使用Python操作Excel文件有许多常用操作。以下是一些常见的操作及其简要描述，下面是全面详细的示例，展示如何使用Python操作Excel文件，我们将使用pandas和openpyxl库来进行各种操作。：

1. 读取Excel文件

• 读取整个Excel文件：将Excel文件的内容读取到Python中。
• 读取特定工作表：读取Excel文件中的特定工作表。
• 读取特定单元格：读取工作表中的特定单元格内容。
• 读取特定行或列：读取工作表中的特定行或列。

读取Excel文件示例代码：

使用pandas读取整个Excel文件

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 打印数据
print(df)

使用pandas读取特定工作表

import pandas as pd

# 读取特定工作表
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 打印数据
print(df)

使用openpyxl读取特定单元格

from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 读取特定单元格
cell_value = ws['A1'].value
print(cell_value)

2. 写入Excel文件

• 创建新的Excel文件：创建一个新的Excel文件并写入数据。
• 写入特定工作表：在特定工作表中写入数据。
• 写入特定单元格：在特定单元格中写入数据。
• 写入特定行或列：在特定行或列中写入数据。

写入Excel文件示例代码：

使用pandas写入新的Excel文件

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

使用openpyxl写入特定单元格

from openpyxl import Workbook

# 创建新的Excel文件
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入特定单元格
ws['A1'] = 'Name'
ws['B1'] = 'Age'
ws['A2'] = 'Alice'
ws['B2'] = 25

# 保存文件
wb.save('output.xlsx')

3. 修改Excel文件

• 修改特定单元格：修改工作表中的特定单元格内容。
• 插入行或列：在工作表中插入新的行或列。
• 删除行或列：删除工作表中的特定行或列。

修改Excel文件示例代码：

使用openpyxl修改特定单元格

from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 修改特定单元格
ws['A1'] = 'New Value'

# 保存修改
wb.save('example.xlsx')

使用openpyxl插入行

from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 插入行
ws.insert_rows(2)

# 保存修改
wb.save('example.xlsx')

使用openpyxl删除行

from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 删除行
ws.delete_rows(2)

# 保存修改
wb.save('example.xlsx')

4. 格式化Excel文件

• 设置单元格格式：设置单元格的字体、颜色、对齐方式等。
• 设置行或列格式：设置行或列的宽度、高度等。
• 合并单元格：合并多个单元格。

格式化Excel文件示例代码：

使用openpyxl设置单元格格式

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 设置单元格格式
cell = ws['A1']
cell.font = Font(bold=True, color="FF0000")
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

# 保存修改
wb.save('example.xlsx')

使用openpyxl设置行或列格式

from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 设置列宽
ws.column_dimensions['A'].width = 20

# 设置行高
ws.row_dimensions[1].height = 30

# 保存修改
wb.save('example.xlsx')

使用openpyxl合并单元格

from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active

# 合并单元格
ws.merge_cells('A1:B2')

# 保存修改
wb.save('example.xlsx')

5. 处理数据

• 筛选数据：根据条件筛选数据。
• 排序数据：对数据进行排序。
• 计算数据：对数据进行计算，如求和、平均值等。

处理数据示例代码：

使用pandas筛选数据

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 筛选数据
filtered_df = df[df['Age'] > 30]

# 打印筛选结果
print(filtered_df)

使用pandas排序数据

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 排序数据
sorted_df = df.sort_values(by='Age')

# 打印排序结果
print(sorted_df)

使用pandas计算数据

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 计算平均年龄
average_age = df['Age'].mean()

# 打印计算结果
print(average_age)

6. 图表操作

• 创建图表：在Excel文件中创建图表。
• 修改图表：修改现有图表的样式或数据。

图表操作示例代码：

使用openpyxl创建图表

运行结果：

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

# 创建新的Excel工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active  # 获取当前活动的工作表

# 准备要写入的数据
data = [
    ['Year', 'Sales'],  # 数据表头
    [2019, 1000],       # 2019年的销售额
    [2020, 1200],       # 2020年的销售额
    [2021, 1500],       # 2021年的销售额
]

# 将数据写入工作表
for row in data:
    ws.append(row)

# 创建条形图对象
chart = BarChart()
chart.type = "col"  # 设置图表类型为柱状图
chart.style = 10     # 设置图表样式
chart.title = "Sales Data"  # 设置图表标题
chart.y_axis.title = 'Sales'  # 设置Y轴标题
chart.x_axis.title = 'Year'   # 设置X轴标题

# 定义图表的数据范围
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=4)
# 定义图表的类别范围（X轴标签）
categories = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=4)
# 将数据和类别添加到图表
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)

# 将图表添加到工作表中的指定位置
ws.add_chart(chart, "D2")

# 保存Excel文件
wb.save("chart_example.xlsx")

7. 公式操作

• 插入公式：在单元格中插入公式。
• 计算公式：计算单元格中的公式结果。

公式操作示例代码：

使用openpyxl插入公式

from openpyxl import Workbook

# 创建新的Excel文件
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入数据
ws['A1'] = 10
ws['A2'] = 20

# 插入公式
ws['A3'] = '=SUM(A1:A2)'

# 保存文件
wb.save('formula_example.xlsx')

8. 保护Excel文件

• 保护工作表：保护工作表，防止未经授权的修改。
• 保护工作簿：保护整个工作簿，防止未经授权的修改。

保护Excel文件示例代码：

使用openpyxl保护工作表

from openpyxl import Workbook

# 创建新的Excel文件
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入数据
ws['A1'] = 'Protected Cell'

# 保护工作表
ws.protection.set_password('password')
ws.protection.sheet = True

# 保存文件
wb.save('protected_example.xlsx')

9. 导出Excel文件

• 导出为CSV：将Excel文件导出为CSV格式。
• 导出为PDF：将Excel文件导出为PDF格式。

导出Excel文件示例代码：

使用pandas导出为CSV

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 导出为CSV
df.to_csv('output.csv', index=False)

使用openpyxl导出为PDF（需要额外的库，如reportlab）

import pandas as pd
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas

# 读取Excel文件
# 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 创建PDF文件
# 使用reportlab的Canvas类创建一个新的PDF文件
# pagesize参数指定PDF页面的大小，这里使用letter尺寸
c = canvas.Canvas("output.pdf", pagesize=letter)

# 获取PDF页面的宽度和高度
width, height = letter

# 初始化起始位置
# x和y分别表示起始位置的横坐标和纵坐标
x = 50
y = height - 50

# 写入数据
# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 遍历每一行的每一列
    for col in df.columns:
        # 使用drawString方法在PDF中写入文本
        # 第一个参数是横坐标，第二个参数是纵坐标，第三个参数是要写入的文本
        c.drawString(x, y, str(row[col]))
        # 每写入一个单元格的数据，横坐标增加100
        x += 100
    # 每写完一行数据，纵坐标减少20，横坐标重置为50
    y -= 20
    x = 50

# 保存PDF文件
# 使用save方法将PDF文件保存到磁盘
c.save()

常用库

• pandas：用于数据分析和处理，支持读取和写入Excel文件。
• openpyxl：用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。
• xlrd：用于读取Excel文件（主要用于xls格式）。
• xlwt：用于写入Excel文件（主要用于xls格式）。
• xlsxwriter：用于创建Excel 2010 xlsx文件。

这些示例代码展示了如何使用Python进行各种Excel操作。