以使用VBA宏来修改透视表的设置，例如更改透视表的字段、过滤器和值。你可以使用VBA宏来自动化这个过程，并将其保存为Excel插件。

3.手动更改透视表的设置。你可以手动更改透视表的设置，例如更改透视表的字段、过滤器和值。这种方法可能比较耗时，但是可以确保你对透视表的更改是准确的。

相关问题

openpyxl数据透视表

openpyxl库是一个用于处理Excel文件的Python库，它允许您创建、读取和修改Excel文档。然而，openpyxl目前不支持直接创建数据透视表。但是，您可以使用openpyxl来准备原始数据，并使用Excel应用程序中的功能创建数据透视表。以下是一个示例代码，展示了如何使用openpyxl库来创建原始数据和保存Excel文件：

from openpyxl import Workbook

# 创建工作簿和工作表
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 添加原始数据
ws['A1'] = '产品'
ws['B1'] = '销售额'
ws['A2'] = '产品1'
ws['B2'] = 1000
ws['A3'] = '产品2'
ws['B3'] = 1500
ws['A4'] = '产品1'
ws['B4'] = 2000
ws['A5'] = '产品2'
ws['B5'] = 2500

# 保存Excel文件
wb.save('data.xlsx')

这段代码创建一个包含产品和销售额的工作表，并添加了一些示例数据。您可以将此数据导入Excel中，并使用数据透视表功能进行进一步的分析和处理。

openpyxl操作透视表，创建筛选器，写出代码

以下是使用openpyxl操作透视表、创建筛选器的示例代码：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.pivot import PivotTable, PivotField, DataField, FilterField

# 创建工作簿和工作表
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 假设我们已经有了一些数据，将其存储在dataframe中
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据写入工作表
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
    ws.append(r)

# 创建透视表
pt = PivotTable(ref="A1:E%s" % (len(df)+1))

# 添加行标签
row_field = PivotField(name="Region", position=1)
pt.add_field(row_field)

# 添加列标签
column_field = PivotField(name="Year", position=1)
pt.add_field(column_field)

# 添加值字段
data_field = DataField(name="Sales", position=1, function='sum')
pt.add_field(data_field)

# 添加筛选器
filter_field = FilterField(name="Product", caption="Product Filter")
pt.add_filter(filter_field)

# 将透视表写入工作表
ws.add_pt(pt)

# 保存工作簿
wb.save('pivot.xlsx')

以上代码只是示例代码，实际情况中，您需要根据自己实际的数据和透视表需要进行相应的修改和调整。