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日常的工作和学习过程中充斥着大量excel操作，比如打开excel文件、计算数据、保存数据、绘图等等。python有诸多可以操作excel数据的模块如pandas，但想要一览完整的pandas是个相对庞大的工程，从操作excel出发python有更轻量的工具。本文将带大家认识一下python操作excel的模块——openpyxl，一个更容易上手的实用型模块。

windows安装：

openpyxl是第三方扩展库，通过 pip install openpyxl安装。

日常excel的操作主要包括创建、读、写、画图。

接下来我们逐一进行介绍。

创建excel文件、sheet表

• openpyxl.Workbook()方法：创建excel对象
• object.create_sheet()方法：创建sheet
• object.save()方法：保存excel对象为本地文件

import openpyxl as ox
workbook = ox.Workbook()   # 内存中创建一个新的excel对象
worksheet_1 = workbook.create_sheet(title='sheetname', index=0)  # 在指定位置插入新的sheet
workbook.save('./excel_project/newfile.xlsx')   # newfile 命名文件，保存到同级的excel_project 文件夹中

读excel操作

openpyxl.load_workbook()方法

workbook = ox.load_workbook('./excel_project/newfile.xlsx')   # ###读excel文件
worksheet = workbook['sheetname']   # 读某个sheet
msg = worksheet['A1'].value   # 读单元格的内容
print(worksheet)
print(msg)
# 运行结果：
<class 'openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet'>
Values

写excel操作

worksheet['A5'] = 'Values'   # 方式1：写入单元格，此时只在内存读写
worksheet.cell(row=5, column=5, value='Values')   # 方式2：写入单元格
workbook.save('./excel_project/newfile.xlsx')   # 保存本地

甚至可以直接向单元格写入公式，如：

worksheet['A5'] = '=B5/C5'

但必要性不强。
既然使用python操作，就要构建关于数据处理的函数，将excel数据读取后带入函数计算，再将结果写入excel，这样明显高效很多且代码灵活性高，数据模型也能根据实际需要随时修订。

其他

访问excel对象的一些属性：

• object.sheetnames：查看对象内所有sheet名称，返回列表格式
• sheet的append操作
• 单元格的切片操作（可获取范围内的单元格）

namelist = workbook.sheetnames
worksheet.append(['values1', 'values2', 0, 1])
ranges = worksheet['A1':'C5']

这里不过多介绍了，感兴趣的同学可自行尝试。

画图

openpyxl并未提供操作画图的功能。

想要实现还需结合python的其他作图模块。这里介绍一个比较便捷的替代方法，就是事先在excel里绘好透视表区域，再将计算结果写入，借用excel的自身功能生成区域内的透视图。

openpyxl模块讲到这里就基本结束了。

可以看到操作很简单，但实战还要做到融汇贯通，将python的语法和模块有效结合起来，才能发挥出openpyxl实际的应用价值。