openpyxl是一个第三方库，可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。
读取Excel文件
需要导入相关函数
from openpyxl import load_workbook
# 默认可读写，若有需要可以指定write_only和read_only为True
wb = load_workbook('pythontab.xlsx')
默认打开的文件为可读写，若有需要可以指定参数read_only为True。
获取工作表--Sheet
# 获得所有sheet的名称
print(wb.get_sheet_names())
# 根据sheet名字获得sheet
a_sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
# 获得sheet名
print(a_sheet.title)
# 获得当前正在显示的sheet, 也可以用wb.get_active_sheet()
sheet = wb.active
获取单元格
# 获取某个单元格的值，观察excel发现也是先字母再数字的顺序，即先列再行
b4 = sheet['B4']
# 分别返回
print(f'({b4.column}, {b4.row}) is {b4.value}') # 返回的数字就是int型
# 除了用下标的方式获得，还可以用cell函数, 换成数字，这个表示B2
b4_too = sheet.cell(row=4, column=2)
print(b4_too.value)
b4.column返回B, b4.row返回4, value则是那个单元格的值。另外cell还有一个属性coordinate, 像b4这个单元格返回的是坐标B4。
获得最大行和最大列
# 获得最大列和最大行 print(sheet.max_row) print(sheet.max_column)
获取行和列
sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据，每一行又由一个tuple包裹。
sheet.columns类似，不过里面是每个tuple是每一列的单元格。
# 因为按行，所以返回A1, B1, C1这样的顺序 for row in sheet.rows: for cell in row: print(cell.value) # A1, A2, A3这样的顺序 for column in sheet.columns: for cell in column: print(cell.value)
上面的代码就可以获得所有单元格的数据。如果要获得某行的数据呢？给其一个索引就行了，因为sheet.rows是生成器类型，不能使用索引，转换成list之后再使用索引，list(sheet.rows)[2]这样就获取到第二行的tuple对象。
for cell in list(sheet.rows)[2]: print(cell.value)
如何获得任意区间的单元格？
可以使用range函数，下面的写法，获得了以A1为左上角，B3为右下角矩形区域的所有单元格。注意range从1开始的，因为在openpyxl中为了和Excel中的表达方式一致，并不和编程语言的习惯以0表示第一个值。
for i in range(1, 4): for j in range(1, 3): print(sheet.cell(row=i, column=j)) # out <Cell pythontab.A1> <Cell pythontab.B1> <Cell pythontab.A2> <Cell pythontab.B2> <Cell pythontab.A3> <Cell pythontab.B3>
还可以像使用切片那样使用。sheet['A1':'B3']返回一个tuple，该元组内部还是元组，由每行的单元格构成一个元组。
for row_cell in sheet['A1':'B3']: for cell in row_cell: print(cell) for cell in sheet['A1':'B3']: print(cell) # out (<Cell pythontab.A1>, <Cell pythontab.B1>) (<Cell pythontab.A2>, <Cell pythontab.B2>) (<Cell pythontab.A3>, <Cell pythontab.B3>)
根据字母获得列号，根据列号返回字母
需要导入， 这两个函数存在于openpyxl.utils
from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string
# 根据列的数字返回字母
print(get_column_letter(2)) # B
# 根据字母返回列的数字
print(column_index_from_string('D')) # 4
将数据写入Excel
工作表相关
需要导入WorkBook
from openpyxl import Workbook wb = Workbook()
这样就新建了一个新的工作表（只是还没被保存）。
若要指定只写模式，可以指定参数write_only=True。一般默认的可写可读模式就可以了。
print(wb.get_sheet_names()) # 提供一个默认名叫Sheet的表，office2016下新建提供默认Sheet1
# 直接赋值就可以改工作表的名称
sheet.title = 'Sheet1'
# 新建一个工作表，可以指定索引，适当安排其在工作簿中的位置
wb.create_sheet('Data', index=1) # 被安排到第二个工作表，index=0就是第一个位置
# 删除某个工作表
wb.remove(sheet)
del wb[sheet]
写入单元格
还可以使用公式
# 直接给单元格赋值就行 sheet['A1'] = 'good' # B9处写入平均值 sheet['B9'] = '=AVERAGE(B2:B8)'
但是如果是读取的时候需要加上data_only=True这样读到B9返回的就是数字，如果不加这个参数，返回的将是公式本身'=AVERAGE(B2:B8)'
append函数
可以一次添加多行数据，从第一行空白行开始（下面都是空白行）写入。
# 添加一行 row = [1 ,2, 3, 4, 5] sheet.append(row) # 添加多行 rows = [ ['Number', 'data1', 'data2'], [2, 40, 30], [3, 40, 25], [4, 50, 30], [5, 30, 10], [6, 25, 5], [7, 50, 10], ]
由于append函数只能按行写入。如果我们想按列写入呢。append能实现需求么？如果把上面的列表嵌套看作矩阵。只要将矩阵转置就可以了。使用zip()函数可以实现，不过内部的列表变成了元组就是了。都是可迭代对象，不影响。
list(zip(*rows))
# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7),
('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50),
('data2', 30, 25, 30, 10, 5, 10)]
解释下上面的list(zip(*rows))首先*rows将列表打散，相当于填入了若干个参数，zip从某个列表中提取第1个值组合成一个tuple，再从每个列表中提取第2个值组合成一个tuple，一直到最短列表的最后一个值提取完毕后结束，更长列表的之后的值被舍弃，换句话，最后的元组个数是由原来每个参数（可迭代对象）的最短长度决定的。比如现在随便删掉一个值，最短列表长度为2，data2那一列（竖着看）的值全部被舍弃。
rows = [
['Number', 'data1', 'data2'],
[2, 40],
[3, 40, 25],
[4, 50, 30],
[5, 30, 10],
[6, 25, 5],
[7, 50, 10],
]
# out
[('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7), ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50)]
最后zip返回的是zip对象，看不到数据的。使用list转换下就好了。使用zip可以方便实现将数据按列写入。
保存文件
所有的操作结束后，一定记得保存文件。指定路径和文件名，后缀名为xlsx。
wb.save(r'D:\example.xlsx')
设置单元格风格--Style
先导入需要的类
from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment
分别可指定字体相关，颜色，和对齐方式。
字体
bold_itatic_24_font = Font(name='等线', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True) sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font
上面的代码指定了等线24号加粗斜体，字体颜色红色。直接使用cell的font属性，将Font对象赋值给它。
对齐方式
也是直接使用cell的属性aligment，这里指定垂直居中和水平居中。除了center，还可以使用right、left等等参数。
# 设置B1中的数据垂直居中和水平居中 sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
设置行高和列宽
有时候数据太长显示不完，就需要拉长拉高单元格。
# 第2行行高 sheet.row_dimensions[2].height = 40 # C列列宽 sheet.column_dimensions['C'].width = 30
合并和拆分单元格
所谓合并单元格，即以合并区域的左上角的那个单元格为基准，覆盖其他单元格使之称为一个大的单元格。
相反，拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。
# 合并单元格， 往左上角写入数据即可
sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格
sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格
合并后只可以往左上角写入数据，也就是区间中:左边的坐标。
如果这些要合并的单元格都有数据，只会保留左上角的数据，其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据，合并后单元格中不会有数据。
以下是拆分单元格的代码。拆分后，值回到A1位置。
sheet.unmerge_cells('A1:C3')
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。