来源：python中文社区
各种数据需要导入Excel？多个Excel要合并？目前，Python处理Excel文件有很多库，openpyxl算是其中功能和性能做的比较好的一个。接下来我将为大家介绍各种Excel操作。
打开Excel文件
新建一个Excel文件
>>> from openpyxl import Workbook>>> wb = Workbook
打开现有Excel文件
>>> from openpyxl import load_workbook>>> wb2 = load_workbook('test.xlsx')
打开大文件时，根据需求使用只读或只写模式减少内存消耗。
wb = load_workbook(filename='large_file.xlsx', read_only=True)wb = Workbook(write_only=True)
获取、创建工作表
获取当前活动工作表：
>>> ws = wb.active
创建新的工作表：
>>> ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") # insert at the end (default)# or>>> ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0) # insert at first position# or>>> ws3 = wb.create_sheet("Mysheet", -1) # insert at the penultimate position
使用工作表名字获取工作表：
>>> ws3 = wb["New Title"]
获取所有的工作表名称：
>>> print(wb.sheetnames)['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']使用for循环遍历所有的工作表：>>> for sheet in wb:... print(sheet.title)
保存
保存到流中在网络中使用：
>>> from tempfile import NamedTemporaryFile>>> from openpyxl import Workbook>>> wb = Workbook>>> with NamedTemporaryFile as tmp:wb.save(tmp.name)tmp.seek(0)stream = tmp.read保存到文件：>>> wb = Workbook>>> wb.save('balances.xlsx')保存为模板：>>> wb = load_workbook('document.xlsx')>>> wb.template = True>>> wb.save('document_template.xltx')
单元格
单元格位置作为工作表的键直接读取：
>>> c = ws['A4']
为单元格赋值：
>>> ws['A4'] = 4>>> c.value = 'hello, world'
多个单元格可以使用切片访问单元格区域：
>>> cell_range = ws['A1':'C2']
使用数值格式：
>>> # set date using a Python datetime>>> ws['A1'] = datetime.datetime(2010, 7, 21)>>>>>> ws['A1'].number_format'yyyy-mm-dd h:mm:ss'
使用公式：
>>> # add a simple formula>>> ws["A1"] = "=SUM(1, 1)"
合并单元格时，除左上角单元格外，所有单元格都将从工作表中删除：
>>> ws.merge_cells('A2:D2')>>> ws.unmerge_cells('A2:D2')>>>>>> # or equivalently>>> ws.merge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column=4)>>> ws.unmerge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column=4)
行、列
可以单独指定行、列、或者行列的范围：
>>> colC = ws['C']>>> col_range = ws['C:D']>>> row10 = ws[10]>>> row_range = ws[5:10]
可以使用Worksheet.iter_rows方法遍历行：
>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):... for cell in row:... print(cell)<Cell Sheet1.A1><Cell Sheet1.B1><Cell Sheet1.C1><Cell Sheet1.A2><Cell Sheet1.B2><Cell Sheet1.C2>
同样的Worksheet.iter_cols方法将遍历列：
>>> for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):... for cell in col:... print(cell)<Cell Sheet1.A1><Cell Sheet1.A2><Cell Sheet1.B1><Cell Sheet1.B2><Cell Sheet1.C1><Cell Sheet1.C2>
遍历文件的所有行或列，可以使用Worksheet.rows属性：
>>> ws = wb.active>>> ws['C9'] = 'hello world'>>> tuple(ws.rows)((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),(<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),(<Cell Sheet.A3>, <Cell Sheet.B3>, <Cell Sheet.C3>),(<Cell Sheet.A4>, <Cell Sheet.B4>, <Cell Sheet.C4>),(<Cell Sheet.A5>, <Cell Sheet.B5>, <Cell Sheet.C5>),(<Cell Sheet.A6>, <Cell Sheet.B6>, <Cell Sheet.C6>),(<Cell Sheet.A7>, <Cell Sheet.B7>, <Cell Sheet.C7>),(<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),(<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))
或Worksheet.columns属性：
>>> tuple(ws.columns)((<Cell Sheet.A1>,<Cell Sheet.A2>,<Cell Sheet.A3>,<Cell Sheet.A4>,<Cell Sheet.A5>,<Cell Sheet.A6>,...<Cell Sheet.B7>,<Cell Sheet.B8>,<Cell Sheet.B9>),(<Cell Sheet.C1>,<Cell Sheet.C2>,<Cell Sheet.C3>,<Cell Sheet.C4>,<Cell Sheet.C5>,<Cell Sheet.C6>,<Cell Sheet.C7>,<Cell Sheet.C8>,<Cell Sheet.C9>))
使用Worksheet.append或者迭代使用Worksheet.cell新增一行数据：
>>> for row in range(1, 40):... ws1.append(range(600))>>> for row in range(10, 20):... for col in range(27, 54):... _ = ws3.cell(column=col, row=row, value="{0}".format(get_column_letter(col)))
插入操作比较麻烦。可以使用Worksheet.insert_rows插入一行或几行：
>>> from openpyxl.utils import get_column_letter>>> ws.insert_rows(7)>>> row7 = ws[7]>>> for col in range(27, 54):... _ = ws3.cell(column=col, row=7, value="{0}".format(get_column_letter(col)))
Worksheet.insert_cols操作类似。Worksheet.delete_rows和Worksheet.delete_cols用来批量删除行和列。
只读取值
使用Worksheet.values属性遍历工作表中的所有行，但只返回单元格值：
for row in ws.values:for value in row:print(value)
Worksheet.iter_rows和Worksheet.iter_cols可以设置values_only参数来仅返回单元格的值：
>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2, values_only=True):... print(row)(None, None, None)(None, None, None)
作者：Sinchard，主攻Python库文档翻译，开发代码片段，源码分析
Blog：zhihu.com/people/aiApple
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