如何下载openpyxl库

OpenPyXL是一个Python库，用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件格式。如果你想要在Python项目中使用它，你可以通过pip包管理器来下载和安装。以下是步骤： 1. 打开命令行终端（对于Windows用户是CMD或PowerShell，对于Mac/Linux用户是终端）。 2. 输入以下命令来安装OpenPyXL： ``` pip install openpyxl ``` 如果你使用的是Anaconda环境，可以替换为： ``` conda install openpyxl ``` 3. 等待安装完成。安装完成后，就可以在你的Python代码中导入`openpyxl`模块了，例如： ```python import openpyxl ```

### 使用 openpyxl 库进行 Excel 操作 #### 安装 openpyxl 库 为了使用 `openpyxl` 进行 Excel 文件的操作，首先需要确保已安装该库。可以通过运行以下命令完成安装： ```bash pip install openpyxl ``` 此过程会下载并安装最新版本的 `openpyxl` 库[^1]。 --- #### 向 Excel 文件写入数据 通过 `openpyxl` 可以轻松实现向 Excel 文件中写入数据的功能。以下是具体方法： 1. **导入模块** 需要先导入 `openpyxl` 模块以便后续调用其函数和类。 2. **创建一个新的工作簿** 调用 `Workbook()` 方法可以新建一个空白的工作簿对象。 3. **访问特定工作表** 工作簿中的默认活动工作表可通过 `.active` 属性获取；也可以通过名称指定其他工作表。 4. **写入单元格数据** 利用索引方式（如 A1, B2）或者行列号（row 和 column 参数），可以直接赋值给某个单元格。 5. **保存文件** 当所有编辑完成后，记得调用 `.save('filename.xlsx')` 将更改存储到磁盘上。 下面是一段完整的代码示例展示上述流程： ```python from openpyxl import Workbook # 创建新的工作簿实例 wb = Workbook() # 获取当前活跃的工作表 ws = wb.active # 设置工作表标题 ws.title = "Sample Data" # 写入一些简单的数值 ws['A1'] = "Name" ws['B1'] = "Age" ws.append(["Alice", 28]) # 添加一行记录 ws.append(["Bob", 22]) # 保存至本地路径下的Excel文档 wb.save("sample_data.xlsx") ``` 以上脚本执行完毕后会在同一目录下生成名为 sample_data.xlsx 的新电子表格文件。 --- #### 对 Excel 数据进行筛选与排序 除了基本的数据录入外，还可以利用 `openpyxl` 实现更加复杂的逻辑处理——比如基于某些条件过滤掉不需要的部分以及重新排列现有条目顺序等操作。这里给出两个主要步骤说明: 1. **加载已有Excel档案**: 如果目标是对现有的 .xlsx 文档做进一步加工，则需借助 load_workbook() 函数载入原始资料集； 2. **应用自定义算法实施筛选/排序动作** : 结合 pandas 或者纯 python 编程技巧达成目的. 举个例子来说就是如果想按照年龄升序整理之前建立的那个人员名单列表的话就可以这样做: ```python from openpyxl import load_workbook def sort_by_age(filename): wb = load_workbook(filename) ws = wb["Sample Data"] data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # Skip header name, age = row try: data.append((name, int(age))) except ValueError: continue sorted_data = sorted(data, key=lambda x:x[1]) new_ws = wb.create_sheet(title="Sorted By Age") headers = ["Name","Age"] new_ws.append(headers) for item in sorted_data: new_ws.append(list(item)) output_file = 'sorted_' + filename wb.save(output_file) sort_by_age('sample_data.xlsx') ``` 这段程序首先读取原文件的内容，接着把它们转换成适合比较的形式(即整数型态)，最后再依大小关系安排位置并将成果存回硬盘当中去[^2]. --- #### 增加超链接功能 为了让最终呈现出来的报表更具互动性，我们可以在适当的位置加入网址连接让用户点击跳转查看更多信息源码如下所示: ```python from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.cell import get_column_letter wb = Workbook() ws = wb.active url = "https://www.example.com/" cell_with_hyperlink = f'=HYPERLINK("{url}", "Visit Example")' ws['A1'] = cell_with_hyperlink for col_num in range(1, len(ws.columns)+1): max_length = 0 column = get_column_letter(col_num) for cell in ws[column]: if isinstance(cell.value,str): length = len(str(cell.value)) if length>max_length:max_length=length ws.column_dimensions[column].width=max_length+2 wb.save('hyperlinks_example.xlsx') ``` 在这里不仅示范了怎样设置超级链接而且也顺便调整了一下列宽使之适应内容长度从而提高可读性和美观度[^3]. --- #### 构建透视表分析数据 构建透视表有助于快速汇总大量复杂的信息。虽然 native OpenPyXL 不直接提供透视表生成功能，但是它可以用来准备基础结构供 Microsoft Office 自动填充剩余部分。下面是制作简单销售报告透视表的一个案例片段: ```python import datetime as dt from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart.pivot import PivotChart,PivotField from openpyxl.chartsheet.properties import ChartSheetProperties wb = Workbook() ws_src = wb.active ws_tgt = wb.create_chartsheet() dates=[dt.date.today()-dt.timedelta(days=x*7) for x in range(6,-1,-1)] sales=[round(random.uniform(90.,110.),2)*random.randint(5,15) for _ in dates] headers=['Date','Sales'] rows=list(zip(dates,sales)) ws_src.append(headers) for r in rows:ws_src.append(r) pivot_cache=wb.add_pivot_table(source=f'A:B',destination='D3') fields=pivot_cache.fields for i,fld_name in enumerate(['Row Labels','Sum of Sales']): fld=PivotField(name=fld_name,axis='col'if not bool(i%2)else'page') fields.append(fld) chart=PivotChart(type_='barClustered') props=ChartSheetProperties(chart_ref=chart.reference) ws_tgt._charts.append(props) wb.save('pivot_chart_demo.xlsx') ``` 这个例子展示了如何组合日期序列同随机产生的销售额一起形成初始素材集合之后再据此建立起初步框架等待用户端软件继续完善其余细节[^4]. ---