用Python实现办公自动化（自动化处理Excel工作簿）

自动化处理Excel工作簿

（一）批量生产产品出货清单

以“出货统计表”为例， 需求：将出货记录按照出货日期分类整理成多张出货清单

“出货统计表数据案例”

“产品出货清单模板”

1.提取出货统计表的数据

 “Python程序代码”

# 使用Python第三方模块openpyxl来操控Excel文件
from openpyxl import load_workbook# 1.0 读取工作簿“xxx.xlsx”中的数据
workbook = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货统计表.xlsx")
worksheet = workbook["Sheet1"]# 2.0 对工作表中的出货记录按照出货日期进行分类整理,使用字典来组织数据
# 2.1 创建一个空字典data
data = {}
# 2.2 遍历工作表中数据的第2行到最后一行
for row in range(2, worksheet.max_row + 1):date = worksheet["B" + str(row)].value.date()customer = worksheet["C" + str(row)].valueproduct = worksheet["D" + str(row)].valuenumber = worksheet["E" + str(row)].valuemodel = worksheet["G" + str(row)].valueinfo_list = [customer, product, number, model]# 2.3将出货日期作为键，在遍历到具有相同出货日期的出货记录时，不覆盖原来的键（出货日期），而是将其添加到后面的空列表中，形成嵌套列表data.setdefault(date, [])data[date].append(info_list)# 3.0控制台输出字典的键值对，查看运行效果
for key, value in data.items():print(key, value)

“运行效果展示”

2.使用for语句创建产品出货清单

 “Python程序代码”

# 4.0 打开工作簿"出货清单模板.xlsx",并读取其中的工作表"出货清单模板"
workbook_day = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货清单模板.xlsx")
worksheet_day = workbook_day["出货清单模板"]# 5.0 按照出货日期遍历字典数据，复制工作表“出货清单模板”并进行重命名，再将出货日期写入出货清单
for date in data.keys():worksheet_new = worksheet_day.copy_worksheet(worksheet_day)worksheet_new.title = str(date)[-5:]worksheet_new.cell(row=2, column=5).value = date# 6.0 从第4行开始逐行填写出货记录i = 4for product in data[date]:worksheet_new.cell(row=i, column=2).value = product[0]worksheet_new.cell(row=i, column=3).value = product[1]worksheet_new.cell(row=i, column=4).value = product[2]worksheet_new.cell(row=i, column=5).value = product[3]i += 1
# 7.0 所有数据填写完毕，另存工作簿
worksheet_day.save("D:\\pppp\\第6章\\产品出货清单.xlsx")

“查看工作簿”

3.完整代码 

# 使用Python第三方模块openpyxl来操控Excel文件
from openpyxl import load_workbook# 1.0 读取工作簿“xxx.xlsx”中的数据
workbook = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货统计表.xlsx")
worksheet = workbook["Sheet1"]# 2.0 对工作表中的出货记录按照出货日期进行分类整理,使用字典来组织数据
# 2.1 创建一个空字典data
data = {}
# 2.2 遍历工作表中数据的第2行到最后一行
for row in range(2, worksheet.max_row + 1):date = worksheet["B" + str(row)].value.date()customer = worksheet["C" + str(row)].valueproduct = worksheet["D" + str(row)].valuenumber = worksheet["E" + str(row)].valuemodel = worksheet["G" + str(row)].valueinfo_list = [customer, product, number, model]# 2.3将出货日期作为键，在遍历到具有相同出货日期的出货记录时，不覆盖原来的键（出货日期），而是将其添加到后面的空列表中，形成嵌套列表data.setdefault(date, [])data[date].append(info_list)# 3.0控制台输出字典的键值对，查看运行效果
for key, value in data.items():print(key, value)# 4.0 打开工作簿"出货清单模板.xlsx",并读取其中的工作表"出货清单模板"
workbook_day = load_workbook("D:\\pppp\\第6章\\出货清单模板.xlsx")
worksheet_day = workbook_day["出货清单模板"]# 5.0 按照出货日期遍历字典数据，复制工作表“出货清单模板”并进行重命名，再将出货日期写入出货清单
for date in data.keys():worksheet_new = workbook_day.copy_worksheet(worksheet_day)worksheet_new.title = str(date)[-5:]worksheet_new.cell(row=2, column=5).value = date# 6.0 从第4行开始逐行填写出货记录i = 4for product in data[date]:worksheet_new.cell(row=i, column=2).value = product[0]worksheet_new.cell(row=i, column=3).value = product[1]worksheet_new.cell(row=i, column=4).value = product[2]worksheet_new.cell(row=i, column=5).value = product[3]i += 1
# 7.0 所有数据填写完毕，另存工作簿
workbook_day.save("D:\\pppp\\第6章\\产品出货清单.xlsx")

（二）批量替换工作簿的单元格数据 

 对多个工作簿进行批量单元格数据替换操作。以“月销售统计”为例，将单元格中的数据“背包”替换为“双肩包”

 可操控Excel的Python模块很多，例如：

功能	XlsxWriter	xlrd	xlwt	xlutils	openpyxl	xlwings
读	×	√	×	√	√	√
写	√	×	√	√	√	√
修改	×	×	×	√	√	√
支持xls格式	×	√	√	√	×	√
支持xlsx格式	√	√	√	×	√	√
支持批量操作	×	×	×	×	×	√

 “Python程序代码”

"""
将工作簿中的单元格数据替换为其他内容
"""
# 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作
from pathlib import Path# 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件
import xlwings as xw# 1.0 列出文件夹中的所有工作簿，启动Excel程序窗口，并不新建工作簿
src_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\月销售统计\\")
file_list = list(src_folder.glob("*.xlsx"))
# visible用于设置Excel程序窗口的可见性；add_book用于设置启动Excel程序窗口后是否新建工作簿
app = xw.App(visible=False, add_book=False)# 2.0 依次打开列表中的文件。Excel文件打开一个工作簿同时生成一个文件名以“~$”开头的临时文件
for i in file_list:# 跳过这类临时文件if i.name.startswith("~$"):continue# 打开工作不文件workbook = app.books.open(i)# 3.0 批量替换数据# 逐个遍历工作表for j in workbook.sheets:# 以单元格"A2"为起点，从工作表中读取所有数据，存储到变量data中data = j["A2"].expand("table").value# 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、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# index代表行号(从0开始)，而val代表data中的小列表(即一行数据)for index, val in enumerate(data):# 列表中的元素索引是从0开始编号的，要替换的数据位于第3列，即设置2if val[2] == "背包":val[2] = "双肩包"data[index] = val# 将大列表写入工作表，用完成替换的数据覆盖原数据j["A2"].expand("table").value = data# 4.0 使用save()函数保存工作簿workbook.save()# 5.0 使用close()关闭工作簿workbook.close()
# 6.0 使用quit()函数退出Excel程序
app.quit()

“查看运行结果”

（三）将多个工作表合并为一个工作表

将多个工作簿中的同名工作表快速合并为一个工作表，并保存为一个新的工作簿 

1.使用xlwings模块读取多个工作表中的数据

"""
将多个工作簿中的同名工作表快速合并为一个工作表，并保存为一个新的工作簿
"""
# 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作
from pathlib import Path# 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件
import xlwings as xw# 1.0 列出文件夹中的所有工作簿，启动Excel程序窗口，并不新建工作簿
src_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\月销售统计\\")
file_list = list(src_folder.glob("*.xlsx"))
# visible用于设置Excel程序窗口的可见性；add_book用于设置启动Excel程序窗口后是否新建工作簿
app = xw.App(visible=False, add_book=False)# 2.0 依次打开工作簿，读取指定工作表中的数据，并合并在一起
sheet_name = "产品销售统计"
# 用于存放合并数据的列标题。None在Python中表示一个空对象
header = None
all_data = []
for i in file_list:if i.name.startswith("~&"):continueworkbook = app.books.open(i)for j in workbook.sheets:if j.name == sheet_name:if header is None:header = j["A1:I1"].valuedata = j["A2"].expand("table").valueall_data = all_data + data# 3.0 使用close()关闭工作簿workbook.close()

2.新建工作簿存放合并后的数据 

# 4.0 创建一个新的工作簿来存储这些数据
new_workbook = xw.Book()
new_worksheet = new_workbook.sheets.add(sheet_name)
new_worksheet["A1"].value = header
new_worksheet["A2"].value = all_data
# 使用工作表对象函数autofit()自动调整工作表的列宽和行高
new_worksheet.autofit()
new_workbook.save(src_folder / "上半年产品销售统计表.xlsx")
new_workbook.close()# 6.0 使用quit()函数退出Excel程序
app.quit()

 3.完整代码

"""
将多个工作簿中的同名工作表快速合并为一个工作表，并保存为一个新的工作簿
"""
# 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作
from pathlib import Path# 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件
import xlwings as xw# 1.0 列出文件夹中的所有工作簿，启动Excel程序窗口，并不新建工作簿
src_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\月销售统计\\")
file_list = list(src_folder.glob("*.xlsx"))
# visible用于设置Excel程序窗口的可见性；add_book用于设置启动Excel程序窗口后是否新建工作簿
app = xw.App(visible=False, add_book=False)# 2.0 依次打开工作簿，读取指定工作表中的数据，并合并在一起
sheet_name = "产品销售统计"
# 用于存放合并数据的列标题。None在Python中表示一个空对象
header = None
all_data = []
for i in file_list:if i.name.startswith("~&"):continueworkbook = app.books.open(i)for j in workbook.sheets:if j.name == sheet_name:if header is None:header = j["A1:I1"].valuedata = j["A2"].expand("table").valueall_data = all_data + data# 3.0 使用close()关闭工作簿workbook.close()# 4.0 创建一个新的工作簿来存储这些数据
new_workbook = xw.Book()
new_worksheet = new_workbook.sheets.add(sheet_name)
new_worksheet["A1"].value = header
new_worksheet["A2"].value = all_data
# 使用工作表对象函数autofit()自动调整工作表的列宽和行高
new_worksheet.autofit()
new_workbook.save(src_folder / "上半年产品销售统计表.xlsx")
new_workbook.close()# 6.0 使用quit()函数退出Excel程序
app.quit()

（四）将一个工作表拆分为多个工作簿

 Eg：以工作簿“产品统计表.xlsx”中的工作表"统计表"为例

“Python程序代码”

"""
将一个工作表拆分为多个工作簿。
需求：按照产品名称将工作表中的数据分类整理到不同的工作簿中。
"""
# 导入pathlib模块中的Path()函数,用于完成路径相关操作
from pathlib import Path# 使用Python第三方模块xlwings来操控Excel文件
import xlwings as xw# 1.O 设置相关的文件和文件夹路径
src_file = Path("D:\\pppp\\第6章\\产品统计表.xlsx")
des_folder = Path("D:\\pppp\\第6章\\拆分后的产品统计表\\")
if not des_folder.exists():des_folder.mkdir(parents=True)# 2.0 打开工作簿，读取工作表中的数据
app = xw.App(visible=False, add_book=False)
workbook = app.books.open(src_file)
worksheet = workbook.sheets["统计表"]
header = worksheet["A1:H1"].value
data1 = worksheet.range("A2").expand("table").value# 3.0 按照产品名称对读取的数据进行分类
# 创建一个空字典data2
data2 = dict()
# 设置循环次数，即读取数据的行数
for i in range(len(data1)):# 产品名称位于整个数据的第2列product_name = data1[i][1]if product_name not in data2:data2[product_name] = []data2[product_name].append(data1[i])# 4.0新建工作簿，保存分类后的数据
for k, v in data2.items():new_workbook = app.books.add()new_worksheet = new_workbook.sheets.add(k)new_worksheet["A1"].value = headernew_worksheet["A2"].value = vnew_worksheet.autofit()new_workbook.save(des_folder / f"{k}.xlsx")new_workbook.close()# 5.0 使用quit()函数退出Excel程序
app.quit()

“运行结果展示”

（五）批量拆分列数据

 

（六）批量分类汇总数据