怎么利用Python批量处理行、列和单元格

这篇文章主要介绍了怎么利用Python批量处理行、列和单元格，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

精确调整工作表的行高和列宽

步骤

1. 打开工作簿。

2. 遍历所有工作表
   

核心代码

for i in workbook.sheets:        value = i.range('A1').expand('table')        value.column_width = 12        value.row_height = 20workbook.save()

批量更改多个工作簿的数据格式

步骤：

1. 列出文件夹中所有子文件

2. 遍历打开子文件

3. 遍历工作表

4. 获取工作表的最后一行

5. 将指定列从上到下修改
   

核心代码

#遍历工作表for j in workbook.sheets:        # 获取最后一行        row_num = j['A1'].current_region.last_cell.row        # 数据格式修改        j['A2:A{}'.format(row_num)].number_format = 'm/d'        j['D2:D{}'.format(row_num)].number_format = '￥#,##0.00'workbook.save()workbook.close()

使用xwings模块中的number format属性来设置单元格区域中数据的格式。该属性的取值为一个代表特定格式的字符串，与Excel的"设置单元格格式"

对话框中"数字"选项卡下设置的格式对应。

批量更改工作簿的外观格式

难点应该是外观格式如何更改了吧，这里介绍一些常用的外观格式。

j 是工作表

设置字体格式

修改字体为宋体

j['A1:H1'].api.Font.Name = '宋体'

修改字号

j['A1:H1'].api.Font.Size= 10  # 10磅

字体加粗

j['A1:H1'].api.Font.Bold= True

字体颜色

# 白色j['A1:H1'].api.Font.Color= xw.utils.rgb_to_int((255,255,255))

单元格填充颜色

# 填充颜色为黑色j['A1:H1'].Color= xw.utils.rgb_to_int((0,0,0))

对齐方式

# 水平对齐方式为 居中j['A1:H1'].api.HorizontalAlignment = xw.constants.HAlign.xlHAlignCenter# 垂直对齐方式为 居中j['A1:H1'].api.VerticalAlignment= xw.constants.VAlign.xlVAlignCenter

以上是一列的如果是正文，j['A1:H1']变成 j['A2'].expand('table') 就可以了

添加合适粗细的边框

# 遍历所有的单元格for cell in j['A1'].expand('table'):        for b in range(7,12):                # 设置单元格的边框线型                cell.api.Borders(b).LineStyle = 1                # 设置单元格的边框粗细                cell.api.Borders(b).Weight = 2

替换工作簿的行数据

核心代码

# 遍历工作表for j in eorkbook.sheets:        # 获取工作表数据        value = j['A2'].expand('table').value        #按行遍历工作表数据        for index,val in enumerate(value):                # 判断行数据是否是这个                if val == ['背包',16,65]:                        # 是的话替换为新数据                        value[index] = ['双肩包',36,79]        #将完成替换的数据写入工作表中        j['A2'].expand('table').value = valueworkbook.save()

enumerate()是Python的内置函数，用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串等)组合为一个索引序列，可同时得到数据对象的索引及对应的值，一般用在for语句当中。该函数的语法格式和常用参数含义如下。

enumerate(sequenxe,[start=0])# start 是索引的起始位置

如果是修改指定行什么办呢？因为列是在行的第几个单元格中我们可以按如下代码进行修改

#按行遍历工作表数据for index,val in enumerate(value):        # 修改第三个单元格，即第index行，第 3列，下标是从0开始的        val[2] = val[2] + 1        # 替换整行数据        value[index] = val

提取指定数据

import xlwings as xwimport pandas as pdapp = xw.App(visible = False, add_book = False) workbook = app.books.open('采购表.xlsx')  worksheet = workbook.sheetsdata = []for i in worksheet:    values = i.range('A1').expand().options(pd.DataFrame).value    # 一次性提取工作表中所有符合条件的行数据    filtered = values[values['采购物品'] == '复印纸']     if not filtered.empty:         data.append(filtered)new_workbook = xw.books.add() new_worksheet = new_workbook.sheets.add('复印纸') new_worksheet.range('A1').value = pd.concat(data, ignore_index = False) new_workbook.save('复印纸.xlsx')workbook.close()app.quit()

提取列数据

import xlwings as xwimport pandas as pdapp = xw.App(visible = False, add_book = False) workbook = app.books.open('采购表.xlsx')worksheet = workbook.sheets column = ['采购日期', '采购金额']data = []for i in worksheet:    values = i.range('A1').expand().options(pd.DataFrame, index = False).value    filtered = values[column]      data.append(filtered)new_workbook = xw.books.add()  new_worksheet = new_workbook.sheets.add('提取数据') new_worksheet.range('A1').value = pd.concat(data, ignore_index = False).set_index(column[0])new_workbook.save('提取表.xlsx') workbook.close()app.quit()

追加行数据

import osimport xlwings as xwnewContent = [['双肩包', '64', '110'], ['腰包', '23', '58']]app = xw.apps.add()file_path = '分部信息'  file_list = os.listdir(file_path)  for i in file_list:      if os.path.splitext(i)[1] == '.xlsx':          workbook = app.books.open(file_path + '\\' + i)          worksheet = workbook.sheets['产品分类表']        values = worksheet.range('A1').expand()        number = values.shape[0]          worksheet.range(number + 1, 1).value = newContent          workbook.save()        workbook.close()app.quit()

提取所有工作表的唯一值

import xlwings as xwapp = xw.App(visible = True, add_book = False)workbook = app.books.open('上半年销售统计表.xlsx')data = []for i, worksheet in enumerate(workbook.sheets):    values = worksheet['A2'].expand('down').value    data = data + valuesdata = list(set(data))data.insert(0, '书名')new_workbook = xw.books.add()new_worksheet = new_workbook.sheets.add('书名')new_worksheet['A1'].options(transpose = True).value = datanew_worksheet.autofit()new_workbook.save('书名.xlsx')workbook.close()app.quit()

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的"怎么利用Python批量处理行、列和单元格"这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持，关注行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!