大家好，又到了Python办公自动化专题。
今天我们讲解的案例是如何使用Python自动更新Excel表格，简单来说就是每天都会对Excel中多个sheet进行更新，需要操作完后可以用程序完成第一张sheet 汇总表的更新，大概就是这样
当然实现这一功能可以使用VBA或者Excel中的其他操作，但是查了相关操作略显复杂，现在我们使用Python来完成，主要涉及以下操作：
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os、glob模块处理文件 -
Pandas处理多个表格 -
openpyxl调整Excel样式
创建多个随机数据
为了尽可能模拟读者的生产环境多了这一步。首先我们先用Python来创建一些随机数据，数据已经充分则可以跳到下一步骤。
我们需要把这个excel文件命名好放在桌面的data文件夹中
from openpyxl import load_workbook
import os
import glob
import random
def GetDesktopPath():
return os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop')
# 调用glob可以利用通配符获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
接着是创建一些供随机的内容，可以随意写，我们还是皮卡丘化
name_lst = ['皮卡丘', '小火龙', '杰尼龟', '妙蛙种子', '风速狗', '小拳石', '飞天螳螂']
place_lst = [chr(i).upper() for i in range(97, 123)]
# 我忘记大写字母的码了哈哈哈 这样变着法换大写字母
activity_lst = ['椭圆机', '篮球', '足球', '羽毛球', '跳绳']
source_lst = ['朋友介绍', '微信聊天', '网页弹窗', '其他']
for i in range(30):
# 不断去拷贝第一页并重命名
sheet = workbook.copy_worksheet(sheet_init)
sheet.title = f'{i+1}日'
for j in range(random.randint(10, 30)):
# 从第三行开始行遍历
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)}馆',
f'{random.choice(activity_lst)}', f'{random.choice(source_lst)}', f'{random.randint(1, 10)}',
'无', f'{random.choice(["Y", "N"])}', f'{random.choice(["Y", "N"])}', f'{random.choice(["Y", "N"])}']
# 嵌套循环，对当前行的格子进行遍历把内容写入
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')
注意以上代码要单独运行先生成数据，再运行后续代码，OK现在数据就创建好了，然后正式进入我们的问题
合并多个sheet并写入汇总sheet
由于后面多个表的更新后需要按日期顺序在汇总表里呈现，因此有一个策略是利用openpyxl按顺序遍历各表然后写回汇总表。但注意，表格中存在边框、居中等样式修改
这种情况下，openpyxl会识别样式，认为这些行是已经有数据的，故纯粹的sheet.append()方法是无法将数据写入这些所谓的空行，而会从没有样式的行开始写入
所以需要在各表写入的时候不断计算所在行，并利用sheet.iter_rows()定位。是不是有点麻烦？因此我们换个思路：利用pandas，其方便的地方在于无视表格样式
path_new = glob.glob(f'{GetDesktopPath()}/data/results.xls*')[0]
workbook_new = load_workbook(filename=path_new)
# 方便获取总表数便于遍历
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)
# 把获取的各表纵向合并，注意纵向合并常常需要重置索引
df_total = pd.concat(df_lst,axis=0,ignore_index=True)
# 索引是从0开始，利用索引+1重置各记录的编号
df_total['编号'] = df_total.index + 1
将生成的表写回汇总表即可，涉及的内容稍微比较复杂。由于直接使用dataframe.to_excel会覆盖原excel导致只有一张sheet，其他全部丢失，需要利用pd.ExcelWriter，具体见代码。删除原来的汇总表并写入新的汇总表。因为新写入的sheet会置于末尾，可以用list.insert(0, list.pop())将最后一个元素置于开头
writer = pd.ExcelWriter(path_new, engine='openpyxl')
writer.book = workbook
workbook.remove(workbook['汇总表'])
df_total.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=u'汇总表', index=None)
writer.close()
workbook._sheets.insert(0, workbook._sheets.pop())
workbook.save(filename=f'{GetDesktopPath()}/data/results.xlsx')
这就完成了吗？没有。
pandas的优势“无视样式”也成为了它的缺陷：写入文件时没有样式信息，因此最后再用openpyxl对第一页的样式调整。
openpyxl调整样式
调整样式部分我们直接看代码，关键部分都给了详细注释
# 设置对齐、线性、边框、字体
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='宋体', size=18, bold=True)
sheet['A1'] = '皮卡丘体育2020年06月新学员信息登记表'
sheet['A1'].font = font # 设置字体大小和加粗
req = ':(\w)'
weight = re.findall(req, sheet.dimensions)[0]
sheet.merge_cells(f'A1:{weight}1')
# 样式先准备好
alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
side = Side(style='thin', color='000000')
border = Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side)
# 遍历cell设置样式
rows = sheet[f'{sheet.dimensions}']
for row in rows:
for cell in row:
cell.alignment = alignment
cell.border = border
# 设置前两行的行高
sheet.row_dimensions[1].height = 38
sheet.row_dimensions[2].height = 38
# 设置列宽
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')
到这里，我们就成功使用Python实现自动更新Excel表格，并且调整样式，可能看上去有点复杂，但核心就是使用Pandas处理并使用openpyxl调整样式，并且相比于在Excel中实现，一个更大的优势就是一旦代码写完以后可以在有相关需求的Excel中直接使用，从而解放了双手。拜拜，我们下个案例见～
注:本文使用的数据与源码下载
链接:https://pan.baidu.com/s/139Nh59T7nPfJAW205QmDBw 密码:863v
