作者：君欣
来源：关于数据分析和可视化
边肖今天将介绍如何使用它。
计算机编程语言
操作Excel
文件，所需的模块称为openpyxl。
，其中我们会涉及到一些基本的常规操作，比如
插入查询数据
机密数据
数据可视化
字体颜色的改变
等等
基本操作边肖默认每个人都已经安装了它。
openpyxl
模块，如果还没有安装，可以使用pip
命令行，代码如下
安装pip openpyxl，先导入吧。
擅长
数据集，代码如下
#从openpyxl导入模块导入工作簿，load _ workbook #导入Excel数据集WB=load _ workbook(r ' grades . xlsx ')#获取运行工作表sheet=wb.active#工作表的名称称为print(sheet)output。
打印出工作表中的值。我们通过传入单元格的位置来打印值。代码如下所示
打印(纸张['A1']。值)打印(纸张['A2']。值)打印(表['B3']。值)输出
NameTestMale更改单元格的值。我们也可以尝试改变一个单元格的值。代码如下所示
sheet[' A1 ']=' Dylan ' # Save WB . Save(r ' grades . xlsx ')。保存后，我们来看看结果，如下图所示。
添加工作表。我们尝试将它添加到现有的
擅长
添加一个工作表，代码如下
#添加新工作表wb.create_sheet('Class B')#以列表形式返回工作表名称print (wb.sheetnames)的输出。
['Class A '' Class B']插入数据我们尝试创建一个新工作簿，并插入几条数据。代码如下所示
#创建新工作簿new _ WB=workbook()ws=new _ WB . active #重命名工作表的名称ws.title='Test1'#将数据插入新创建的工作表ws.append (['this '' is '' a '' test']) new _ wb.save(' '
让我们试着再插入一些数据。代码如下所示
#插入更多数据ws.append (['this '' is '' other '' test']) ws.append (['and '' yet '' other '' test']) ws.append (['end']) #保存新的_
插入_行()
方法，具体代码如下
#和前面的步骤一样，导入工作簿和数据ws . insert _ rows(1)WB . save(' test . xlsx ')的结果如下图所示。
类似地，如果您想要删除一行数据，调用是
删除_行()
方法，具体代码如下
Ws.delete_rows(1)#保存wb.save('test.xlsx ')的结果如下图所示。
插入和删除列让我们看看如何插入和删除列。插入列的方法是
insert_cols()
，代码如下
#插入一个新列ws.insert_cols(2 ),结果如下
删除列的方法是
delete_cols()
,
Ws.delete_cols(1，2)数据分析与可视化我们还可以对数据进行一系列的统计分析。首先，我们将需要的数据放入
擅长
去吧，
Sales_data={'Apple' { '北京'5000，'上海'7000，'深圳'6000，'香港'10000}，'华为'{ '北京'8000，'上海'4000，'深圳上海'9000，'深圳'5000，'香港'6000}，' vivo' { '北京'3000，'上海'5000，'深圳'4000，'香港'7000}}边肖随机生成一些
擅长
去，代码如下
#创建新工作簿Sales _ WB=workbook()ws=Sales _ WB . active #重命名工作表的名称ws.title='Sales'#创建列名column _ names=[' product name ']list(Sales _ data[' apple ']。keys())ws . append(column _ names)#将一系列值放入sales _ data:sales=list(sales _ data[product])中product的工作表中。values())ws . append([product]sales)sales _ WB . save(' sales _ data . xlsx ')我们来看看。
计算平均值。让我们指定一列并计算其平均值。代码如下所示
ws[' B6 ']='=average(B2:b5)' sales _ WB . save(' sales _ data . xlsx ')我们来看看结果，如下图所示。
求和计算我们将对每个城市的销售额进行求和计算，我们将编写一个
为
循环访问每一列并对每一列中的数据求和。代码如下所示
#添加一个新的行名ws[' a ' str(ws . max _ row 1)]=' totalsales ' # traverse and sum for col in range(2，Len(sales _ data[' apple '])2):char=get _ column _ letter(col)ws[char ' 6 ']=f '=sum({ char ' 2 ' }:{ char ' 5 ' })'我们来看看结果，如下图所示。
字体颜色的改变我们还可以改变字体的颜色，使其更加美观。代码如下所示
范围中的列(1，ws . max _ column 1):ws[get _ column _ letter(col)' 1 ']。font=font ('arial 'bold=true，size=13，color=' 0000080 ')sales _ WB . save(' sales _
画一个直方图。最后，我们画个柱状图，看看各个城市不同产品的销售数据如何。横坐标对应产品类别，纵坐标对应销售数据。另外，我们会根据不同的城市用不同的颜色来标注。代码如下所示
Openpyxl.chart导入条形图，reference #新建直方图实例barchart=BarChart()#确定数据data=reference (ws，min _ col=ws.min _ column1，max_col=ws.max_column，min_row=ws.min_row，max_row=ws.max_row-1)categories=Reference(ws，Min _ col=ws . Min _ col，max_column，max_col=ws.min_column，Min _ row=ws.min _ row1，max _ row=ws . max _ row-1 G1))#添加标题条形图. title='各城市产品销售数据' #图表类型条形图. style=2 sales _ WB . save(' sales _ data . xlsx ')。 我们来看看最后的结果，如下图所示。
