python实现——处理Excel表格（超详细）
一个Excel电子表格文档称为一个工作簿一个工作簿保存在一个扩展名为.xlsx的文件中一个工作簿可以包含多个表用户当前查看的表（或关闭Excel前最后查看的表）称为活动表在特定行和列的方格称为单元格、格子
处理Excel表格需要用到openpyxl模块，该模块需要手动安装
xls和xlsx
简单来说：xls是excel2003及以前版本所生成的文件格式xlsx是excel2007及以后版本所生成的文件格式（excel 2007之后版本可以打开上述两种格式，但是excel2013只能打开xls格式）
基本操作
用到的test.xlsx表格
在这里插入图片描述
1：用openpyxl模块打开Excel文档，查看所有sheet表
openpyxl.load_workbook()函数接受文件名，返回一个workbook数据类型的值。这个workbook对象代表这个Excel文件，这个有点类似File对象代表一个打开的文本文件。
2.1：通过sheet名称获取表格
在第10行，使用获取指定sheet表
2.2：获取活动表
使用获取活动表
3.1：获取表格的尺寸
这里所说的尺寸大小，指的是excel表格中的数据有几行几列，针对的是不同的sheet而言使用获取表格的尺寸下面打印的A1:B7是什么意思呢？
4.1：获取单元格中的数据
方法1：指定坐标的方式sheet[“A1”]
方法2： 指定行列的方式
sheet.cell(row=, column=)方式
4.2：获取单元格的行、列、坐标
获取某个格子的行数； 获取某个格子的列数； 获取某个格子的坐标；
5：获取区间内的数据
获取单行单列数据的时候，使用一层for循环；获取多行多列、指定区间的数据时，使用两层for循环
获取指定区间的数据
使用拿到指定区间使用两个for循环拿到数据
获取指定行列的数据
sheet[“A”] — 获取A列的数据sheet[“A:C”] — 获取A,B,C三列的数据sheet[5] — 只获取第5行的数据
下面的代码，获取一列数据的时候，使用一层for循环
下面代码，获取两列数据的时候，使用两层for循环。注意到，两列的结果打印到一起了，可读性较差
按行、列获取值
：按行读取：按列读取
获取活动表的行列数
方法1：使用sheet.max_row 获取行数sheet.max_column 获取列数
方法2：自己写一个for循环
操作
创建新的excel
第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：不写第9行，默认创建sheet写了第9行，创建指定名字的sheet表
修改单元格、excel另存为
第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值第9行代码的另一种写法第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件
添加数据
插入有效数据
使用方法，在原来数据的后面，按行插入数据
插入空行空列
insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入
删除行、列
delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)
移动指定区间的单元格(move_range)
move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上
字母列号与数字列号之间的转换
核心代码
举个例子：
字体样式
查看字体样式
修改字体样式
openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示
再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法
设置对齐格式
Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)
水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’，‘centerContinuous’，'right，‘general’
垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’
当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作
设置行高列宽
设置行列的宽高：row_dimensions[行编号].height = 行高column_dimensions[列编号].width = 列宽
设置所有单元格
（显示的结果是设置所有，有数据的单元格的）
合并、拆分单元格
合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。
merge_cells(待合并的格子编号)
merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
拆分单元格的方法同上
unmerge_cells(待合并的格子编号)
unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
sheet表
创建新的sheet(create_sheet)
create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表
修改sheet名字(title)
第11行，使用修改sheet表的名字
复制sheet表(copy_worksheet)
在“操作”>“修改单元格、excel另存为”中提到了另存为，其实复制sheet表就是一个另存为的过程，你要是在12行代码保存的时候使用第7行的文件名，那么复制的sheet表就保存到自己身上，内容跟copy.xlsx一样。
删除sheet表(remove)
remove(“sheet名”)：删除某个sheet表要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表
操作多个Excel表
其实想用openpyxl玩这个，但是网上用的是别的库，就有点无语，以后熟练的话在自己写一个函数实现吧
背景知识
numpy与pandas
NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并
1、下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表
（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）
（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）
2、添加表头
使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>
3、合并两个矩阵
pd.concat(list)括号中传入的是一个列表；
ignore_list=True表示忽略原有索引，重新生成一组新的索引；
或者直接可以写成z = pd.concat([xx,yy],ignore_list=True)；
不知道为什么失败，暂时搁浅
xlsxwriter
xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，
xlsxwriter：负责写入数据，
xlrd：负责读取数据。
创建一个工作簿
创建sheet表
写入数据
