Перенос слов excel python
Обновлено: 04.07.2024
Модули xlrd и xlwt обязательных для изучения модулей Python (обработка файлов Excel)
Каталог статей
1. Введение
В работе Python excel в основном используются две библиотеки: xlrd и xlwt, то есть xlrd предназначен для чтения Excel, а xlwt - для записи библиотеки Excel.
Модуль xlrd: может читать таблицы .xls, .xlsx
Модуль xlwt: может записывать в таблицу .xls (Невозможно записать файлы .xlsx! ! !）
2. Способ установки
Модуль xlrd и модуль xlwt не являются встроенными модулями и должны быть установлены вручную.
Три, описание формы Excel
Эти два модуля очень интуитивно понятны для определения структуры таблицы Excel, и обычные привычки использования таблицы Excel в основном одинаковы.
Есть три уровня:Книга-Лист-Ячейка。
- Книга - это файл с расширением .xls / .xlsx.
- В книге есть несколько листов, к которым можно получить доступ по индексу или имени.
- Рабочий лист содержит несколько строк и несколько столбцов.Основной единицей на пересечении строк и столбцов является ячейка, а содержимое записывается в ячейку. Доступ к ячейкам можно получить по индексу строки и столбца.
В питонеКнига-Лист-Ячейка, Как объект
- WorkBook: объект Workbook
- Лист: объект формы
- Ячейка: объект таблицы
Четыре, xlrd читает файлы Excel
4.1 Получение объекта WorkBook
параметр: Имя файла - это путь к открываемому файлу электронной таблицы.
возвращаемое значение: Объект xlrd.book.Book
4.1 объект таблицы операций xlrd
В одном Excel может быть несколько листов, тогда вы можете получить нужную информацию о листе следующими способами.
| метод | Функции |
|---|---|
| workbook.sheet_names() | Получите названия всех листов и сохраните их в виде списка |
| workbook.sheet_by_index(1) | Получить объект листа по индексу |
| workbook.sheets() | Получить все объекты листа |
| sheet.nrows | Получить все строки указанного листа |
| sheet.ncols | Получить количество всех столбцов на указанном листе |
| workbook.sheet_by_name(‘sheet’) | Получить объект листа в соответствии с именем листа |
Файл операции (score table.xlsx):
Пример кода:
4.2 объект ячейки операции xlrd
| метод | Функции |
|---|---|
| sheet.cell(row,col) | Получить объект ячейки указанной строки и столбца |
| sheet.row_slice(row,start_col,end_col) | Получить объект ячейки определенного столбца указанной строки. |
| sheet.col_slice(col,start_row,end_row) | Получить объект ячейки из нескольких строк указанного столбца. |
| sheet.cell_value(row,col) | Получить значение указанной строки и столбца. |
| sheet.row_values(row,start_col,end_col) | Получение значений определенных столбцов указанной строки является расширенным использованием sheet.row_slice. |
| sheet.col_values(col,start_row,end_row) | Получение значения нескольких строк указанного столбца - это расширенное использование sheet.col_slice. |
Пример кода:
Тип данных ячейки
| метод | описание | возвращаемое значение |
|---|---|---|
| xlrd.XL_CELL_TEXT（Text） | Тип текста | 1 |
| xlrd.XL_CELL_NUMBER（Number） | Числовой тип | 2 |
| xlrd.XL_CELL_DATE（Date） | Тип даты и времени | 3 |
| xlrd.XL_CELL_BOOLEAN（Bool） | Логический тип | 4 |
| xlrd.XL_CELL_EMPTY | Пустой тип данных | 0 |
Пример кода:
Пять, xlwt записывает в файл Excel
5.1 Простые рабочие шаги
Импортируйте модуль xlwt.
Создайте объект Workbook.
Создайте объект Sheet.
Запишите данные в указанную строку и столбец под Листом. Если вы хотите добавить новую ячейку к исходному объекту книги, вам нужно вызвать put_cell, чтобы добавить ее.
Сохранить как файл Excel
5.2 Справочник по общему API
Объект книги
- кодировка: установите кодировку символов, по умолчанию - ascii, замените на utf-8, и выведите китайский язык в excel.
- style_compression: указывает, нужно ли сжимать, обычно не используется.
Общие методы объектов Workbook
| метод | параметр | возвращаемое значение | Функции |
|---|---|---|---|
| add_sheet（sheetname，cell_overwrite_ok = False ） | sheetname -Имя, используемое для этого рабочего листаcell_overwrite_ok Указывает, можно ли перезаписать ячейку, по умолчанию - False | Добавить в объект рабочего листа | Создайте рабочий лист в книге |
| save（filename_or_stream ） | filename_or_stream - Это строка, содержащая имя файла, файл Excel будет сохранен (записан) на диск с указанным именем. | нет | Сохраните книгу как файл в локальном формате Excel |
Атрибуты книги
| Атрибуты | Функции |
|---|---|
| Owner | Установить владельца документа |
| country_code | Код страны |
| wnd_protect | Защита окон |
| backup_on_save | Бэкап при сохранении |
| tabs_visible | видна ли вкладка |
| dates_1904 | Следует ли использовать систему дат 1904 года |
| use_cell_values | Значение ячейки |
| default_style | Стиль по умолчанию |
| colour_RGB | цвет |
| vscroll_visible | Видна ли вертикальная полоса прокрутки |
| hscroll_visible | Видна ли горизонтальная полоса прокрутки |
| wnd_mini | Свернуть окно |
| wnd_visible | Видно ли окно |
| tab_width | ширина табуляции |
| active_sheet | Лист деятельности |
| Height | высота |
| Width | ширина |
| Hpos | Абсцисса |
| Vpos | Ось Y |
| Protect | защита |
| obj_protect | Защита объекта |
Простой пример:
5.3 Пример кода
5.4 Установка стилей для Excel
1. Создайте таблицу и получите объект рабочего листа.
2. Установите ширину столбца, cols_num - количество столбцов.
3. Установите высоту строки.
4. Установите стиль ячейки Excel.
5. Записываем данные в ячейку.
6. Дополнение
При установке цвета шрифта или цвета фона ячейки вы можете использовать параметр 0x0D в исходном коде для представления разных цветов или вы можете использовать 0-127 для представления разных цветов.
Эта библиотека пригодится, если вы хотите читать и редактировать файлы .xlsx, xlsm, xltx и xltm.
Установите openpyxl using pip. Общие рекомендации по установке этой библиотеки — сделать это в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать виртуальную среду для создания изолированных сред Python: она создает папку, содержащую все необходимые файлы, для использования библиотек, которые потребуются для Python.
Перейдите в директорию, в которой находится ваш проект, и повторно активируйте виртуальную среду venv. Затем перейдите к установке openpyxl с помощью pip, чтобы убедиться, что вы можете читать и записывать с ним файлы:
Теперь, когда вы установили openpyxl, вы можете начать загрузку данных. Но что именно это за данные? Например, в книге с данными, которые вы пытаетесь получить на Python, есть следующие листы:
На первый взгляд, с этими объектами Worksheet мало что можно сделать. Однако, можно извлекать значения из определенных ячеек на листе книги, используя квадратные скобки [], к которым нужно передавать точную ячейку, из которой вы хотите получить значение.
Обратите внимание, это похоже на выбор, получение и индексирование массивов NumPy и Pandas DataFrames, но это еще не все, что нужно сделать, чтобы получить значение. Нужно еще добавить значение атрибута:
Помимо value, есть и другие атрибуты, которые можно использовать для проверки ячейки, а именно row, column и coordinate:
Атрибут row вернет 2;
Добавление атрибута column к “С” даст вам «B»;
coordinate вернет «B2».
Вы также можете получить значения ячеек с помощью функции cell (). Передайте аргументы row и column, добавьте значения к этим аргументам, которые соответствуют значениям ячейки, которые вы хотите получить, и, конечно же, не забудьте добавить атрибут value:
Обратите внимание: если вы не укажете значение атрибута value, вы получите <Cell Sheet3.B1>, который ничего не говорит о значении, которое содержится в этой конкретной ячейке.
Вы используете цикл с помощью функции range (), чтобы помочь вам вывести значения строк, которые имеют значения в столбце 2. Если эти конкретные ячейки пусты, вы получите None.
Более того, существуют специальные функции, которые вы можете вызвать, чтобы получить другие значения, например get_column_letter () и column_index_from_string.
В двух функциях уже более или менее указано, что вы можете получить, используя их. Но лучше всего сделать их явными: пока вы можете получить букву прежнего столбца, можно сделать обратное или получить индекс столбца, перебирая букву за буквой. Как это работает:
Вы уже получили значения для строк, которые имеют значения в определенном столбце, но что нужно сделать, если нужно вывести строки файла, не сосредотачиваясь только на одном столбце?
Конечно, использовать другой цикл.
Обратите внимание, что выбор области очень похож на выбор, получение и индексирование списка и элементы NumPy, где вы также используете квадратные скобки и двоеточие чтобы указать область, из которой вы хотите получить значения. Кроме того, вышеприведенный цикл также хорошо использует атрибуты ячейки!
Чтобы визуализировать описанное выше, возможно, вы захотите проверить результат, который вернет вам завершенный цикл:
Наконец, есть некоторые атрибуты, которые вы можете использовать для проверки результата импорта, а именно max_row и max_column. Эти атрибуты, конечно, являются общими способами обеспечения правильной загрузки данных, но тем не менее в данном случае они могут и будут полезны.
Это все очень классно, но мы почти слышим, что вы сейчас думаете, что это ужасно трудный способ работать с файлами, особенно если нужно еще и управлять данными.
Должно быть что-то проще, не так ли? Всё так!
Openpyxl имеет поддержку Pandas DataFrames. И можно использовать функцию DataFrame () из пакета Pandas, чтобы поместить значения листа в DataFrame:
Затем вы можете начать управлять данными при помощи всех функций, которые есть в Pandas. Но помните, что вы находитесь в виртуальной среде, поэтому, если библиотека еще не подключена, вам нужно будет установить ее снова через pip.
Чтобы записать Pandas DataFrames обратно в файл Excel, можно использовать функцию dataframe_to_rows () из модуля utils:
Но это определенно не все! Библиотека openpyxl предлагает вам высокую гибкость в отношении того, как вы записываете свои данные в файлы Excel, изменяете стили ячеек или используете режим только для записи. Это делает ее одной из тех библиотек, которую вам точно необходимо знать, если вы часто работаете с электронными таблицами.
И не забудьте деактивировать виртуальную среду, когда закончите работу с данными!
Теперь давайте рассмотрим некоторые другие библиотеки, которые вы можете использовать для получения данных в электронной таблице на Python.
Готовы узнать больше?
Чтение и форматирование Excel файлов xlrd
Эта библиотека идеальна, если вы хотите читать данные и форматировать данные в файлах с расширением .xls или .xlsx.
Если вы не хотите рассматривать всю книгу, можно использовать такие функции, как sheet_by_name () или sheet_by_index (), чтобы извлекать листы, которые необходимо использовать в анализе.
Наконец, можно получить значения по определенным координатам, обозначенным индексами.
О том, как xlwt и xlutils, соотносятся с xlrd расскажем дальше.
Запись данных в Excel файл при помощи xlrd
Если нужно создать электронные таблицы, в которых есть данные, кроме библиотеки XlsxWriter можно использовать библиотеки xlwt. Xlwt идеально подходит для записи и форматирования данных в файлы с расширением .xls.
Когда вы вручную хотите записать в файл, это будет выглядеть так:
Если нужно записать данные в файл, то для минимизации ручного труда можно прибегнуть к циклу for. Это позволит немного автоматизировать процесс. Делаем скрипт, в котором создается книга, в которую добавляется лист. Далее указываем список со столбцами и со значениями, которые будут перенесены на рабочий лист.
Цикл for будет следить за тем, чтобы все значения попадали в файл: задаем, что с каждым элементом в диапазоне от 0 до 4 (5 не включено) мы собираемся производить действия. Будем заполнять значения строка за строкой. Для этого указываем row элемент, который будет “прыгать” в каждом цикле. А далее у нас следующий for цикл, который пройдется по столбцам листа. Задаем условие, что для каждой строки на листе смотрим на столбец и заполняем значение для каждого столбца в строке. Когда заполнили все столбцы строки значениями, переходим к следующей строке, пока не заполним все имеющиеся строки.
В качестве примера скриншот результирующего файла:
Теперь, когда вы видели, как xlrd и xlwt взаимодействуют вместе, пришло время посмотреть на библиотеку, которая тесно связана с этими двумя: xlutils.
Коллекция утилит xlutils
Эта библиотека в основном представляет собой набор утилит, для которых требуются как xlrd, так и xlwt. Включает в себя возможность копировать и изменять/фильтровать существующие файлы. Вообще говоря, оба этих случая подпадают теперь под openpyxl.
Использование pyexcel для чтения файлов .xls или .xlsx
Еще одна библиотека, которую можно использовать для чтения данных таблиц в Python — pyexcel. Это Python Wrapper, который предоставляет один API для чтения, обработки и записи данных в файлах .csv, .ods, .xls, .xlsx и .xlsm.
Чтобы получить данные в массиве, можно использовать функцию get_array (), которая содержится в пакете pyexcel:
Однако, если вы хотите вернуть в словарь двумерные массивы или, иными словами, получить все листы книги в одном словаре, стоит использовать функцию get_book_dict ().
Имейте в виду, что обе упомянутые структуры данных, массивы и словари вашей электронной таблицы, позволяют создавать DataFrames ваших данных с помощью pd.DataFrame (). Это упростит обработку ваших данных!
Наконец, вы можете просто получить записи с pyexcel благодаря функции get_records (). Просто передайте аргумент file_name функции и обратно получите список словарей:
Записи файлов при помощи pyexcel
Так же, как загрузить данные в массивы с помощью этого пакета, можно также легко экспортировать массивы обратно в электронную таблицу. Для этого используется функция save_as () с передачей массива и имени целевого файла в аргумент dest_file_name:
Обратите внимание: если указать разделитель, то можно добавить аргумент dest_delimiter и передать символ, который хотите использовать, в качестве разделителя между “”.
Однако, если у вас есть словарь, нужно будет использовать функцию save_book_as (). Передайте двумерный словарь в bookdict и укажите имя файла, и все ОК:
Помните, что когда используете код, который напечатан в фрагменте кода выше, порядок данных в словаре не будет сохранен!
Чтение и запись .csv файлов
Если вы все еще ищете библиотеки, которые позволяют загружать и записывать данные в CSV-файлы, кроме Pandas, рекомендуем библиотеку csv:
Обратите внимание, что NumPy имеет функцию genfromtxt (), которая позволяет загружать данные, содержащиеся в CSV-файлах в массивах, которые затем можно помещать в DataFrames.
Финальная проверка данных
Когда данные подготовлены, не забудьте последний шаг: проверьте правильность загрузки данных. Если вы поместили свои данные в DataFrame, вы можете легко и быстро проверить, был ли импорт успешным, выполнив следующие команды:
Note: Используйте DataCamp Pandas Cheat Sheet, когда вы планируете загружать файлы в виде Pandas DataFrames.
Если данные в массиве, вы можете проверить его, используя следующие атрибуты массива: shape, ndim, dtype и т.д.:
Поздравляем, теперь вы знаете, как читать файлы Excel в Python :) Но импорт данных — это только начало рабочего процесса в области данных. Когда у вас есть данные из электронных таблиц в вашей среде, вы можете сосредоточиться на том, что действительно важно: на анализе данных.
Если вы хотите глубже погрузиться в тему — знакомьтесь с PyXll, которая позволяет записывать функции в Python и вызывать их в Excel.
На примерах узнайте, какие возможности предлагает функция print в Python.
Многие из вас при чтении этого руководства наверняка подумают, что в этой простой функции нет ничего нераскрытого, потому что именно с print многие начинают свое знакомство с Python, выводя на экран заветную фразу Hello, World! . Это естественно не только для Python, но и для любого языка, что функция print является базовой и одним из первых шагов при изучении как программирования в целом, так и конкретного синтаксиса. Однако со временем многие переходят к более продвинутым темам, забывая о возможностях простых на первый взгляд функций.
Это руководство целиком посвящено функции print в Python — из него вы узнаете о том, насколько она недооценена.
Если в Python 2 скобки можно не использовать, то в Python3 они обязательны. Если их не указать, то будет вызвана синтаксическая ошибка.
Из текста выше можно сделать вывод, что в Python 3 print() — это не инструкция, а функция.
Чтобы убедиться, проверим type/class функции print() .
Возвращается builtin_function_or_method . Это значит, что это ранее определенная или встроенная функция Python.
Предположим, что нужно добавить перенос строки или вертикальный отступ между двумя выводами. Для этого достаточно вызвать print() , не передавая аргументов.
Рассмотрим синтаксис функции print() .
print(value, . sep='', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Как вы знаете, функция print выводит значения в поток данных или в sys.stdout по умолчанию. sys.stdout или стандартный вывод системы означают, что функция print выведет значение на экран. Его можно поменять на stdin или stderr .
Необязательные аргументы:
- sep — это может быть строка, которую необходимо вставлять между значениями, по умолчанию — пробел.
Вставим список слов в print и разделим их с помощью символа новой строки. Еще раз: по умолчанию разделитель добавляет пробел между каждым словом.
Также можно разделить слова запятыми или добавить два символа новой строки ( \n ), что приведет к появлению пустой строки между каждой строкой с текстом или, например, знак плюс ( + ).
Прежде чем переходить к следующему аргументу, end , стоит напомнить, что в функцию можно передать и переменную. Например, определим список целых чисел и вставим его в функцию pass . Это список и будет выведен.
Предположим, есть две строки, а задача состоит в том, чтобы объединить их, оставив пробел. Для этого нужно в первой функции print указать первую строку, str1 и аргумент end с кавычками. В таком случае на экран выведутся две строки с пробелом между ними.
Возьмем другой пример, где есть функция, которая должна выводить значения списка на одной строке. Этого можно добиться с помощью такого значения аргумента end :
Таким образом вывод функции можно сохранять в файлы форматов .csv или .txt . Рассмотрим это на примере с перебором всех элементов списка. Он сохраняется в текстовом файле. В первую очередь файл нужно открыть в режиме append . Далее определяется функция, чей вывод будет добавляться внутрь текстового файла.
Когда исполнение будет завершено, появится файл print.txt в текущей папке.
Как правило, вывод в файл или консоль буферизируется как минимум до тех пор, пока не будет напечатан символ новой строки. Буфер значит, что вывод хранится в определенном регистре до тех пор, пока файл не будет готов к сохранению значения или не окажется закрыт. Задача flush — убедиться в том что, буферизированный вывод благополучно добрался до точки назначения.
Если запустить написанный выше код, вы заметите, что строка с запросом на ввод не появится до тех пор, пока таймер не закончится, а программа не закроется. Но если добавить аргумент flush=True , то строка отобразится сразу, но нужно будет подождать 5 секунд, чтобы программа закрылась.
А теперь посмотрим, как можно использовать функцию print для получения ввода от пользователя в Jupyter Notebook. Для этого используется встроенная функция input() .
Здесь указан опциональный аргумент end , который объединяет статическую инструкцию в print и ввод пользователя.
Рассмотрим другие интересные способы вывода значений переменных в функции print .
- Для отображения значения переменной вместе с определенной строкой, нужно лишь добавить запятые между ними. В этом случае положение строки и переменной не имеет значения.
- Можно использовать метод format , передавая ему любые значения переменных для вывода. При их передаче нужно указывать номера индексов (в том порядке, в котором они размещаются в аргументе) в строке. В таком случае функция print будет выступать шаблоном.
Также важно запомнить, что номера индексов указываются в фигурных скобках <> , которые выступают заполнителями.
Разберем это на примере:
Если поставить одинаковый номер индекса в обоих местах, то при выводе на этих позициях будут одни и те же значения.
Этот способ тоже работает по принципу заполнителей. Но здесь не нужно указывать номера индексов, а только обозначить тип данных, которые получит функция.
- %d — это заполнитель для числовых или десятичных значений.
- %s — заполнитель для строк.
Посмотрим, что произойдет, если указать %s для переменной a , которая является целым числом.
Как видно, все работает. Причина в том, что функция print неявно выполняет typecasting и конвертирует целое число в строку. Но в обратном порядке это работать не будет. Функция не сможет конвертировать строку в целое число, а вместо этого выведется TypeError .
Вывод
Это руководство — отличная отправная точка для новичков, желающих добиться высокого уровня мастерства в Python. Поиграйте с функций print еще и разберитесь с другими возможностями, которые не были рассмотрены здесь.
xlsxwriter - это очень полная и эффективная библиотека для работы с Excel на Python. Он может помочь нам работать с Excel эффективно, быстро, большими партиями и автоматически. Он может помочь нам писать операции, записывать данные и рисовать изображения для выполнения наиболее распространенных операций Excel. Если вы хотите читать Excel, вам нужна другая библиотека xlrd . Для людей, которые ежедневно выполняют много работы по анализу и обработке данных Excel, эта библиотека может помочь нам сократить количество повторяющейся работы и реализовать автоматизацию. С помощью этой библиотеки python может заменить VBA в некоторых задачах, делая наши офисные инструменты более простыми и простыми. Из-за потребностей компании я начал узнавать и понимать.
Знакомство с методами и свойствами, используемыми для форматирования ячеек в Excel.
Атрибуты ячеек, которые можно форматировать, включают:Шрифты, цвета, узоры, границы, выравнивание и числовой формат。
1. Создать объект формата
Позвонив в рабочую книгу add_format() Метод создания объекта форматирования.
Установите свойства формата:Есть два способа: использовать интерфейс объекта или установить атрибут как словарь пар ключ / значение в конструкторе.
Значение по умолчанию формата ячейки
2. Методы и атрибуты формата ячеек
Установите выравнивание данных в ячейке:Есть два направления: горизонтальное и вертикальное.
| горизонтальное направление |
|---|
| left |
| center |
| right |
| fill |
| justify |
| center_across |
| distributed |
| Вертикальное направление |
|---|
| top |
| vcenter |
| bottom |
| vjustify |
| vdistributed |
Задайте текстовые данные в ячейке для переноса:
Установите поворот текста в ячейке:Угол поворота составляет от -90 до 90 градусов, при этом поддерживается 270 градусов.
Установите отступ текста в ячейке:
Установить сокращенный текст:Затем вы можете сжать текст по размеру ячейки.
Установите узор фона ячейки:Самый распространенный образец - 1, который представляет собой сплошную заливку цвета фона. format.set_pattern()
Установите цвет фонового рисунка ячейки:
Установите цвет узора переднего плана в ячейке: set_fg_color()
Установите стиль границы ячейки: set_border()
Вы можете использовать следующие методы для настройки каждого элемента кадра с одинаковыми параметрами:
Граница ячейки состоит из нижней, верхней, левой и правой границ. можно использовать set_border() Или индивидуально используйте вызовы связанных методов, показанные выше, чтобы установить для них одно и то же значение.
Ниже показаны стили границ, отсортированные по номеру индекса XlsxWriter:
| Index | Name | Weight | Style |
|---|---|---|---|
| 0 | None | 0 | |
| 1 | Continuous | 1 | ----------- |
| 2 | Continuous | 2 | ----------- |
| 3 | Dash | 1 | - - - - - - |
| 4 | Dot | 1 | . . . . . . |
| 5 | Continuous | 3 | ----------- |
| 6 | Double | 3 | =========== |
| 7 | Continuous | 0 | ----------- |
| 8 | Dash | 2 | - - - - - - |
| 9 | Dash Dot | 1 | - . - . - . |
| 10 | Dash Dot | 2 | - . - . - . |
| 11 | Dash Dot Dot | 1 | - . . - . . |
| 12 | Dash Dot Dot | 2 | - . . - . . |
| 13 | SlantDash Dot | 2 | / - . / - . |
После этого мы также можем установить цвет и стиль четырех границ, имя интерфейса находится в передней таблице. Способ настройки такой же.
Читайте также: