当前位置:

首页 > 编程开发 > Python使用openpyxl生成、读取、修改Excel

Python使用openpyxl生成、读取、修改Excel

Python的openpyxl库能高效处理Excel文件,适用于自动化办公。通过演示代码展示了生成新文件、读取内容和修改表格的核心操作,例如创建学生成绩表、计算平均分并评定等级。该库能自动完成数据汇总、格式调整等重复任务,显著提升工作效率。

日常办公中,Excel的身影无处不在:整理销售数据、统计考勤、合并表格、批量调整格式、为领导生成周报……如果每次都依赖手动复制、筛选、修改颜色,不仅效率低下,还容易出错。

Python使用openpyxl生成、读取、修改Excel

想要摆脱这种重复劳动?openpyxl这个Python库是个绝佳选择。它专门用于处理.xlsx格式的Excel文件,功能强大且易于上手。下面,我们就通过一份完整的演示代码,手把手带你掌握三个最核心的高频操作:生成新文件、读取已有内容以及修改现有表格。无论你是Python新手,还是希望提升办公效率的职场人,这套流程都值得一试。

一、安装 openpyxl

万事开头先安装。打开你的命令行工具,输入以下命令:

pip install openpyxl

如果你的系统里有多个Python版本,为了确保安装到正确的位置,可以使用:

python -m pip install openpyxl

二、完整演示代码

纸上得来终觉浅,我们直接看代码。下面这段脚本完成了一个从创建到读取再到修改的完整闭环:

  1. 生成一份名为student_score.xlsx的学生成绩表。
  2. 写入数据,并设置标题、表头、列宽、颜色,甚至冻结窗格。
  3. 读取这个Excel文件,并将内容打印到控制台。
  4. 修改文件:为每位学生计算平均分、评定等级、添加备注,最后另存为新文件。

建议你新建一个openpyxl_excel_demo.py文件,将以下代码复制进去,直接运行就能看到效果。

from pathlib import Path

from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
from openpyxl.utils import get_column_letter


BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
SOURCE_FILE = BASE_DIR / "student_score.xlsx"
UPDATED_FILE = BASE_DIR / "student_score_updated.xlsx"


def create_excel(file_path: Path) -> None:
    """生成一份学生成绩 Excel。"""
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = "成绩表"

    # 标题
    ws.merge_cells("A1:F1")
    ws["A1"] = "学生成绩统计表"
    ws["A1"].font = Font(name="微软雅黑", size=16, bold=True, color="FFFFFF")
    ws["A1"].fill = PatternFill("solid", fgColor="4472C4")
    ws["A1"].alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
    ws.row_dimensions[1].height = 28

    # 表头和数据
    headers = ["学号", "姓名", "语文", "数学", "英语", "班级"]
    rows = [
        [1001, "张三", 88, 92, 85, "一班"],
        [1002, "李四", 76, 81, 79, "一班"],
        [1003, "王五", 95, 89, 93, "二班"],
        [1004, "赵六", 68, 72, 70, "二班"],
        [1005, "孙七", 84, 86, 91, "三班"],
    ]

    ws.append([])
    ws.append(headers)
    for row in rows:
        ws.append(row)

    # 样式
    header_fill = PatternFill("solid", fgColor="D9EAF7")
    thin = Side(style="thin", color="D9D9D9")
    border = Border(left=thin, right=thin, top=thin, bottom=thin)

    for row in ws.iter_rows(min_row=3, max_row=ws.max_row, min_col=1, max_col=6):
        for cell in row:
            cell.border = border
            cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")

    for cell in ws[3]:
        cell.font = Font(bold=True)
        cell.fill = header_fill

    # 设置列宽
    column_widths = [12, 12, 10, 10, 10, 12]
    for index, width in enumerate(column_widths, start=1):
        ws.column_dimensions[get_column_letter(index)].width = width

    # 冻结表头,开启筛选
    ws.freeze_panes = "A4"
    ws.auto_filter.ref = f"A3:F{ws.max_row}"

    wb.sa ve(file_path)
    print(f"已生成 Excel:{file_path}")


def read_excel(file_path: Path) -> None:
    """读取 Excel 内容并打印。"""
    wb = load_workbook(file_path)
    ws = wb["成绩表"]

    print("\n读取 Excel 内容:")
    for row in ws.iter_rows(min_row=4, values_only=True):
        student_id, name, chinese, math, english, class_name = row
        print(
            f"学号:{student_id},姓名:{name},"
            f"语文:{chinese},数学:{math},英语:{english},班级:{class_name}"
        )


def update_excel(source_path: Path, target_path: Path) -> None:
    """修改 Excel,增加平均分、等级、备注。"""
    wb = load_workbook(source_path)
    ws = wb["成绩表"]

    # 新增表头
    ws["G3"] = "平均分"
    ws["H3"] = "等级"
    ws["I3"] = "备注"

    for cell in ws[3]:
        cell.font = Font(bold=True)
        cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="D9EAF7")
        cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")

    for row_index in range(4, ws.max_row + 1):
        chinese = ws.cell(row=row_index, column=3).value
        math = ws.cell(row=row_index, column=4).value
        english = ws.cell(row=row_index, column=5).value

        a verage = round((chinese + math + english) / 3, 2)
        ws.cell(row=row_index, column=7).value = a verage

        if a verage >= 90:
            level = "优秀"
            remark = "继续保持"
        elif a verage >= 80:
            level = "良好"
            remark = "表现稳定"
        elif a verage >= 70:
            level = "合格"
            remark = "仍有提升空间"
        else:
            level = "待提升"
            remark = "建议重点辅导"

        ws.cell(row=row_index, column=8).value = level
        ws.cell(row=row_index, column=9).value = remark

    # 给新增区域补样式
    thin = Side(style="thin", color="D9D9D9")
    border = Border(left=thin, right=thin, top=thin, bottom=thin)
    for row in ws.iter_rows(min_row=3, max_row=ws.max_row, min_col=1, max_col=9):
        for cell in row:
            cell.border = border
            cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")

    for column in range(7, 10):
        ws.column_dimensions[get_column_letter(column)].width = 14

    ws.auto_filter.ref = f"A3:I{ws.max_row}"
    wb.sa ve(target_path)
    print(f"\n已修改并另存为:{target_path}")


def main() -> None:
    create_excel(SOURCE_FILE)
    read_excel(SOURCE_FILE)
    update_excel(SOURCE_FILE, UPDATED_FILE)


if __name__ == "__main__":
    main()

三、代码运行后会得到什么

在终端运行这个脚本:

python openpyxl_excel_demo.py

执行完毕后,你会在当前目录下看到两个新生成的Excel文件:

  • student_score.xlsx:原始的学生成绩表。
  • student_score_updated.xlsx:增加了“平均分”、“等级”、“备注”三列的新表格。

同时,控制台会输出读取到的数据,类似下面这样:

已生成 Excel:student_score.xlsx

读取 Excel 内容:
学号:1001,姓名:张三,语文:88,数学:92,英语:85,班级:一班
学号:1002,姓名:李四,语文:76,数学:81,英语:79,班级:一班
...

已修改并另存为:student_score_updated.xlsx

四、核心知识点拆解

光看整体流程可能有点眼花,我们来把关键步骤拆开揉碎了讲。

1. 创建工作簿

wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "成绩表"

这三行是起点。Workbook()创建了一个全新的Excel工作簿。wb.active获取当前活动的工作表(默认是第一个)。ws.title则是给这个工作表起个名字。

2. 写入单元格

ws["A1"] = "学生成绩统计表"
ws.append(["学号", "姓名", "语文", "数学", "英语", "班级"])

写入数据有两种主流方式:一种是像ws[“A1”]这样精准定位到某个单元格;另一种是ws.append([...]),它会在表格末尾自动新增一行,非常适合批量写入结构化的行数据。

3. 读取工作簿

wb = load_workbook("student_score.xlsx")
ws = wb["成绩表"]

读取已有文件,要用load_workbook()函数。如果文件里有多个工作表,可以通过名称(如“成绩表”)来指定要操作哪一个。

4. 遍历行数据

for row in ws.iter_rows(min_row=4, values_only=True):
    print(row)

iter_rows()是批量处理数据的利器。min_row=4参数告诉它从第4行开始读取,跳过了标题和表头。values_only=True则意味着直接返回单元格的值,而不是整个单元格对象,这让后续的数据处理更简洁。

5. 修改并保存为新文件

wb = load_workbook("student_score.xlsx")
ws = wb["成绩表"]
ws["G3"] = "平均分"
wb.sa ve("student_score_updated.xlsx")

这里有个重要的实践建议:修改文件时,最好另存为新文件,而不是直接覆盖原文件。这样做的好处是,万一脚本运行出错,原始数据依然完好无损,给了你回滚和调试的机会。

五、openpyxl 适合哪些办公自动化场景

掌握了基础操作,openpyxl能帮你解决哪些实际痛点呢?它的用武之地非常广泛:

  • 报表自动化:批量生成格式统一的日报、周报、月报。
  • 数据汇总:自动读取多个分散的Excel文件,合并关键数据。
  • 格式美化:一键为表格添加标准表头、设置颜色边框、调整列宽。
  • 智能判断:根据分数自动划分等级,根据金额区间添加标记,根据状态填充不同颜色。
  • 数据清洗:自动筛选出异常值或符合特定条件的数据行。
  • 模板填充:将数据自动填入预设好公式和格式的统计模板中。

简而言之,凡是让你感到重复、繁琐、耗时的Excel手工操作,都值得考虑用openpyxl写个脚本来自动化。

六、学习建议

对于初学者,不必一开始就追求复杂功能。可以遵循一个循序渐进的路径:

  1. 第一步,先学会创建新Excel并写入几行数据。
  2. 第二步,练习读取已有Excel文件的内容。
  3. 第三步,尝试修改单元格里的值或格式。
  4. 第四步,深入学习样式设置、列宽调整、冻结窗格、自动筛选等进阶功能。
  5. 最后,将以上技能组合起来,针对你手头真实、重复的工作任务,编写一个完整的自动化脚本。

Python办公自动化的精髓,不在于代码有多高深,而在于能否将那些每天占用你30分钟、甚至更久的重复劳动,转化为一个3秒就能执行完毕的脚本。这才是效率提升的关键所在。

七、总结

通过上面这份完整的代码演示,我们走通了使用openpyxl进行Excel生成、读取和修改的核心流程。你可以把这份脚本当作一个“模板”,将其中的学生成绩字段,替换成你自己的业务数据,比如员工信息、销售订单、项目进度或者库存记录。

打好这些基础之后,再进一步探索公式计算、图表生成、多文件合并以及批量报表生成等高级功能,Python处理Excel的效率优势将会体现得更加淋漓尽致。从重复操作中解放出来,将精力投入到更有价值的分析思考和决策中去,这才是学习自动化的最终目的。

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系bd@zhengruan.com
作者最新文章
编程开发 Python
相关文章 更多
langgraph python guide中文入门教程详解
langgraph python guide中文入门教程详解

本篇LangGraph Python中文入门教程详解,系统梳理StateGraph状态机定义、节点编写、边与条件路由、检查点持久化(MemorySaver)等核心机制,提供从环境安装到完整循环智能体构建的代码示例与实操指导。

Windows 安装 Python:从官方入口到虚拟环境的可复现实践
Windows 安装 Python:从官方入口到虚拟环境的可复现实践

面向后端开发者,基于 Python 官方文档说明如何在 Windows 上安装 Python、创建 venv 虚拟环境及使用 pip 管理依赖。包含可复制命令、验证方法及工具选择边界,避免常见配置误区。

Windows系统Python安装教程:下载、勾选PATH及环境变量配置
Windows系统Python安装教程:下载、勾选PATH及环境变量配置

针对Windows初学者的Python安装实战指南。详细讲解如何从Python官网下载匹配架构的安装包,重点演示安装首屏勾选“Add python.exe to PATH”的关键操作,并提供使用python --version和py命令验证环境变量的具体步骤,帮助新手快速搭建开发环境并排查路径问题。

Python安装后怎么打开:使用IDLE或命令行启动解释器
Python安装后怎么打开:使用IDLE或命令行启动解释器

刚在Windows安装好Python却不知道如何启动?本文详细演示如何通过开始菜单找到并打开IDLE集成开发环境,以及如何在PowerShell或命令提示符中使用python和py命令启动交互式解释器、运行.py脚本文件。包含退出解释器的方法及常见启动问题排查,帮助初学者快速验证安装成功并开始编写代码。

了解Python编程领域中最好的就业行业
了解Python编程领域中最好的就业行业

了解Python编程领域中最好的就业行业导语:近年来,Python作为一种易学易用的编程语言,越来越受到企业和开发者的青睐。在Python编程领域中,有许多就业机会,涵盖了各个行业。本文将介绍一些Python编程领域中最好的就业行业,并提供相应的代码示例。数据科学和机器学习数据科学和机器学习是Python编程领域中最热门的行业之一。Python在数据科学和机

python处理csv文件的方法完整实用教程
python处理csv文件的方法完整实用教程

针对Python处理CSV文件时常见的编码报错、内存溢出和数据类型错误,本文对比标准库csv与Pandas库的适用场景,提供可复制的代码示例和因果排查思路,帮助开发者选择最优处理方案。

python字典怎么按值排序用sorted函数实现升降序
python字典怎么按值排序用sorted函数实现升降序

本文介绍如何使用Python的sorted函数对字典按值进行升序和降序排序,结合具体代码示例和应用场景,帮助读者理解排序逻辑及其在数据处理中的实际价值。

python正则匹配修改方法与代码实现教程
python正则匹配修改方法与代码实现教程

深入讲解Python中使用re.sub进行正则匹配与替换的技巧,涵盖基础语法、分组引用及回调函数应用,帮助开发者解决复杂字符串修改需求,提升代码效率与可维护性。

selenium中文安装包下载与安装教程
selenium中文安装包下载与安装教程

详解Selenium在Python环境下的安装步骤,包括使用pip安装库文件、下载对应版本的浏览器驱动以及验证安装是否成功,适合自动化测试初学者参考。

skyvern官网入口及中文版使用教程
skyvern官网入口及中文版使用教程

Skyvern是一款基于大语言模型的开源浏览器自动化框架,目前仅提供英文界面且无官方中文版。本文指导用户通过GitHub获取源码,使用Docker快速部署本地环境,并解释其如何通过DOM树解析与自然语言指令实现网页自动操作,同时提供针对中文用户的配置建议与替代方案。

查看更多
精品专题 更多
装机必备
装机必备

正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

Windows
Windows

正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

PDF教程
PDF教程

正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法,同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。

Mac软件 更多
Postman macOS版
Postman macOS版
Mac

Postman是一套面向API全生命周期的开发与测试平台,可在Mac上发送和调试多种协议请求,管理集合、环境及认证信息,并完成脚本测试、模拟服务、监控、文档发布和团队协作。它适合开发、测试及运维人员使用,提供个人免费方案。

Docker Desktop macOS版
Docker Desktop macOS版
Mac

Docker Desktop 是 Docker 官方为 Mac 提供的容器开发环境,集成 Docker Engine、命令行工具、Compose、Build、Kubernetes 与图形化管理界面。

Android Studio macOS版
Android Studio macOS版
Mac

Android Studio 是 Google 面向安卓应用开发提供的官方集成开发环境,基于 IntelliJ IDEA 构建。它整合智能代码编辑、Gradle 构建、界面预览、设备模拟、性能分析、调试测试及 APK 分析等工具。

WINDOWS 更多
Postman Windows版
Postman Windows版
Windows

Postman 是面向 API 全生命周期的开发与协作平台。Windows 桌面版可用于构建和发送 HTTP、GraphQL、gRPC、WebSocket、MQTT 等请求,并提供环境变量、集合、脚本测试、模拟服务、监控、文档及团队工作区等

Docker Desktop Windows版
Docker Desktop Windows版
Windows

Docker Desktop 为 Windows 开发者提供集成式容器环境,内置 Docker Engine、命令行工具、Compose、Build 与 Kubernetes 等组件,可在本机完成镜像构建、容器运行、日志查看和资源管理。

Android Studio Windows版
Android Studio Windows版
Windows

Android Studio 是 Google 面向 Android 应用开发提供的官方集成开发环境,以 IntelliJ IDEA 为基础,集成智能代码编辑、Gradle 构建、设备模拟、界面预览、调试测试及性能分析工具,