百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

Python与Excel之间的数据交互(读取、修改、插入和删除数据)

itomcoil 2025-05-10 22:32 16 浏览

引言:

代码对 Excel 文件的多种操作,如读取、修改、插入和删除数据,适用于需要动态操作 Excel 文件内容的场景。其中函数包括读取指定工作表的内容、获取和修改单元格、添加或删除行等,确保所有更改都被保存到文件中。

代码封装如下:

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Border, Side
from openpyxl.utils import get_column_letter

class ExcelHandler:
    #todo初始化ExcelHandler类,加载Excel文件
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path  #todo存储Excel文件的路径
        self.workbook = load_workbook(file_path)  #todo加载工作簿

    #todo获取指定工作表的所有内容
    def get_sheet_content(self, sheet_name):
        rowlist = []
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            content = [list(row) for row in sheet.iter_rows(values_only=True)]  #todo获取所有行的内容
            rowlist.extend(content)  #todo将所有行加入到 rowlist
        except Exception as e:
            print(f"获取工作表内容时出错:{e}")
            return None
        return rowlist  #todo返回工作表内容

    #todo获取指定工作表某一列的所有值
    def get_sheet_column_values(self, sheet_name, column_name):
        try:
            df = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=sheet_name, engine='openpyxl', dtype={column_name: str})
            column_values = df[column_name].tolist()  #todo获取该列的所有值
            return column_values
        except Exception as e:
            print(f"获取列值时出错:{e}")
            return None

    #todo获取指定单元格的值
    def get_cell_value(self, sheet_name, cell):
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            value = sheet[cell].value  #todo获取单元格的值
            return value
        except Exception as e:
            print(f"获取单元格值时出错:{e}")
            return None

    #todo插入数据到指定单元格(原有值和新值相加)
    def insert_cell_value(self, sheet_name, cell, insert_data):
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            current_value = sheet[cell].value  #todo获取当前单元格值
            new_value = current_value + insert_data  #todo新值 = 当前值 + 插入数据
            sheet[cell].value = new_value  #todo设置新值
            self.save_changes()  #todo保存更改
            return True
        except Exception as e:
            print(f"增加单元格值时出错:{e}")
            return False

    #todo删除指定单元格的内容
    def delete_cell_value(self, sheet_name, cell):
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            sheet[cell].value = None  #todo设置单元格内容为空
            self.save_changes()  #todo保存更改
            return True
        except Exception as e:
            print(f"删除单元格值时出错:{e}")
            return False

    #todo修改指定单元格的值
    def modify_cell_value(self, sheet_name, cell, new_value):
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            sheet[cell].value = new_value  #todo设置单元格的新值
            self.save_changes()  #todo保存更改
            return True
        except Exception as e:
            print(f"修改单元格的值出错:{e}")
            return False

    #todo设置指定单元格的值
    def set_cell_value(self, sheet_name, cell, value):
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            sheet[cell].value = value  #todo设置单元格的值
            self.save_changes()  #todo保存更改
            return True
        except Exception as e:
            print(f"设置单元格的值出错:{e}")
            return False

    #todo向指定工作表添加一行数据
    def add_row_to_excel(self, sheet_name, add_data):
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            max_row = sheet.max_row  #todo获取当前工作表的最大行数
            for col in range(1, len(add_data) + 1):  #todo遍历每一列
                cell = sheet[get_column_letter(col) + str(max_row + 1)]  #todo获取目标单元格
                cell.value = add_data[col - 1]  #todo设置单元格的值
                #todo设置单元格的边框样式
                border = Border(left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'), 
                                top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin'))
                cell.border = border
            self.save_changes()  #todo保存更改
            return True
        except Exception as e:
            print(f"新增一行数据时出错:{e}")
            return False

    #todo删除指定工作表的某一行数据
    def delete_row_from_excel(self, sheet_name, row_number):
        try:
            sheet = self.workbook[sheet_name]  #todo获取工作表对象
            sheet.delete_rows(row_number)  #todo删除指定行
            self.save_changes()  #todo保存更改
            return True
        except Exception as e:
            print(f"删除行数据时出错:{e}")
            return False

    #todo保存工作簿的修改
    def save_changes(self):
        try:
            self.workbook.save(self.file_path)  #todo保存工作簿
        except Exception as e:
            print(f"保存文件时出错:{e}")

#todo示例代码,展示如何使用 ExcelHandler 类
if __name__ == '__main__':
    #todo创建 ExcelHandler 对象,传入文件路径
    file_path = r'D:\期货正式员工.xlsx'
    sheet_name = 'all'  #todo指定工作表名称
    column_name = 'CODE'  #todo指定列名称

    #todo创建 ExcelHandler 对象
    excel_handler = ExcelHandler(file_path)
    
    #todo获取指定列的数据
    column_values = excel_handler.get_sheet_column_values(sheet_name, column_name)
    print(column_values)

其中我们可能会遇到如下问题:

文件被其他程序占用:

如果Excel文件在被其他程序(如Excel本身或其他编辑器)占用时,你可能无法进行再次修改。请确保在手动打开文件之前,关闭其他使用该文件的程序。

文件处于只读模式:

如果Excel文件的属性设置为只读模式,你将无法编辑文件。请检查文件的属性,确保访问权限设置正确。

文件被锁定或受保护:

如果Excel文件受到锁定或受保护,你可能需要提供密码或解锁文件才能进行修改。这是为了保护文件内容的安全性。如果你没有正确的密码或权限,你将无法进行编辑。请与文件的创建者或管理员联系以获取进一步的支持。

我用的最简单方法:手动关掉excel文件,然后操作后再重新打开

相关推荐

最强聚类模型,层次聚类 !!_层次聚类的优缺点

哈喽,我是小白~咱们今天聊聊层次聚类,这种聚类方法在后面的使用,也是非常频繁的~首先,聚类很好理解,聚类(Clustering)就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...

python决策树用于分类和回归问题实际应用案例

决策树(DecisionTrees)通过树状结构进行决策,在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例:预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,用于解决分类...

Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法

今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法(用户和物品)o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统,用于...

简单学Python——NumPy库7——排序和去重

NumPy数组排序主要用sort方法,sort方法只能将数值按升充排列(可以用[::-1]的切片方式实现降序排序),并且不改变原数组。例如:importnumpyasnpa=np.array(...

PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完

PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调(Finetuning)?微调(Finetuning)是指在已经预训练好的模型基础上,使用自己的数据对模型进行进一步训练...

C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想

C4.5算法是ID3算法的改进版,它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法,它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下:...

Python中的数据聚类及可视化分析实践

探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征!我们将运用Python的强力工具,深入挖掘数据,以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践!所有这些可视化都可以通过数据操...

用Python来统计大乐透号码的概率分布

用Python来统计大乐透号码的概率分布,可以按照以下步骤进行:导入所需的库:使用Python中的numpy库生成数字序列,使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据:从网络上找到大...

python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例

监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的...

25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以...

数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤

数据挖掘流程1.了解需求,确认目标说一下几点思考方法:做什么?目的是什么?目标是什么?为什么要做?有什么价值和意义?如何去做?完整解决方案是什么?2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...

使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图

如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色,那么可以解决图像处理中的几个用例,例如在农业领域,我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内,看看它是成熟的,腐烂的,还...

财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析

原文链接如下:「链接」掌握本文的方法,你就掌握了企业预算精细化分析的能力,全网首发。数据模拟稍微有点问题,不要在意数据细节,先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中,通常预算的所有数据都是按月...

常用数据工具去重方法_数据去重公式

在数据处理中,去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时,保留唯一值组合能够有效清理数据集,避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...

Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图

今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...