1.5　典型应用

本节讲述使用Python批量处理Excel文档的典型应用，包括批量替换Excel工作簿中的数据、将多个工作表合并为一个工作表、批量拆分列数据。

1.5.1　批量替换Excel工作簿中的单元格数据

【实例1-23】　在D盘test文件夹下的demo3文件夹下有5个Excel文档，这5个工作簿中都存储了“电冰箱”的数据，如图1-45和图1-46所示。

将该文件夹下Excel工作簿中的“电冰箱”替换为“三门电冰箱”，并保存数据，代码如下：

    #＝＝＝第1章代码1－23.py＝＝＝#
    import xlwings as xw
    from pathlib import Path
　
    src_folder＝Path('D:\\test\\demo3\\')
    file_list＝list(src_folder.glob('*.xlsx'))
    app＝xw.App(visible＝False,add_book＝False)
    for file in file_list:
        if file.name.startswith('~$'):
                 continue#Excel在打开一个工作簿的同时会生成一个以'~$'为开头的临时文件,要
                          #跳过此类文件
        book＝app.books.open(file)
        for sheet in book.sheets:
                 data＝sheet['a2'].expand('table').value
                 for index,val in enumerate(data):
                          print(val)
                          if val[2]＝＝'电冰箱':
                                  val[2]＝'三门电冰箱'
                                  data[index]＝val
                 sheet['a2'].expand('table').value＝data
　
        book.save()
        book.close()
    app.quit()

运行结果如图1-47和图1-48所示。

1.5.2　将多个工作表合并为一个工作表

【实例1-24】　在D盘test文件夹下的demo4文件夹下有4个Excel文档，这4个工作簿中都含有名字是Sheet1的工作表，如图1-49和图1-50所示。

将该文件夹下Excel文档中的名字是Sheet1的工作表合并为一个工作表，并保存在该目录下，代码如下：

    #＝＝＝第1章代码1－24.py＝＝＝#
    import xlwings as xw
    from pathlib import Path
　
    src_folder＝Path('D:\\test\\demo4\\')
    file_list＝list(src_folder.glob('*.xlsx'))
    app＝xw.App(visible＝False,add_book＝False)
    #数据的读取和合并
    header＝None
    all_data＝[]
    for file in file_list:
        if file.name.startswith('~$'):
                 continue
        book＝app.books.open(file)
        for sheet in book.sheets:
                 if sheet.name＝＝'Sheet1':
                          if header＝＝None:
                                   header＝sheet['a1:f1'].value
                          data＝sheet['a2'].expand('table').value
                          all_data＝all_data＋data
        book.close()
    #创建一个新的工作簿来存储数据
    new_book＝xw.Book()
    new_sheet＝new_book.sheets.add('四个月的销售数据')
    new_sheet['a1'].value＝header
    new_sheet['a2'].value＝all_data
    new_sheet.autofit()
    new_book.save('D:\\test\\demo4\\合并的销售数据.xlsx')
    new_book.close()
　
    app.quit()

运行结果如图1-51和图1-52所示。

1.5.3　批量拆分列数据

【实例1-25】　在D盘test文件夹下的demo5文件夹下有5个Excel文档，这5个工作簿中都含有名字是Sheet1的工作表，如图1-53和图1-54所示。

将该文件夹下Excel文档中工作表的“产品尺寸（mm）”列批量分拆成三列（长、宽、高），并保存数据，代码如下：

    #＝＝＝第1章代码1－25.py＝＝＝#
    import xlwings as xw
    import pandas as pd
    from pathlib import Path
　
    src_folder＝Path('D:\\test\\demo5\\')
    file_list＝list(src_folder.glob('*.xlsx'))
    app＝xw.App(visible＝False,add_book＝False)
    for file in file_list:
        if file.name.startswith('~$'):
                 continue
        book＝app.books.open(file)
        sheet＝book.sheets['Sheet1']
        data＝sheet.range('a1').options(pd.DataFrame,header＝1,index＝False,
    expand＝'table').value
        new_data＝data['产品尺寸(mm)'].str.split('*',expand＝True)
        new_data.columns＝['长(mm)','宽(mm)','高(mm)']
        for n in range(new_data.shape[1]－1):
                 sheet['E:E'].insert(shift＝'right',
    copy_origin＝'format_from_left_or_above')
        sheet['E1'].options(index＝False).value＝new_data
        sheet.autofit()
        book.save()
    app.quit

运行结果如图1-55所示。