Python使用openpyxl批量处理数据

1. 介绍

在日常的数据处理中，我们经常需要对Excel表格进行操作，而使用Python处理Excel表格最常用的库之一就是openpyxl。openpyxl是一个用于读写Excel文件的库，它具有简单易用、功能强大的特点。本文将介绍如何使用openpyxl对Excel表格进行批量处理。

2. 安装openpyxl

首先，我们需要安装openpyxl库。可以使用pip命令来安装：

pip install openpyxl

3. 导入openpyxl库

安装完成后，我们需要在代码中导入openpyxl库：

import openpyxl

4. 打开Excel文件

在开始处理Excel文件之前，我们需要先打开一个Excel文件，可以使用openpyxl库的load_workbook()函数：

filename = 'example.xlsx'

workbook = openpyxl.load_workbook(filename)

其中，filename是Excel文件的路径和文件名。如果文件不存在，会抛出FileNotFoundError异常。

5. 获取工作表

打开Excel文件后，我们需要选择一个工作表，可以使用openpyxl库的get_sheet_by_name()函数或者get_active_sheet()函数来获取工作表：

sheet = workbook.get_sheet_by_name('Sheet1')

其中，'Sheet1'是工作表的名称。如果你不知道工作表的具体名称，可以使用get_active_sheet()函数来获取活动工作表：

sheet = workbook.get_active_sheet()

6. 读取单元格数据

在获取了工作表后，我们可以使用cell()方法来读取单元格的数据：

cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value

其中，row表示行号，column表示列号。这里的行号和列号都是从1开始的。

7. 写入单元格数据

除了读取数据，我们还可以使用cell()方法来写入数据：

sheet.cell(row=1, column=1, value='Hello, World!')

这样就可以将'Hello, World!'写入第1行第1列的单元格。

8. 批量处理数据

现在，我们已经掌握了读取和写入单元格数据的方法，接下来就可以对Excel表格进行批量处理了。下面是一个处理Excel表格的示例代码：

filename = 'example.xlsx'

workbook = openpyxl.load_workbook(filename)
sheet = workbook.get_active_sheet()
# 遍历每一行
for row in sheet.iter_rows():
    # 遍历每一列
    for cell in row:
        # 获取单元格的值
        value = cell.value
        # 进行处理
        processed_value = process_data(value)
        # 将处理后的结果写入单元格
        cell.value = processed_value
# 保存修改后的Excel文件
workbook.save(filename)

在上面的代码中，我们使用了iter_rows()方法来遍历每一行，然后再使用一个循环来遍历每一列。对于每个单元格，我们先获取其值，然后进行处理，最后将处理后的结果写入单元格。最后，我们调用save()方法保存修改后的Excel文件。

9. 总结

openpyxl是一个非常强大的用于读写Excel文件的库，可以帮助我们快速、方便地处理Excel表格。本文介绍了如何使用openpyxl库对Excel表格进行批量处理，包括打开Excel文件、获取工作表、读取单元格数据、写入单元格数据以及批量处理数据等操作。希望本文对你有所帮助！