使用python制作excel执行自定义计算公式的程序

可以使用Python中的openpyxl库来制作Excel并执行自定义计算公式。以下是一个简单的示例代码：

import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.styles import Font

# 创建一个新的Excel工作簿
wb = openpyxl.Workbook()

# 选择第一个工作表
sheet = wb.active

# 设置一些数据
for row in range(1, 11):
    for col in range(1, 11):
        sheet[get_column_letter(col) + str(row)] = row * col

# 添加一个自定义计算公式
sheet['K1'] = 'Total'
sheet['K1'].font = Font(bold=True)
for row in range(2, 11):
    sheet['K' + str(row)] = '=SUM(A' + str(row) + ':J' + str(row) + ')'

# 保存Excel文件
wb.save('example.xlsx')

这个程序会创建一个10x10的乘法表，并在第11列添加一个名为“Total”的列，该列将每行的值相加。你可以根据自己的需要修改这个程序来执行其他自定义计算公式。

相关问题

使用python制作excel执行自定义计算公式并输出为.exe的程序

可以使用Python中的openpyxl库来读取和写入Excel文件，同时使用pyinstaller库将Python程序打包成.exe文件。以下是一个简单的示例代码：

import openpyxl
import pyinstaller

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择工作表
sheet = wb['Sheet1']

# 执行自定义计算公式
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    result = row[0] * row[1] + row[2]
    # 将结果写入第四列
    sheet.cell(row=row[0], column=4, value=result)

# 保存Excel文件
wb.save('example.xlsx')

# 使用pyinstaller将Python程序打包成.exe文件
pyinstaller --onefile my_program.py

这个程序会打开名为example.xlsx的Excel文件，执行自定义计算公式，并将结果写入第四列。最后，它会将Python程序打包成一个名为my_program.exe的可执行文件。

python控制excel进行自定义公式计算输出折线图

这是一个比较复杂的任务，需要使用Python的pandas和matplotlib库来完成。以下是一个大致的步骤：

1. 读取Excel中的数据：使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象。

2. 计算自定义公式：使用pandas库的apply函数对DataFrame对象中的数据进行自定义公式的计算。公式可以使用Python语言中的各种数学函数和运算符。

3. 输出折线图：使用matplotlib库绘制折线图，并设置图表的标题、轴标签、图例等属性。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python控制Excel进行自定义公式计算输出折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 计算自定义公式
df['result'] = df.apply(lambda row: row['x']**2 + row['y'], axis=1)

# 输出折线图
plt.plot(df['date'], df['result'], label='Result')
plt.title('Custom Formula Calculation')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Result')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例代码中，我们假设Excel文件中有三列数据：日期、x值和y值。我们通过自定义公式计算出每个日期对应的结果，并绘制出折线图。你可以根据自己的需要修改代码来适应不同的数据和公式。