导读:很多朋友问到关于python看excel写入了多少行的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!
python openpyxl写xlsx最多写多少行
不超过100行
最近要帮做RA的老姐写个合并excel工作表的脚本……源数据是4000+个excel 工作表,分布在9个xlsm文件里,文件内容是中英文混杂的一些数据,需要从每张表中提取需要的部分,分门别类合并到多个大的表里。
寻觅工具
确定任务之后第一步就是找个趁手的库来干活。 Python Excel上列出了xlrd、xlwt、xlutils这几个包,但是
它们都比较老,xlwt甚至不支持07版以后的excel
它们的文档不太友好,都可能需要去读源代码,而老姐的任务比较紧,加上我当时在期末,没有这个时间细读源代码
再一番搜索后我找到了openpyxl,支持07+的excel,一直有人在维护,文档清晰易读,参照Tutorial和API文档很快就能上手,就是它了~
安装
这个很容易,直接pip install openpyxl,呵呵呵~
因为我不需要处理图片,就没有装pillow。
一些考虑
源文件大约一个在1~2MB左右,比较小,所以可以直接读入内存处理。
既然是处理excel,何况他们整个组显然都是win下干活(数据都用excel存了= =,商科的人啊……),这个脚本还是在win下做吧
这个任务完全不需要我对现有的文件做修改!囧……我只要读入、处理、再写出另一个文件就行了
学习使用
嗯,就是打开cmd,然后用python的shell各种玩这个模块来上手……(win下没有装ipython,囧)
做这个小脚本基本上我只需要import两个东西
from openpyxl import Workbookfrom openpyxl import load_workbook
load_workbook顾名思义是把文件导入到内存,Workbook是最基本的一个类,用来在内存里创建文件最后写进磁盘的。
干活
首先我需要导入这个文件
inwb = load_workbook(filename)
得到的就是一个workbook对象
然后我需要创建一个新的文件
outwb = Workbook()
接着在这个新文件里,用create_sheet新建几个工作表,比如
careerSheet = outwb.create_sheet(0, 'career')
就会从头部插入一个叫career的工作表(也就是说用法类似python list的insert)
接下来我需要遍历输入文件的每个工作表,并且按照表名做一些工作(e.g.如果表名不是数字,我不需要处理),openpyxl支持用字典一样的方式通过表名获取工作表,获取一个工作簿的表名的方法是get_sheet_names
for sheetName in inwb.get_sheet_names(): if not sheetName.isdigit(): continue
sheet = inwb[sheetName]
得到工作表之后,就是按列和行处理了。openpyxl会根据工作表里实际有数据的区域来确定行数和列数,获取行和列的方法是sheet.rows和sheet.columns,它们都可以像list一样用。比如,如果我想跳过数据少于2列的表,可以写
if len(sheet.columns) 2: continue
如果我想获取这个工作表的前两列,可以写
colA, colB = sheet.columns[:2]
除了用columns和rows来得到这个工作表的行列之外,还可以用excel的单元格编码来获取一个区域,比如
cells = sheet['A1':'B20']
有点像excel自己的函数,可以拉出一块二维的区域~
为了方便处理,遇到一个没有C列的工作表,我要创建一个和A列等长的空的C列出来,那么我可以用sheet.cell这个方法,通过传入单元格编号和添加空值来创建新列。
alen = len(colA)for i in range(1, alen + 1):
sheet.cell('C%s' % (i)).value = None
注意:excel的单元格命名是从1开始的~
上面的代码也显示出来了,获取单元格的值是用cell.value(可以是左值也可以是右值),它的类型可以是字符串、浮点数、整数、或者时间(datetime.datetime),excel文件里也会生成对应类型的数据。
得到每个单元格的值之后,就可以进行操作了~openpyxl会自 动将字符串用unicode编码,所以字符串都是unicode类型的。
除了逐个逐个单元格用cell.value修改值以外,还可以一行行append到工作表里
sheet.append(strA, dateB, numC)
最后,等新的文件写好,直接用workbook.save保存就行
outwb.save("test.xlsx")
这个会覆盖当前已有的文件,甚至你之前读取到内存的那个文件。
一些要注意的地方
如果要在遍历一列的每个单元格的时候获取当前单元格的在这个column对象里的下标
for idx, cell in enumerate(colA): # do something...
为了防止获取的数据两端有看不见的空格(excel文件里很常见的坑),记得strip()
如果工作表里的单元格没有数据,openpyxl会让它的值为None,所以如果要基于单元格的值做处理,不能预先假定它的类型,最好用
if not cell.value continue
之类的语句来先行判断
如果要处理的excel文件里有很多noise,比如当你预期一个单元格是时间的时候,有些表的数据可能是字符串,这时候可以用
if isinstance(cell.value, unicode): break
之类的语句处理。
win下的cmd似乎不太好设定用utf-8的code page,如果是简体中文的话可以用936(GBK),print的时候会自动从unicode转换到GBK输出到终端。
一些帮忙处理中文问题的小函数
我处理的表有一些超出GBK范围的字符,当我需要把一些信息print出来监控处理进度的时候非常麻烦,好在它们都是可以无视的,我直接用空格替换再print也行,所以加上一些我本来就要替换掉的分隔符,我可以:
# annoying seperatorsdot = u'\u00b7'dash = u'\u2014'emph = u'\u2022'dot2 = u'\u2027'seps = (u'.', dot, dash, emph, dot2)def get_clean_ch_string(chstring): """Remove annoying seperators from the Chinese string.
Usage:
cleanstring = get_clean_ch_string(chstring) """
cleanstring = chstring for sep in seps:
cleanstring = cleanstring.replace(sep, u' ') return cleanstring
此外我还有一个需求,是把英文名[空格]中文名分成英文姓、英文名、中文姓、中文名。
首先我需要能把英文和中文分割开,我的办法是用正则匹配,按照常见中英文字符在unicode的范围来套。匹配英文和中文的正则pattern如下:
# regex pattern matching all ascii charactersasciiPattern = ur'[%s]+' % ''.join(chr(i) for i in range(32, 127))# regex pattern matching all common Chinese characters and seporatorschinesePattern = ur'[\u4e00-\u9fff. %s]+' % (''.join(seps))
英文就用ASCII可打印字符的范围替代,常见中文字符的范围是\u4e00-\u9fff,那个seps是前面提到过的超出GBK范围的一些字符。 除了简单的分割,我还需要处理只有中文名没有英文名、只有英文名没有中文名等情况,判断逻辑如下:
def split_name(name): """Split [English name, Chinese name].
If one of them is missing, None will be returned instead.
Usage:
engName, chName = split_name(name) """
matches = re.match('(%s) (%s)' % (asciiPattern, chinesePattern), name) if matches: # English name + Chinese name
return matches.group(1).strip(), matches.group(2).strip() else:
matches = re.findall('(%s)' % (chinesePattern), name)
matches = ''.join(matches).strip() if matches: # Chinese name only
return None, matches else: # English name only
matches = re.findall('(%s)' % (asciiPattern), name) return ''.join(matches).strip(), None
得到了中文名之后,我需要分割成姓和名,因为任务要求不需要把姓名分割得很明确,我就按照常见的中文名姓名分割方式来分——两个字or三个字的第一个字是姓,四个字的前两个字是姓,名字带分隔符的(少数民族名字)分隔符前是姓(这里用到了前面的get_clean_ch_string函数来移除分隔符),名字再长一些又不带分割符的,假设整个字符串都是名字。(注意英语的first name 指的是名,last name指的是姓,2333)
def split_ch_name(chName): """Split the Chinese name into first name and last name.
* If the name is XY or XYZ, X will be returned as the last name.
* If the name is WXYZ, WX will be returned as the last name.
* If the name is ...WXYZ, the whole name will be returned
as the last name.
* If the name is ..ABC * XYZ..., the part before the seperator
will be returned as the last name.
Usage:
chFirstName, chLastName = split_ch_name(chName) """
if len(chName) 4: # XY or XYZ
chLastName = chName[0]
chFirstName = chName[1:] elif len(chName) == 4: # WXYZ
chLastName = chName[:2]
chFirstName = chName[2:] else: # longer
cleanName = get_clean_ch_string(chName)
nameParts = cleanName.split() print u' '.join(nameParts) if len(nameParts) 2: # ...WXYZ
return None, nameParts[0]
chLastName, chFirstName = nameParts[:2] # ..ABC * XYZ...
return chFirstName, chLastName
分割英文名就很简单了,空格分开,第一部分是名,第二部分是姓,其他情况暂时不管就行。
pandas如何统计excel中列数据的行数?
准备测试数据:
打开PyCharm输入以下代码
运行效果如下:
附上实现代码:
#!/usr/bin/env python
import pandas as pd
OPENPATH = 'test.xls'
SAVEPATH = 'test1.xls'
def total_count(path=OPENPATH, sheetname='testsheet'):
df = pd.read_excel(path, sheet_name=sheetname, names=['值', '计数'])
# 获取统计项目
item_name = set(df['值'])
# 创建字典统计
total_dict = dict(zip([i for i in item_name], [
0 for _ in range(len(item_name))]))
# 遍历”值“列,逐个统计数量
for index, item in enumerate(df['值']):
# 如果在set中
if item in item_name:
# 加入计数统计
total_dict[item] += df['计数'][index]
# 返回
return total_dict
def datato_excel(path=SAVEPATH, sheet_name='total', data_dict={}):
report_df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict,orient='index')
xl_writer = pd.ExcelWriter(path)
report_df.to_excel(xl_writer, sheet_name)
try:
xl_writer.save()
print('Save completed')
except:
print('Error in saving file')
if __name__ == "__main__":
datato_excel(data_dict=total_count())
不知道这是不是您想要的结果,如果有帮助,请采纳一下,谢谢!
Python 读Excel时 可以通过某个条件判断 这条记录在第几行吗?
可以试下这个。
rowid = sht.UsedRange.Find(userid).Address[1:3]
win32com没有详细文档。更加别提中文的。建议你用xlrd
这个东西不需要win32。文档齐全另外还有xlwt等。
如果一定要用win32com,请参考msdn online。但是未必所有功能都实现了。
python对excel操作
Python对于Excel的操作是多种多样的,掌握了相关用法就可以随心所欲的操作数据了!
操作xls文件
xlrd(读操作):
import xlrd
1、引入xlrd模块
workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")
2、打开[36.xls]文件,获取excel文件的workbook(工作簿)对象
names=workbook.sheet_names()
3、获取所有sheet的名字
worksheet=workbook.sheet_by_index(0)
4、通过sheet索引获得sheet对象
worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象
worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")
5、通过sheet名获得sheet对象
worksheet为excel表sheet名为【各省市】的实例化对象
nrows=worksheet.nrows
6、获取该表的总行数
ncols=worksheet.ncols
7、获取该表的总列数
row_data=worksheet.row_values(n)
8、获取该表第n行的内容
col_data=worksheet.col_values(n)
9、获取该表第n列的内容
cell_value=worksheet.cell_value(i,j)
10、获取该表第i行第j列的单元格内容
xlwt(写操作):
import xlwt
1、引入xlwt模块
book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
2、创建一个Workbook对象,相当于创建了一个Excel文件
sheet = book.add_sheet('test')
3、创建一个sheet对象,一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。
sheet.write(i, j, '各省市')
4、向sheet表的第i行第j列,写入'各省市'
book.save('Data\\36.xls')
5、保存为Data目录下【36.xls】文件
操作xlsx文件
openpyxl(读操作):
import openpyxl
1、引入openpyxl模块
workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")
2、打开[36.xlsx]文件,获取excel文件的workbook(工作簿)对象
names=workbook.sheetnames
worksheet=workbook.worksheets[0]
worksheet=workbook["各省市"]
ws = workbook.active
6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
nrows=worksheet.max_row
7、获取该表的总行数
ncols=worksheet.max_column
8、获取该表的总列数
content_A1= worksheet['A1'].value
9、获取该表A1单元格的内容
content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value
10、获取该表第1列第1列的内容
openpyxl(写操作):
workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active
3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
worksheet.title="test"
4、worksheet的名称设置为"test"
worksheet = workbook.create_sheet()
5、创建一个新的sheet表,默认插在工作簿末尾
worksheet.cell(i,j,'空')
6、第i行第j列的值改成'空'
worksheet["B2"]="空"
7、将B2的值改成'空'
worksheet.insert_cols(1)
8、在第一列之前插入一列
worksheet.append(["新增","台湾省"])
9、添加行
workbook.save("Data\\36.xlsx")
10、保存为Data目录下【36.xlsx】文件
pandas处理excel文件
pandas操作:
import pandas as pd
1、引入pandas模块
data = pd.read_excel('36.xls')
2、读取[36.xls]或者[36.xlsx]文件
data = pd.read_csv('36.csv')
3、读取[36.csv]文件
data=data.dropna(subset=['店铺'])
4、过滤掉data店铺列有缺失的数据
data.sort_values("客户网名", inplace=True)
5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序
data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)
6、读取[36.csv]文件,前三行和后四行的数据略过
data = data.fillna('空')
7、将data中的空白处填充成'空'
data.drop_duplicates('订单','first',inplace=True)
8、data中的数据,按照【订单】列做去重处理,保留第一条数据
data=pd.DataFrame(data,columns=['订单','仓库'])
9、只保留data中【订单】【仓库】列的数据
data = data[(data[u'展现量'] 0)]
10、只保留【展现量】列中大于0的数据
data= data[data["订单"].str.contains('000')]
11、只保留【订单】列中包含'000'的数据
data= data[data["仓库"]=='正品仓']
12、只保留【仓库】列是'正品仓'的数据
xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']
13、获取店铺是南极人的销售额数据
data['订单'] = data['订单'].str[3:7]
14、【订单】列的值只保留4-8个字节的值
data["邮资"] = np.where((data['店铺'].str.contains('T|t')) -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])
15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话,将邮资的值改成8,否则值不变
data = np.array(data).tolist()
16、将data从DataFrame转换成列表
data=pd.DataFrame(data)
17、将列表转换成DataFrame格式
zhan = data[u'展现'].sum().round(2)
18、将data中所有展现列数据求和,并取两位小数
sum=data.groupby(['店铺'])['刷单'].sum()
19、将data中按照店铺对刷单进行求和
counts=data['店铺'].value_counts()
20、将data按照店铺进行计算
avg=data.groupby(['店铺'])['刷单'].mean()
21、将data按照店铺对刷单进行求平均数
count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)
22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合
count=count.rename(index=str, columns={0: "订单", 1: "成本"})
23、将新生成的DataFrame列名进行修改
data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店铺', right_on='店铺')
24、将列表转换成DataFrame格式
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()
ws1=wb.active
data.to_excel('36.xlsx')
wb.close()
25、data完整的写入到关闭过程,执行此操作的时候【36.xlsx】不能是打开状态
excel格式操作
样式处理:
1、打开【36.xlsx】
sheet=workbook.worksheets[0]
2、将第一个sheet对象赋值给sheet
sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0
3、将A列的宽度设置为20
sheet.row_dismensions[1].height = 20.0
4、将第一行的行高设置为20
sheet.merge_cells('A1:A2')
5、将sheet表A1和A2单元格合并
sheet.unmerge_cells('A1:A2')
6、将sheet表A1和A2单元格取消合并
sheet.insert_rows(2,2)
7、将sheet表从第2行插入2行
sheet.insert_cols(3,2)
8、将sheet表从第3列插入2列
sheet.delete_rows(2)
9、删除第2行
sheet.delete_cols(3, 2)
10、将sheet表从第3列开始删除2列
from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment
11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式
sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)
12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体
sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式
left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)
14、引入边框样式并调用
fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill
15、引入填充样式,并调用
import xlrd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')
sheet=workbook.active
sheet.insert_cols(idx=1)
sheet.merge_cells(A1:A3)
sheet['A1']=['上海','山东','浙江']
怎么查看excel有多少行?
随着软件的不断升级,功能也在增强。那么要看excel中一张工作表有多少行多少列。要怎么做?下面我教你们怎么查看excel有多少行的 方法 ,希望对你有帮助!
查看excel有多少行的方法1
打开一张工作表,在工作表左下角可以点击带有三角形的小图标上来向下移动流动条,显示到工作表最后一行或最后一列。就可以看到有多少行多少列,但这样方法比较费时。
查看一张工作表中有多少行。最快速的一个方法就是按键盘上的CTRL+向下的光标键。可以一次性显示出最后一行。通过行标就可以看到有多少行了。
用相同的原理,按CTRL+向右的光标键,可以移动到最后一列。但这样看到的列是一个字母的组合。(XFD),要回到第一列那就用CTRL+向左光标键。
还可以通过EXCEL自动填充功能来查看,先选中A列,输入数字1,直接按CTRL+回车键,就会自动把A列所有单元格填充为1,在状态栏就可以看到计数多少行。
查看列也是用同样的方法。选中1行,输入1后按CTRL+回车键。也可能通过状态栏看到有多少列。
查看excel有多少行的方法2
查看列还有一个方法,打开EXCEL选项,在公式中勾选【R1C1引用样式】,这样工作表的列就变成以数字方式显示。
再用组合键CTRL+向左的光标键,就可以看到最后一行的值了。
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python 怎么判断excel行
不知道你的问题是想问行的什么,我理解成就是判断excel有多少行
判断不为空就行了代码如下:
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename=r'读取路径.xlsx') ##读取路径
ws = wb.get_sheet_by_name("Sheet1") ##读取名字为Sheet1的sheet表
num = 1
while 1:#设定为死循环
cell = ws.cell(row=num, column=1).value
if cell:
num = num +1
else:
print(num)
exit()
运行结果(已经删除我的路径):
结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python看excel写入了多少行的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于python看excel写入了多少行的相关内容别忘了在本站进行查找喔。