用Python自动化操作Excel制作报表，真的是太方便啦

　　作者：俊欣
　　来源：关于数据分析与可视化
　　今天小编来介绍一下如何用 Python 来操作Excel 文件，当中需要用到的模块叫做openpyxl ，其中我们会涉及到一些基本常规的操作，例如有 插入与查询数据  分类统计数据  数据的可视化  字体颜色的更改  等等  基本操作
　　小编默认大家已经都安装好了 openpyxl 模块了，要是还没有安装的话，可以通过pip 命令行，代码如下 pip install openpyxl
　　我们首先来导入 Excel 数据集，代码如下 # 导入模块from openpyxl import Workbook, load_workbook# 导入Excel数据集wb = load_workbook(r＂grades.xlsx＂)# 得到正在运行的工作表sheet = wb.active# 工作表的名称叫做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其中的数值，代码如下  print(sheet[＂A1＂].value)print(sheet[＂A2＂].value)print(sheet[＂B3＂].value)
　　output  NameTestMale改变某个单元格的数值
　　我们还可以尝试来改变某个单元格的数值，代码如下  sheet[＂A1＂] = ＂Dylan＂# 保存wb.save(r＂grades.xlsx＂)
　　在保存过之后，我们来看一下结果如何，如下图所示
　　添加一个工作表
　　我们尝试在现有的 Excel 当中添加一个工作表，代码如下 # 添加一个新的工作表wb.create_sheet(＂Class B＂)# 返回以列表形式带有工作表名称print(wb.sheetnames)
　　output  [＂Class A＂, ＂Class B＂]插入数据
　　我们尝试新建一个工作簿，并且插入若干条数据，代码如下  # 创建一个新的工作簿new_wb = Workbook()ws = new_wb.active# 重命名工作表的名称ws.title = ＂Test1＂# 插入数据到新建的工作表中ws.append([＂This＂,＂is＂,＂a＂,＂test＂])new_wb.save(＂test.xlsx＂)
　　我们来看一下最后出来的结果，如下图所示
　　我们尝试来多插入几条数据，代码如下  # 插入更多的数据ws.append([＂This＂,＂Is＂,＂Another＂,＂Test＂])ws.append([＂And＂,＂Yet＂,＂Another＂,＂Test＂])ws.append([＂End＂])# 保存new_wb.save(＂test.xlsx＂)插入行与删除行
　　如果是想插入某一行的话，调用的则是 insert_rows() 方法，具体代码如下 # 前面的步骤一样，导入工作簿和数据ws.insert_rows(1)wb.save(＂test.xlsx＂)
　　出来的结果如下图所示
　　同理，如果是想要去删除某一行的数据的话，调用的则是 delete_rows() 方法，具体代码如下 ws.delete_rows(1)# 保存wb.save(＂test.xlsx＂)
　　出来的结果如下图所示
　　插入列与删除列
　　我们来看一下该如何插入列和删除列，插入列用到的方式是 insert_cols() ，代码如下 # 新插入一列ws.insert_cols(2)
　　结果如下
　　而删除列的方法是 delete_cols() ， ws.delete_cols(1,2)数据的分析与可视化
　　我们还可以进行一系列的数据统计分析，首先我们先把需要用到的数据放入至 Excel 当中去， sales_data = {           ＂苹果＂: {＂北京＂: 5000, ＂上海＂: 7000, ＂深圳＂: 6000, ＂香港＂: 10000},           ＂华为＂: {＂北京＂: 8000, ＂上海＂: 4000, ＂深圳＂: 3000, ＂香港＂: 9000},           ＂小米＂: {＂北京＂: 6000, ＂上海＂: 9000, ＂深圳＂: 5000, ＂香港＂: 6000},           ＂vivo＂: {＂北京＂: 3000, ＂上海＂: 5000, ＂深圳＂: 4000, ＂香港＂: 7000}            }
　　小编随意生成了一点数据，并且将其放置到 Excel 当中去，代码如下 # 创建一个新的工作簿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[＂苹果＂].keys())ws.append(column_names)# 将一系列的数值都放置到工作表当中去for product in sales_data:    sales = list(sales_data[product].values())    ws.append([product] + sales)sales_wb.save(＂sales_data.xlsx＂)
　　我们来看一下出来的结果，如下图所示
　　平均值的计算
　　我们来指定某一列，并且求出其平均值，代码如下  ws[＂B6＂] = ＂=AVERAGE(B2:B5)＂sales_wb.save(＂sales_data.xlsx＂)
　　我们来看一下出来的结果，如下图所示
　　求和的计算
　　我们为每一座城市的销售额都来做一个求和的计算，我们写一个 for 循环来遍历每一列，将每一列当中的数据做一个求和，代码如下 # 再添加新的一行的名称ws[＂A＂ + str(ws.max_row + 1)] = ＂Total Sales＂# 遍历再求和for col in range(2, len(sales_data[＂苹果＂]) + 2):    char = get_column_letter(col)    ws[char + ＂6＂] = f＂=SUM({char + ＂2＂}:{char + ＂5＂})＂
　　我们来看一下出来的结果，如下图所示
　　字体颜色的更改
　　我们也可以来更改字体的颜色，使得更加美观一些，代码如下  for col in range(1,ws.max_column+1):    ws[get_column_letter(col) + ＂1＂].font = Font(＂Arial＂, bold=True, size=13, color=＂00000080＂)    sales_wb.save(＂sales_data.xlsx＂)
　　我们来看一下美化过之后的结果，如下图所示
　　画个柱状图出来
　　最后的最后，我们来绘制一张柱状图，来看一下不同的产品在每一个城市的销售数据如何，横坐标对应的产品类目，而纵坐标对应的则是销售数据，另外我们根据不同的城市会用不用的颜色来标注出来，代码如下  from openpyxl.chart import BarChart, Reference# 新建一个柱状图实例barchart = BarChart()# 确定数据的范围data = Reference(ws, min_col=ws.min_column+1, max_col=ws.max_column, min_row=ws.min_row, max_row=ws.max_row-1)categories = Reference(ws, min_col=ws.min_column, max_col=ws.min_column, min_row=ws.min_row+1, max_row=ws.max_row-1)# 添加数据以及类目barchart.add_data(data, titles_from_data=True)barchart.set_categories(categories)# 绘制的数据放在哪个位置ws.add_chart(barchart, ＂G1＂)# 添加标题barchart.title = ＂每座城市的产品销售数据＂# 图表的类型barchart.style = 2sales_wb.save(＂sales_data.xlsx＂)
　　我们来看一下最后出来的结果，如下图所示