## 绘图 c = LineChart() # 设置图标类型：LineChart 连线图 AreaChart 面积图 c.title = 'CPU利用率' # 设置生成图的报告名称 c.style = 10 # 设置图例样式 c.y_axis.title = '百分比' # 设置 Y 轴名称 c.x_axis.title = '时间' # 设置 X 轴名称 c.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 c.y_axis.majorUnit = 10 # 设置主y轴坐标，两个“坐标刻度”直接的间隔 c.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 # 设置 data引用数据源：第2列到第列(包括第2，10列)，第1行到第30行，包括第1, 30行 data = Reference(sheet, min_col=2, max_col=10, min_row=1, max_row=30) c.add_data(data, titles_from_data=True) # 设置x轴 坐标值,即轴标签(Label)（从第3列，第2行(包括第2行)开始取数据直到第30行(包括30行)） x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=30) c.set_categories(x_labels) c.width = 18 # 设置图表的宽度 单位 cm c.height = 8 # 设置图表的高度 单位 cm # 设置插入图表位置 cell = "A10" sheet.add_chart(c, cell) # 绘制双y坐标轴图表 sheet = work_book['DEV'] c1 = AreaChart() # 面积图 c1.title = '磁盘活动统计报告' c1.style = 10 # 10 13 11 c1.y_axis.title = '平均时长(毫秒)' c1.x_axis.title = '时间' c1.y_axis.majorGridlines = None first_row = [] # 存储第一行记录 # 获取第一行记录 for row in sheet.rows: for cell in row: first_row.append(cell.value) break # 拼接系列的方式 target_columns = ['await', 'svctm'] for target_column in target_columns: index = first_row.index(target_column) ref_obj = Reference(sheet, min_col=index + 1, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title=target_column) c1.append(series_obj) x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=300) c1.set_categories(x_labels) c1.width = 18 c1.height = 8 c2 = LineChart() c2.y_axis.title = '磁盘利用率' c2.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 #c2.y_axis.majorUnit = 5 # 设置主y轴坐标的坐标单位 c2.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 ref_obj = Reference(sheet, min_col=8, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title='%util') c2.append(series_obj) s = c2.series[0] # 获取添加第一个系列 # 设置线条填充颜色，也是图例的颜色 s.graphicalProperties.line.solidFill = "DEB887" # 设置线形 可选值如下： # ['solid', 'dot', 'dash', 'lgDash', 'dashDo
我们知道Excel功能很强大，Python与Excel交互也有很多现成的模块可以用，主要有xlrd、xlwt、openpyxl、xlsxwriter这四种可以用，这些模块可以很好地通过Python实现Excel的功能，但是这些模块有一个不太方便的地方就是针对每一个单元格的行列位置去操作的，每次使用都很麻烦，不像DataFrame那样可以针对行列去进行操作。DataFrame虽然操作便利，但是DataFrame又有个不如意的地方就是不能针对表去进行设置格式(字体颜色、大小之类的)，所以有的时候为了可以设置表的格式还是需要用那几个比较麻烦的 Excel模块。直到我遇到了StyleFrame模块，这个模块是把Pandas和openpyxl进行了结合，让你既可以享受DataFrame的操作便利，又可以轻松利用openpyxl进行表格样式设置。
来源：https://blog.csdn.net/u014779536/article/details/108182833
官方文档：https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/
今天给大家推荐一篇整理很全面的Python自动化办公干货，便于大家下次使用查找！全文3万+字，需要怎么功能直接使用搜索就行！
Openpyxl 设置 excel 单元格合并、对齐样式和字体 第一章：openpyxl 操作 excel ① 设置单元格合并 ② 设置单元格居中对齐样式 ③ 设置单元格字体样式 第一章：openpyxl 操作 excel ① 设置单元格合并 对 A2:A3 设置单元格合并写法为： from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(filename = path_file) # 获取所有的sheet名 sheets = wb.sheetn
官方文档： http://openpyxl.readthedocs.io/en/default/
以上这篇Python openpyxl 插入折线图实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在load_workbook中可使用: 在读取单元格时，guess_types将启用或禁用（默认）类型推断。
一个excel文档就是一个工作簿 Workbook，每个工作簿对应可以有很多个表格sheet，每个表格页，由单元格组成。openpyxl通过操作这三个层级，完成对excel的操作。
在日常工作中，避免不了需要操作excel文件的情况，如果还带有需要对excel的内容进行格式设定、合并单元格等需求，那么可以使用openxl来解决处理。
openpyxl是Python中一个强大的第三方库，用于操作Excel文件，它可以读取、写入和修改Excel文件，并且支持Excel文件中的样式、图表等元素。openpyxl使得在Python中处理Excel文件变得非常简单和高效。本文将从入门到精通地介绍openpyxl的使用方法，带你掌握在Python中处理Excel文件的技巧。
你用过pandas+openpyxl吗？今天为大家分享一个Python自动化办公文档中，没有提到的知识点。
openpyxl是一个强大的Python库,用于读写Excel(xlsx/xlsm/xltx/xltm)文件。
③ 在python中使用excel函数公式(很有用)
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
对于这个pandas对象，如果我们需要将其保存为excel，有那些操作方式呢？首先，最简单的，直接保存：
在之前的办公自动化系列文章中，我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl、xlrd/xlwt、xlwings、xlsxwriter等进行了详细的讲解。
大家好，在之前的十几篇办公自动化系列文章中，我们大多是以真实的案例需求来讲解Python如何进行自动化办公操作，并且多次使用到openpyxl来处理表格，今天我们就来详细的盘点Python操作Excel神器openpyxl的各种操作！
上一篇文章中，我们聊到使用 xlrd、xlwt、xlutils 这一组合操作 Excel 的方法
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十二期，在以前撰写过的静态部件篇（中）那期教程中，我们介绍过在Dash中创建静态表格的方法。
导读：Python操作excel的模块简直不要太多，今天就为大家比较下各模块之间的优缺点。
python处理Excel实现自动化办公教学（数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等）【三】
本文是鉴于有些粉丝的工作需求，有时候需要遇到这些文件的处理。因此，我写了一个文章集合，供大家参考，整篇文章已经整理成册(如下图所示)。由于文档获取人数太多，大家如有需求，请关注公众号：【数据分析与统计学之美】，回复关键词：【自动化文档】！
安装 pip install openpyxl==3.0.7 基本操作 import openpyxl print(openpyxl.__version__) # 用openpyxl读取excel表格 wb = openpyxl.load_workbook('信息表.xlsx') print(wb) # 获取工作蒲sheet表名称 sheet1 = wb.sheetnames print("sheet表名称:\n", sheet1) # 获取指定sheet对象 sheet = wb['基本信息'] pr
今天小编为大家分享一篇使用python将大量数据导出到Excel中的技巧心得，可以让Python和Excel的数据实现互通！具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助（建议在电脑端阅读，代码案例较多）。一起跟随小编过来看看吧！
在日常办公中，我们经常有这样的需求，需要重复的合并表格数据，如果数据表不多，通常复制粘贴就足够了，要是有成百上千的表格需要合并，普通的Ctrl+C、Ctrl+V已经难以实现，那么就要考虑用代码去合并。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 openpyxl：2.6.2
图表标题是在图表顶部的文本。所有的代码以cht开始，假设已经使用上面介绍的代码引用了图表。
虽然我们都能感知到“时间的流逝”，但却始终无法确定“时间”究竟是什么，唯一能确定的是，“时间”确实在一点点地失去，并且不可逆转。人的一生“时间”并不多，请珍惜你的时间！
我们手动在 Excel 表格中画柱状图是很简单的事情，但是一旦这种简单的工作需要每天都做，那么最好的办法就是用 Python 来自动完成。
支持字体设置、前景色背景色、border设置、视图缩放（zoom）、单元格合并、autofilter、freeze panes、公式、data validation、单元格注释、行高和列宽设置
背景：生活中常常因日常工作，在记录统计方面需频繁处理较多 Excel 表格，这部分工作虽可由人工完成，但这样会显得有些繁琐且可能存在偏差，遂闲时查阅了是否有相关基于python处理Excel表格的学习文档，后获知这主要可以运用 win32 和 openpyxl 等第三方库来帮助完成。在此分享一下学习过程中有关 openpyxl 库的基本使用方法和一些心得体会。
Excel 作为流行的个人计算机数据处理软件，混迹于各个领域，在程序员这里也是常常被处理的对象，可以处理 Excel 格式文件的 Python 库还是挺多的，比如 xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlwings 等等，但是每个库处理 Excel 的方式不同，有些库在处理时还会有一些局限性。
Excel 是一个流行且功能强大的 Windows 电子表格应用。openpyxl模块允许您的 Python 程序读取和修改 Excel 电子表格文件。例如，您可能有从一个电子表格中复制某些数据并粘贴到另一个电子表格中的枯燥任务。或者，您可能必须遍历数千行，然后只挑选出其中的一小部分，根据某些标准进行小的编辑。或者你可能不得不查看数百份部门预算的电子表格，寻找任何赤字。这些正是 Python 可以为您完成的那种枯燥、无需动脑的电子表格任务。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十四期，在前两期中，我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十四期，在前两期中，我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块，该模块需要手动安装pip install openpyxl」
通过调用方法load_workbook(filename)进行文件读取，该方法中还有一个read_only参数用于设置文件打开方式，默认为可读可写，该方法最终将返回一个workbook的数据对象
有时候我们需要处理大型Excel文件，打开时容易出现卡顿、闪退的情况。程序也不例外，如果让程序直接读取大型工作簿中的数据，读取程序本身的运行也会变得缓慢、“卡顿”。
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