大家好，又到了Python辦公自動化專題。
今天我們講解的案例是如何使用Python自動更新Excel表格，簡單來說就是每天都會對Excel中多個sheet進行更新，需要操作完后可以用程序完成第一張sheet 匯總表的更新，大概就是這樣👇
當然實現這一功能可以使用VBA或者Excel中的其他操作，但是查了相關操作略顯復雜，現在我們使用Python來完成，主要涉及以下操作：
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os、glob模塊處理文件 -
Pandas處理多個表格 -
openpyxl調整Excel樣式
創建多個隨機數據
為了盡可能模擬讀者的生產環境多了這一步。首先我們先用Python來創建一些隨機數據，數據已經充分則可以跳到下一步驟。
我們需要把這個excel文件命名好放在桌面的data文件夾中
from openpyxl import load_workbook
import os
import glob
import random
def GetDesktopPath():
return os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop')
# 調用glob可以利用通配符獲取指定命名格式的文件
path = glob.glob(f'{GetDesktopPath()}/data/*.xls*')[0]
workbook = load_workbook(filename=path)
sheet_init = workbook.active接着是創建一些供隨機的內容，可以隨意寫，我們還是皮卡丘化
name_lst = ['皮卡丘', '小火龍', '傑尼龜', '妙蛙種子', '風速狗', '小拳石', '飛天螳螂']
place_lst = [chr(i).upper() for i in range(97, 123)]
# 我忘記大寫字母的碼了哈哈哈 這樣變着法換大寫字母
activity_lst = ['橢圓機', '籃球', '足球', '羽毛球', '跳繩']
source_lst = ['朋友介紹', '微信聊天', '網頁彈窗', '其他']
for i in range(30):
# 不斷去拷貝第一頁並重命名
sheet = workbook.copy_worksheet(sheet_init)
sheet.title = f'{i+1}日'
for j in range(random.randint(10, 30)):
# 從第三行開始行遍歷
for row in sheet.iter_rows(min_row=3+j, max_row=3+j):
info = [f'{j+1}', f'{i+1}日', f'{random.choice(name_lst)}', f'{random.choice(place_lst)}館',
f'{random.choice(activity_lst)}', f'{random.choice(source_lst)}', f'{random.randint(1, 10)}',
'無', f'{random.choice(["Y", "N"])}', f'{random.choice(["Y", "N"])}', f'{random.choice(["Y", "N"])}']
# 嵌套循環，對當前行的格子進行遍歷把內容寫入
for index, k in enumerate(info):
row[index].value = k
print(f'第{i+1}日已完成')
workbook.save(filename=f'{GetDesktopPath()}/data/results.xlsx')
注意以上代碼要單獨運行先生成數據，再運行后續代碼，OK現在數據就創建好了，然后正式進入我們的問題
合並多個sheet並寫入匯總sheet
由於后面多個表的更新后需要按日期順序在匯總表里呈現，因此有一個策略是利用openpyxl按順序遍歷各表然后寫回匯總表。但注意，表格中存在邊框、居中等樣式修改
這種情況下，openpyxl會識別樣式，認為這些行是已經有數據的，故純粹的sheet.append()方法是無法將數據寫入這些所謂的空行，而會從沒有樣式的行開始寫入
所以需要在各表寫入的時候不斷計算所在行，並利用sheet.iter_rows()定位。是不是有點麻煩？因此我們換個思路：利用pandas，其方便的地方在於無視表格樣式
path_new = glob.glob(f'{GetDesktopPath()}/data/results.xls*')[0]
workbook_new = load_workbook(filename=path_new)
# 方便獲取總表數便於遍歷
sheetnames = workbook.sheetnames
df_lst = []
for i in range(1, len(sheetnames)):
df = pd.read_excel(path_new , encoding='utf-8', sheet_name=i, skiprows=1)
df_lst.append(df)
# 把獲取的各表縱向合並，注意縱向合並常常需要重置索引
df_total = pd.concat(df_lst,axis=0,ignore_index=True)
# 索引是從0開始，利用索引+1重置各記錄的編號
df_total['編號'] = df_total.index + 1
將生成的表寫回匯總表即可，涉及的內容稍微比較復雜。由於直接使用dataframe.to_excel會覆蓋原excel導致只有一張sheet，其他全部丟失，需要利用pd.ExcelWriter，具體見代碼。刪除原來的匯總表並寫入新的匯總表。因為新寫入的sheet會置於末尾，可以用list.insert(0, list.pop())將最后一個元素置於開頭
writer = pd.ExcelWriter(path_new, engine='openpyxl')
writer.book = workbook
workbook.remove(workbook['匯總表'])
df_total.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=u'匯總表', index=None)
writer.close()
workbook._sheets.insert(0, workbook._sheets.pop())
workbook.save(filename=f'{GetDesktopPath()}/data/results.xlsx')
這就完成了嗎？沒有。
pandas的優勢“無視樣式”也成為了它的缺陷：寫入文件時沒有樣式信息，因此最后再用openpyxl對第一頁的樣式調整。
openpyxl調整樣式
調整樣式部分我們直接看代碼，關鍵部分都給了詳細注釋
# 設置對齊、線性、邊框、字體
from openpyxl.styles import Alignment
from openpyxl.styles import Side, Border
from openpyxl.styles import Font
sheet = workbook[sheetnames[0]]
sheet.insert_rows(idx=0) # 插入第一行
font = Font(name='宋體', size=18, bold=True)
sheet['A1'] = '皮卡丘體育2020年06月新學員信息登記表'
sheet['A1'].font = font # 設置字體大小和加粗
req = ':(\w)'
weight = re.findall(req, sheet.dimensions)[0]
sheet.merge_cells(f'A1:{weight}1')
# 樣式先准備好
alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
side = Side(style='thin', color='000000')
border = Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side)
# 遍歷cell設置樣式
rows = sheet[f'{sheet.dimensions}']
for row in rows:
for cell in row:
cell.alignment = alignment
cell.border = border
# 設置前兩行的行高
sheet.row_dimensions[1].height = 38
sheet.row_dimensions[2].height = 38
# 設置列寬
letter_lst = [chr(i+64).upper() for i in range(2, ord(weight)-ord('A')+1+1)]
sheet.column_dimensions['A'].width = 8
for i in letter_lst:
sheet.column_dimensions[f'{i}'].width = 14
workbook.save(filename=f'{GetDesktopPath()}/data/results.xlsx')
到這里，我們就成功使用Python實現自動更新Excel表格，並且調整樣式，可能看上去有點復雜，但核心就是使用Pandas處理並使用openpyxl調整樣式，並且相比於在Excel中實現，一個更大的優勢就是一旦代碼寫完以后可以在有相關需求的Excel中直接使用，從而解放了雙手。拜拜，我們下個案例見～
注:本文使用的數據與源碼下載
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