使用openpyxl创建简单的Excel文件

# 1. 简介

## 1.1 介绍openpyxl库

openpyxl是一个Python库，用于创建和操作Microsoft Excel文件。它提供了一组丰富的功能，让我们能够轻松地读取和写入Excel文件，处理工作簿、工作表、单元格等对象，并进行数据操作和格式化。

## 1.2 Excel文件的用途和重要性

Excel文件是一种非常常见的办公文档格式，广泛应用于数据分析、报表生成、数据存储等场景。它具有以下重要性：

- 数据存储：Excel文件可以作为一个结构化的数据存储介质，方便地保存和管理数据。
- 数据分析：Excel提供了丰富的数据分析函数和工具，可以进行数据透视表、图表分析等操作。
- 报表生成：可以通过操作Excel文件生成各种形式的报表，用于数据展示和分享。
- 数据交换：Excel文件可以作为数据交换的中间格式，方便在不同系统之间进行数据传输。

openpyxl库的出现极大地简化了对Excel文件的处理，提供了便捷的API，使得我们能够更加灵活和高效地操作Excel文件，提取和修改需要的数据。

详细内容，请继续查看后续章节。

# 2. 安装和设置

在本章中，我们将介绍如何安装 Python 和 openpyxl 库，并设置开发环境。

### 2.1 安装 Python 和 openpyxl

要开始使用 openpyxl 创建 Excel 文件，首先需要安装 Python。可以在 [Python 官方网站](https://www.python.org/) 上下载适合您操作系统的最新版本的 Python 安装包，并按照安装指南进行安装。

安装完成后，打开命令行或终端，并输入以下命令来安装 openpyxl：

pip install openpyxl

这将会下载并安装 openpyxl 库，使其可以在您的 Python 环境中使用。

### 2.2 设置开发环境

在安装完 Python 和 openpyxl 后，建议使用一个集成开发环境（IDE）或文本编辑器来编写和运行 Python 代码。一些流行的选择包括 PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 等。

您可以根据个人偏好选择适合自己的开发环境，并根据 IDE 的指南进行安装和设置。

一旦设置完成，您就可以开始使用 openpyxl 库来创建、操作和修改 Excel 文件了。

在本章的下一节中，我们将开始编写代码来创建我们的第一个 Excel 文件。

# 3. 创建第一个 Excel 文件

为了开始创建 Excel 文件，我们首先需要导入 `openpyxl` 库，并创建一个工作簿和工作表来存储数据。接下来，我们将详细介绍如何完成这些步骤。

#### 3.1 导入 openpyxl 库

在开始之前，我们需要确保已经安装了 `openpyxl` 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

引入 `openpyxl` 库，以便在代码中使用它：

import openpyxl

#### 3.2 创建工作簿和工作表

在创建 Excel 文件之前，我们需要创建一个工作簿和工作表。一个工作簿可以包含多个工作表，每个工作表代表一个单独的 Excel sheet。

首先，我们创建一个工作簿对象：

workbook = openpyxl.Workbook()

接下来，我们可以通过以下方式获取默认的工作表：

sheet = workbook.active

如果要创建多个工作表，可以使用以下命令：

# 创建名为 Sheet1 的工作表
sheet1 = workbook.create_sheet(title="Sheet1")

此外，我们还可以通过以下方式选择工作表：

# 通过索引选择工作表（索引从 0 开始）
sheet = workbook.worksheets[0]

# 通过名称选择工作表
sheet = workbook["Sheet1"]

#### 3.3 写入数据

现在，我们已经创建了一个工作簿和工作表，可以开始将数据写入 Excel 文件中。我们可以通过指定行和列的索引来选择要写入数据的单元格。

以下是向单元格写入数据的示例代码：

# 写入数据
sheet["A1"] = "姓名"
sheet["B1"] = "年龄"
sheet["C1"] = "性别"

sheet["A2"] = "张三"
sheet["B2"] = 25
sheet["C2"] = "男"

sheet["A3"] = "李四"
sheet["B3"] = 30
sheet["C3"] = "女"

通过以上代码，我们在第一行中创建了标题，并在第二行和第三行分别写入了两个人的信息。

完成数据写入后，我们可以保存工作簿到本地文件：

workbook.save("example.xlsx")

以上代码将保存工作簿到名为 "example.xlsx" 的文件中。

这就是使用 `openpyxl` 创建简单的 Excel 文件的方法。接下来，我们将介绍如何修改和格式化 Excel 文件来满足更多的需求。

在这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄和性别的表格，并将其保存为 "example.xlsx" 文件。你可以根据自己的需求修改和扩展这个代码。如果你打开保存的 Excel 文件，将会看到以下内容：

| 姓名 | 年龄 | 性别 |
| --- | --- | --- |
| 张三 | 25 | 男 |
| 李四 | 30 | 女 |

以上就是创建第一个 Excel 文件的详细步骤和示例代码。在下一章节中，我们将继续探讨如何修改和格式化 Excel 文件。

# 4. 修改和格式化 Excel 文件

在本节中，我们将学习如何使用 openpyxl 库来修改和格式化已存在的 Excel 文件。我们将了解如何修改数据、添加样式和格式，以及调整单元格的宽度和高度。

#### 4.1 修改已有的 Excel 文件

要修改已存在的 Excel 文件，我们首先需要加载该文件。然后，我们可以访问工作表中的单元格，并对其进行修改。

下面是一个示例代码，演示了如何打开一个已存在的 Excel 文件，并修改其中的数据：

import openpyxl

# 打开现有的 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择要操作的工作表
sheet = workbook['Sheet1']

# 修改单元格的数值
sheet['A1'] = 100

# 保存修改后的文件
workbook.save('example.xlsx')

在上面的代码中，我们首先通过 `load_workbook()` 方法打开了名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件，然后选择了其中的 `Sheet1` 工作表，接着修改了单元格 `A1` 的数值为 `100`，最后保存了文件。这样，我们就成功地修改了已存在的 Excel 文件。

#### 4.2 添加样式和格式

openpyxl 也允许我们为单元格添加样式和格式。例如，我们可以设置单元格的字体样式、背景颜色、边框等。

以下是一个示例代码，展示了如何为单元格添加样式：

from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Border

# 设置字体样式
font = Font(name='Arial', size=12, bold=True)

# 设置背景颜色
fill = PatternFill(start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid')

# 设置边框
border = Border(left=openpyxl.styles.Side(style='thin'), 
                right=openpyxl.styles.Side(style='thin'), 
                top=openpyxl.styles.Side(style='thin'), 
                bottom=openpyxl.styles.Side(style='thin'))

# 应用样式到单元格
cell = sheet['A1']
cell.font = font
cell.fill = fill
cell.border = border

# 保存修改后的文件
workbook.save('example.xlsx')

在上面的代码中，我们使用了 `Font`、`PatternFill` 和 `Border` 类来定义字体样式、背景颜色和边框，并将这些样式应用到了单元格 `A1` 上。

#### 4.3 设置单元格宽度和高度

除了样式和格式之外，我们还可以使用 openpyxl 来调整单元格的宽度和高度。

以下是一个示例代码，演示了如何设置单元格的宽度和高度：

# 设置单元格宽度
sheet.column_dimensions['A'].width = 20

# 设置单元格高度
sheet.row_dimensions[1].height = 30

# 保存修改后的文件
workbook.save('example.xlsx')

在上面的代码中，我们使用了 `column_dimensions` 和 `row_dimensions` 属性来分别设置单元格 `A` 的宽度和第一行的高度。

通过上述示例，我们学会了如何使用 openpyxl 库来修改和格式化已存在的 Excel 文件，包括修改数据、添加样式和格式，以及调整单元格的宽度和高度。这些功能使得我们可以灵活地处理 Excel 文件，满足各种需求。

# 5. 高级功能

在使用 openpyxl 创建和操作 Excel 文件时，除了基本的写入和格式化操作之外，还有一些高级功能可以让我们更灵活地处理数据和进行数据分析。本章将介绍以下几个高级功能：

## 5.1 使用公式

Excel 是一个强大的数据分析工具，其中一个重要的功能就是可以使用公式进行计算和数据处理。在 openpyxl 中，我们也可以使用公式来进行数据计算和处理。

首先，我们需要导入 `Formula` 类，并将公式字符串赋值给单元格的 `value` 属性。下面是一个示例代码：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.utils import FORMULAE

# 创建一个工作簿
workbook = Workbook()
# 创建一个工作表
worksheet = workbook.active

# 写入数据
worksheet['A1'] = 5
worksheet['A2'] = 10
worksheet['A3'] = 15

# 创建一个带有公式的单元格
cell = worksheet['A4']
cell.value = f"=SUM(A1:A3)"

# 输出公式的结果
print(cell.value)

# 保存工作簿
workbook.save("example.xlsx")

在上面的代码中，我们使用 `SUM` 公式来计算 A1 到 A3 之间的值的和，并将结果赋值给 A4 单元格。最后，我们将公式的结果打印出来并保存工作簿。

## 5.2 插入图表

在 Excel 文件中插入图表可以帮助我们更直观地展示数据和分析结果。openpyxl 也提供了插入图表的功能，通过 `openpyxl.chart` 模块来实现。

下面是一个示例代码，演示如何插入一个简单的柱状图：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# 创建一个工作簿
workbook = Workbook()
# 创建一个工作表
worksheet = workbook.active

# 写入数据
worksheet['A1'] = "Category"
worksheet['B1'] = "Value"

worksheet['A2'] = "A"
worksheet['B2'] = 10

worksheet['A3'] = "B"
worksheet['B3'] = 20

worksheet['A4'] = "C"
worksheet['B4'] = 15

# 创建一个柱状图
chart = BarChart()
values = Reference(worksheet, min_col=2, min_row=1, max_row=4, max_col=2)
categories = Reference(worksheet, min_col=1, min_row=2, max_row=4)
chart.add_data(values, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)

# 将图表插入到工作表中
worksheet.add_chart(chart, "D1")

# 保存工作簿
workbook.save("example.xlsx")

在上面的代码中，我们先创建了一个简单的数据表格，然后使用 `BarChart` 创建了一个柱状图，并将数据和类别赋值给图表的属性。最后，使用 `add_chart` 方法将图表插入到工作表中。

## 5.3 数据筛选和排序

在数据分析和处理中，常常需要对数据进行筛选和排序。openpyxl 也提供了相应的功能来实现这些操作。

下面是一段示例代码，演示如何筛选和排序数据：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.utils import FORMULAE

# 创建一个新的工作簿
workbook = Workbook()
# 创建一个新的工作表
worksheet = workbook.active

# 写入数据
worksheet['A1'] = "Name"
worksheet['B1'] = "Score"

worksheet['A2'] = "Tom"
worksheet['B2'] = 80

worksheet['A3'] = "Jerry"
worksheet['B3'] = 90

worksheet['A4'] = "Alice"
worksheet['B4'] = 70

# 筛选分数大于等于80的数据
worksheet.auto_filter.ref = "A1:B4"
worksheet.auto_filter.add_filter_column(1, ["80", "90"], blank=False, filters=[])
worksheet.auto_filter.add_sort_condition("B2:B4")

# 保存工作簿
workbook.save("example.xlsx")

在上面的代码中，我们先创建了一个数据表格，然后使用 `auto_filter` 属性设置筛选条件，将分数大于等于80的数据筛选出来，并按照分数进行排序。

通过上面的示例，我们可以看到 openpyxl 提供了丰富的功能来处理 Excel 文件，包括使用公式、插入图表以及数据筛选和排序等高级功能。这些功能可以帮助我们更好地分析和处理数据。接下来一起来看一下实际应用案例分析。

**代码总结：**

1. 使用 `Formula` 类和公式字符串可以实现在单元格中使用公式进行计算。
2. 使用 `BarChart` 类可以插入柱状图，并通过 `add_data` 和 `set_categories` 方法指定数据和类别。
3. 使用 `auto_filter` 属性可以筛选和排序数据。

在下一章节中，我们将介绍 openpyxl 的实际应用案例分析，并对整个文章进行总结和展望。

> 运行以上代码后，将会创建一个新的 Excel 文件，并在其中插入一个简单的柱状图和自动筛选的数据表格。

以上是高级功能的内容，包括使用公式、插入图表以及数据筛选和排序。这些功能可以帮助我们更灵活地处理和分析 Excel 数据。在下一章节中，我们将继续探讨 openpyxl 的实际应用案例分析。

# 6. 实际应用与总结

在前面的章节中，我们介绍了如何使用 openpyxl 库创建和操作 Excel 文件。接下来，我们将介绍一些实际应用场景，并对整篇文章进行总结和展望。

#### 6.1 应用案例分析

在实际工作中，使用 openpyxl 创建和操作 Excel 文件可以有很多应用场景。以下是一些常见的应用案例：

##### 6.1.1 数据分析报告

使用 openpyxl，我们可以将数据从数据库或其他来源导入 Excel 文件，进行数据分析和报告生成。通过设置样式、添加图表等操作，我们可以创建一个美观、易读的数据分析报告，方便管理和决策。

# 导入数据
data = [
    ['Name', 'Age', 'Gender'],
    ['John', 32, 'Male'],
    ['Alice', 28, 'Female'],
    ['Mike', 45, 'Male'],
]

# 创建工作簿和工作表
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active

# 写入数据
for row in data:
    sheet.append(row)

# 设置样式
header_font = Font(bold=True)
header_fill = PatternFill(fill_type='solid', fgColor='FFFF00')
for cell in sheet[1]:
    cell.font = header_font
    cell.fill = header_fill

# 添加图表
chart = BarChart()
chart.title = "Age Distribution"
chart.x_axis_title = "Name"
chart.y_axis_title = "Age"

data = Reference(sheet, min_row=2, max_row=sheet.max_row, min_col=2, max_col=2)
categories = Reference(sheet, min_row=2, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=1)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)

sheet.add_chart(chart, "D1")

# 保存文件
workbook.save("data_analysis_report.xlsx")

##### 6.1.2 数据导入和导出

openpyxl 还可以用于将 Excel 文件的数据导入到数据库中，或将数据库中的数据导出为 Excel 文件。这在数据迁移和备份中非常有用。

# 导入数据
# ...

# 导出数据
import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect("data.db")
cur = conn.cursor()

# 读取数据
cur.execute("SELECT * FROM users")
data = cur.fetchall()

# 创建工作簿和工作表
workbook = Workbook()
sheet = workbook.active

# 写入数据
for row in data:
    sheet.append(row)

# 保存文件
workbook.save("data_export.xlsx")

#### 6.2 总结与展望

通过本文，我们学习了如何使用 openpyxl 库创建和操作 Excel 文件。通过这个强大的 Python 库，我们可以轻松地读取、写入和修改 Excel 文件，并添加样式、设置格式等。这为我们处理和分析数据提供了很大的便利。

然而，openpyxl 还有很多功能和特性，本文只是简单介绍了基础操作和常见应用场景。未来，我们可以进一步学习和探索 openpyxl 的高级功能，如使用公式、数据筛选和排序、合并和拆分单元格等。

总而言之，openpyxl 是一个非常有用的工具，可以帮助我们在 Python 中处理 Excel 文件。希望本文对你有所帮助，欢迎继续深入学习和使用 openpyxl。