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Python之xlwt和xlrd如何新建sheet
2023-12-18 16:57课程教程文章 人已围观
大量的数据处理起来总是让人头疼,既内容杂乱还要分类,所以用xlwt和xlrd库解决是个不错的选择。
问题:
把大量数据写入excel表格(工作簿),数据分成三类,每一类放进一个sheet。 参照了一个教程,这里用的是xlwt和xlrd。 发现新建sheet的时候,前几个sheet都被清空,内容被覆盖掉了,所以在此作了调整,设置全局变量xls_file,用于存储工作簿。
尤其注意以下两行代码,修复了这个问题:
rb = xlrd.open_workbook(path, formatting_info=True) workbook = copy(rb)
以下是完整代码:
import xlrd import xlwt from xlutils.copy import copy global xls_file xls_file = xlwt.Workbook() def write_field_xls(path, sheet_name, value): # path:工作簿的路径,sheet_name:第一个sheet的名称,value二维数组,表示插入excel的数据 # 第一次建立工作簿时候调用 index = len(value) # 获取需要写入数据的行数 # workbook = xlwt.Workbook() # 新建一个工作簿 workbook = xls_file sheet = workbook.add_sheet(sheet_name) # 在工作簿中新建一个表格 for i in range(0, index): for j in range(0, len(value[i])): sheet.write(i, j, value[i][j]) # 像表格中写入数据(对应的行和列) workbook.save(path) # 保存工作簿 print("xls格式表格写入数据成功!") def write_sheet_xls(path, sheet_name, value): # 新建sheet的时候进行调用 index = len(value) # 获取需要写入数据的行数 # workbook = xlwt.Workbook() # 新建一个工作簿 rb = xlrd.open_workbook(path, formatting_info=True) workbook = copy(rb) sheet = workbook.add_sheet(sheet_name) # 在工作簿中新建一个表格 for i in range(0, index): for j in range(0, len(value[i])): sheet.write(i, j, value[i][j]) # 像表格中写入数据(对应的行和列) workbook.save(path) # 保存工作簿 print("xls格式表格写入数据成功!") def write_excel_xls_append(path, value, sheet_index=0): # 新增数据的时候调用 global xls_file global info_index index = len(value) # 获取需要写入数据的行数 workbook = xlrd.open_workbook(path) # 打开工作簿 # workbook = xls_file sheets = workbook.sheet_names() # 获取工作簿中的所有表格 worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[sheet_index]) # 获取工作簿中所有表格中的的第一个表格 rows_old = worksheet.nrows # 获取表格中已存在的数据的行数 new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象 new_worksheet = new_workbook.get_sheet(sheet_index) # 获取转化后工作簿中的第一个表格 for i in range(0, index): for j in range(0, len(value[i])): new_worksheet.write(i+rows_old, j, value[i][j]) # 追加写入数据,注意是从i+rows_old行开始写入 new_workbook.save(path) # 保存工作簿 info_index += 1 print(info_index, "----追加---sheet--", sheet_index)
以上就是Python中xlwt和xlrd新建sheet表格的方法。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
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