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作者丨小小明
來源丨數據分析與統計學之美
作者：小小明
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簡介：Pandas數據處理專家，10餘年編碼經驗，至今已幫助過百名以上數據從業人員解決工作實際遇到的問題，其中數據處理和辦公自動化問題涉及的行業包括會計、審計、HR、氣象工作人員、教師、律師、運營，以及各行業的數據分析師和專做數據分析案例的公衆號號主。若你在數據處理的問題上遇到什麼困難，歡迎與我交流。
目錄
準備數據
Pandas直接保存數據
Pandas的Styler對錶格着色輸出
Pandas使用xlsxwriter引擎保存數據
xlsxwriter按照指定樣式寫出Pandas對象的數據
Pandas自適應列寬保存數據
相關資料
總結
準備數據
import pandas as pd
from datetime import datetime, date
df = pd.DataFrame({'Date and time': [datetime(2015, 1, 1, 11, 30, 55),
datetime(2015, 1, 2, 1, 20, 33),
datetime(2015, 1, 3, 11, 10),
datetime(2015, 1, 4, 16, 45, 35),
datetime(2015, 1, 5, 12, 10, 15)],
'Dates only': [date(2015, 2, 1),
date(2015, 2, 2),
date(2015, 2, 3),
date(2015, 2, 4),
date(2015, 2, 5)],
'Numbers': [1010, 2020, 3030, 2020, 1515],
'Percentage': [.1, .2, .33, .25, .5],
})
df['final'] = [f"=C{i}*D{i}" for i in range(2, df.shape[0]+2)]
df結果：
| Date and time | Dates only | Numbers | Percentage | final | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2015/1/1 11:30 | 2015/2/1 | 1010 | 0.1 | =C2*D2 |
| 1 | 2015/1/2 1:20 | 2015/2/2 | 2020 | 0.2 | =C3*D3 |
| 2 | 2015/1/3 11:10 | 2015/2/3 | 3030 | 0.33 | =C4*D4 |
| 3 | 2015/1/4 16:45 | 2015/2/4 | 2020 | 0.25 | =C5*D5 |
| 4 | 2015/1/5 12:10 | 2015/2/5 | 1515 | 0.5 | =C6*D6 |
Pandas直接保存數據
對於這個pandas對象，如果我們需要將其保存爲excel，有那些操作方式呢？首先，最簡單的，直接保存：
df.to_excel("demo1.xlsx", sheet_name='Sheet1', index=False)效果如下：
但如果我們想要給這個excel在保存時，同時指定一些特殊的自定義格式又該怎麼做呢？這時就可以使用ExcelWriter進行操作，查看API文檔發現兩個重要參數：
date_format : str, default None
Format string for dates written into Excel files (e.g. 'YYYY-MM-DD').
datetime_format : str, default None
Format string for datetime objects written into Excel files. (e.g. 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS').
這說明對於日期類型數據，都可以通過這兩個參數指定特定的顯示格式，那麼我們採用以下方式才創建ExcelWriter，並保存結果：
writer = pd.ExcelWriter("demo1.xlsx",
datetime_format='mmm d yyyy hh:mm:ss',
date_format='mmmm dd yyyy')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()可以看到excel保存的結果中，格式已經確實的發生了改變：
Pandas的Styler對錶格着色輸出
如果我們想對指定的列的數據設置文字顏色或背景色，可以直接pandas.io.formats.style工具，該工具可以直接對指定列用指定的規則着色：
df_style = df.style.applymap(lambda x: 'color:red', subset=["Date and time"]) \
.applymap(lambda x: 'color:green', subset=["Dates only"]) \
.applymap(lambda x: 'background-color:#ADD8E6', subset=["Numbers"]) \
.background_gradient(cmap="PuBu", low=0, high=0.5, subset=["Percentage"])
df_style顯示效果：
writer = pd.ExcelWriter("demo_style.xlsx",
datetime_format='mmm d yyyy hh:mm:ss',
date_format='mmmm dd yyyy')
df_style.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()保存效果：
雖然Pandas的Styler樣式還包括設置顯示格式、條形圖等功能，但寫入到excel卻無效，所以我們只能藉助Pandas的Styler實現作色的功能，而且只能對數據着色，不能對錶頭作色。
Pandas使用xlsxwriter引擎保存數據
進一步的，我們需要將數值等其他類型的數據也修改一下顯示格式，這時就需要從ExcelWriter拿出其中的workbook進行操作：
writer = pd.ExcelWriter("demo1.xlsx")
workbook = writer.book
workbook結果：
<xlsxwriter.workbook.Workbook at 0x52fde10>
從返回的結果可以看到這是一個xlsxwriter對象，說明pandas默認的excel寫出引擎是xlsxwriter，即上面的ExcelWriter創建代碼其實等價於：
pd.ExcelWriter("demo1.xlsx", engine='xlsxwriter')關於xlsxwriter可以參考官方文檔：https://xlsxwriter.readthedocs.org/
下面的代碼即可給數值列設置特定的格式：
writer = pd.ExcelWriter("demo1.xlsx",
engine='xlsxwriter',
datetime_format='mmm d yyyy hh:mm:ss',
date_format='mmmm dd yyyy')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
worksheet.set_column('A:A', 19)
worksheet.set_column('B:B', 17)
format1 = workbook.add_format({'num_format': '#,##0.00'})
format2 = workbook.add_format({'num_format': '0%'})
worksheet.set_column('C:C', 8, format1)
worksheet.set_column('D:D', 11, format2)
worksheet.set_column('E:E', 6, format1)
writer.save()效果：
關於set_column方法：
worksheet.set_column('C:C', 8, format1) 表示將C列的列寬設置爲8個字符，並採用format1的樣式，當然 format1 = workbook.add_format({'num_format': '#,##0.00'}) 就是表示生成一個指定的格式對象。
xlsxwriter按照指定樣式寫出Pandas對象的數據
假如，我現在希望能夠定製excel表頭的樣式，並給數據添加邊框。我翻遍了xlsxwriter的API文檔發現，並沒有一個可以修改指定範圍樣式的API，要修改樣式只能通過set_column修改列，或者通過set_row修改行，這種形式的修改都是針對整行和整列，對於顯示格式還能滿足條件，但對於背景色和邊框之類的樣式就不行了，這點上確實不如openpyxl方便，但xlsxwriter還有個優勢，就是寫出數據時可以直接指定樣式。
下面看看如何直接通過xlsxwriter保存指定樣式的數據吧：
import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('demo2.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet('sheet1')
# 創建列名的樣式
header_format = workbook.add_format({
'bold': True,
'text_wrap': True,
'valign': 'top',
'fg_color': '#D7E4BC',
'border': 1})
# 從A1單元格開始寫出一行數據，指定樣式爲header_format
worksheet.write_row(0, 0, df.columns, header_format)
# 創建一批樣式對象
format1 = workbook.add_format({'border': 1, 'num_format': 'mmm d yyyy hh:mm:ss'})
format2 = workbook.add_format({'border': 1, 'num_format': 'mmmm dd yyyy'})
format3 = workbook.add_format({'border': 1, 'num_format': '#,##0.00'})
format4 = workbook.add_format({'border': 1, 'num_format': '0%'})
# 從第2行（角標從0開始）開始，分別寫出每列的數據，並指定特定的樣式
worksheet.write_column(1, 0, df.iloc[:, 0], format1)
worksheet.write_column(1, 1, df.iloc[:, 1], format2)
worksheet.write_column(1, 2, df.iloc[:, 2], format3)
worksheet.write_column(1, 3, df.iloc[:, 3], format4)
worksheet.write_column(1, 4, df.iloc[:, 4], format3)
# 設置對應列的列寬，單位是字符長度
worksheet.set_column('A:A', 19)
worksheet.set_column('B:B', 17)
worksheet.set_column('C:C', 8)
worksheet.set_column('D:D', 12)
worksheet.set_column('E:E', 6)
workbook.close()上面的代碼應該都比較好理解，header_format和formatN是創建的樣式對象，write_row用於按行寫出數據，write_column用於按列寫出數據，set_column則是用於設置整列的列寬和樣式（沒傳入的不設置）。
運行結果如下：
Pandas使用openpyxl引擎保存數據
pandas的默認寫出引擎是xlsxwriter，那麼是不是可以修改爲其他引擎呢？答案是可以，下面我們使用 openpyxl 實現同樣的效果。
關於openpyxl可參考：https://openpyxl.readthedocs.org/
也可以直接參考黃同學編寫的文檔（中文，相對也比較全面）：https://blog.csdn.net/weixin_41261833/article/details/106028038
writer = pd.ExcelWriter("demo3.xlsx",
engine='openpyxl',
datetime_format='mmm d yyyy hh:mm:ss',
date_format='mmmm dd yyyy')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
workbook結果：
<openpyxl.workbook.workbook.Workbook at 0x16c6bb70>
從上述打印結果可以看到，從engine指定爲'openpyxl'後，workbook已經是 openpyxl 對象了。
與 xlsxwriter 不同的是 openpyxl 只能對逐個單元格設置樣式，而xlsxwriter只能指定行或指定列或寫入數據指定樣式。
下面首先修改表頭的樣式：
import itertools
from openpyxl.styles import Alignment, Font, PatternFill, Border, Side, PatternFill
font = Font(name="微軟雅黑", bold=True)
alignment = Alignment(vertical="top", wrap_text=True)
pattern_fill = PatternFill(fill_type="solid", fgColor="D7E4BC")
side = Side(style="thin")
border = Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side)
for cell in itertools.chain(*worksheet["A1:E1"]):
cell.font = font
cell.alignment = alignment
cell.fill = pattern_fill
cell.border = border上述代碼引入的了itertools.chain方便迭代出每個單元格，而不用寫多重for循環。
下面再修改數值列的格式：
for cell in itertools.chain(*worksheet["A2:E6"]):
cell.border = border
for cell in itertools.chain(*worksheet["C2:C6"], *worksheet["E2:E6"]):
cell.number_format = '#,##0.00'
for cell in itertools.chain(*worksheet["D2:D6"]):
cell.number_format = '0%'最後給各列設置一下列寬：
worksheet.column_dimensions["A"].width = 20
worksheet.column_dimensions["B"].width = 17
worksheet.column_dimensions["C"].width = 10
worksheet.column_dimensions["D"].width = 12
worksheet.column_dimensions["E"].width = 8最後保存即可：
writer.save()整體完整代碼：
from openpyxl.styles import Alignment, Font, PatternFill, Border, Side, PatternFill
import itertools
writer = pd.ExcelWriter("demo3.xlsx",
engine='openpyxl',
datetime_format='mmm d yyyy hh:mm:ss',
date_format='mmmm dd yyyy')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
font = Font(name="微軟雅黑", bold=True)
alignment = Alignment(vertical="top", wrap_text=True)
pattern_fill = PatternFill(fill_type="solid", fgColor="D7E4BC")
side = Side(style="thin")
border = Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side)
for cell in itertools.chain(*worksheet["A1:E1"]):
cell.font = font
cell.alignment = alignment
cell.fill = pattern_fill
cell.border = border
for cell in itertools.chain(*worksheet["A2:E6"]):
cell.border = border
for cell in itertools.chain(*worksheet["C2:C6"], *worksheet["E2:E6"]):
cell.number_format = '#,##0.00'
for cell in itertools.chain(*worksheet["D2:D6"]):
cell.number_format = '0%'
worksheet.column_dimensions["A"].width = 20
worksheet.column_dimensions["B"].width = 17
worksheet.column_dimensions["C"].width = 10
worksheet.column_dimensions["D"].width = 12
worksheet.column_dimensions["E"].width = 8
writer.save()最終效果：
從上述代碼可以看到，openpyxl 修改樣式時相對xlsxwriter來說麻煩了太多，特別是修改一個表頭就需要創建5個對象。
openpyxl加載數據模板寫出Pandas對象的數據
雖然 openpyxl 直接寫出數據指定樣式相對xlsxwriter麻煩，但 openpyxl 還有個巨大的優勢就是可以讀取已有的excel文件，在其基礎上修改。
那我們就完全可以先將模板數據寫入到一個excel，然後加載這個模板文件進行修改，所以上面那個固定不變的表頭，我們就可以事先創建好：
然後加載模板，再寫入：
（經測試ExcelWriter無法對已經存在的工作表進行操作，會創建新的工作表，所以這裏直接使用openpyxl自己的API）
from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('template.xlsx')
worksheet = workbook["Sheet1"]
# 添加數據列，i表示當前的行號，用於後續格式設置
for i, row in enumerate(df.values, 2):
worksheet.append(row.tolist())
# 批量修改給寫入的數據的單元格範圍加邊框
side = Side(style="thin")
border = Border(left=side, right=side, top=side, bottom=side)
for cell in itertools.chain(*worksheet[f"A2:E{i}"]):
cell.border = border
# 批量給各列設置指定的自定義格式
for cell in itertools.chain(*worksheet[f"A2:A{i}"]):
cell.number_format = 'mmm d yyyy hh:mm:ss'
for cell in itertools.chain(*worksheet[f"B2:B{i}"]):
cell.number_format = 'mmmm dd yyyy'
for cell in itertools.chain(*worksheet[f"C2:C{i}"], *worksheet[f"E2:E{i}"]):
cell.number_format = '#,##0.00'
for cell in itertools.chain(*worksheet[f"D2:D{i}"]):
cell.number_format = '0%'
workbook.save(filename="demo4.xlsx")最終效果：
可以明顯的看到openpyxl在加載模板後，可以省掉表頭設置和列寬設置的代碼。
Pandas自適應列寬保存數據
大多數時候我們並不需要設置自定義樣式，也不需要寫出公式字符串，而是直接寫出最終的結果文本，這時我們就可以使用pandas計算一下各列的列寬再保存excel數據。
例如我們有如下數據：
df = pd.DataFrame({
'Region': ['East', 'East', 'South', 'North', 'West', 'South', 'North', 'West', 'West', 'South', 'West', 'South'],
'Item': ['Apple', 'Apple', 'Orange', 'Apple', 'Apple', 'Pear', 'Pear', 'Orange', 'Grape', 'Pear', 'Grape',
'Orange'],
'Volume': [9000, 5000, 9000, 2000, 9000, 7000, 9000, 1000, 1000, 10000, 6000, 3000],
'Month': ['July', 'July', 'September', 'November', 'November', 'October', 'August', 'December', 'November', 'April',
'January', 'May']
})
df
結果：
| Region | Item | Volume | Month | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | East | Apple | 9000 | July |
| 1 | East | Apple | 5000 | July |
| 2 | South | Orange | 9000 | September |
| 3 | North | Apple | 2000 | November |
| 4 | West | Apple | 9000 | November |
| 5 | South | Pear | 7000 | October |
| 6 | North | Pear | 9000 | August |
| 7 | West | Orange | 1000 | December |
| 8 | West | Grape | 1000 | November |
| 9 | South | Pear | 10000 | April |
| 10 | West | Grape | 6000 | January |
| 11 | South | Orange | 3000 | May |
使用pandas來進行計算各列列寬，思路是計算出每列的字符串gbk編碼（Windows下的Excel軟件默認使用gbk編碼）後的最大字節長度：
# 計算表頭的字符寬度
column_widths = (
df.columns.to_series()
.apply(lambda x: len(x.encode('gbk'))).values
)
# 計算每列的最大字符寬度
max_widths = (
df.astype(str)
.applymap(lambda x: len(x.encode('gbk')))
.agg(max).values
)
# 計算整體最大寬度
widths = np.max([column_widths, max_widths], axis=0)
widths
結果：
array([6, 6, 6, 9], dtype=int64)
下面將改造一下前面的代碼。
首先，使用xlsxwriter引擎自適應列寬保存數據：
writer = pd.ExcelWriter("auto_column_width1.xlsx", engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
for i, width in enumerate(widths):
worksheet.set_column(i, i, width)
writer.save()
然後，使用openpyxl引擎自適應列寬保存數據(openpyxl引擎設置字符寬度時會縮水0.5左右個字符，所以乾脆+1)：
from openpyxl.utils import get_column_letter
writer = pd.ExcelWriter("auto_column_width2.xlsx", engine='openpyxl')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
for i, width in enumerate(widths, 1):
worksheet.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = width+1
writer.save()
結果：
可以看到列寬設置的都比較準確。
相關資料
1. python讀寫Excel文件的那些庫
來源：http://www.python-excel.org/
openpyxl
讀取和寫入EXCEL2010文件的包(即.xlsx)
文檔：https://openpyxl.readthedocs.org/
xlsxwriter
擁有豐富的特性，支持圖片/表格/圖表/篩選/格式/公式等，功能與openpyxl相似，優點是相比 openpyxl 還支持 VBA 文件導入，迷你圖等功能，缺點是不能打開/修改已有文件，意味着使用 xlsxwriter 需要從零開始。支持EXCEL2010文件(即.xlsx) 文檔：https://xlsxwriter.readthedocs.org/GitHub：https://github.com/jmcnamara/XlsxWriter
pyxlsb
專門用於讀取 xlsb格式的excel文件 GitHub：https://github.com/willtrnr/pyxlsb
pylightxl
用於讀取xlsx 和xlsm格式的excel文件，或寫入xlsx格式的excel文件 文檔：https://pylightxl.readthedocs.io/en/latest/GitHub：https://github.com/PydPiper/pylightxl
xlrd
用於讀取xls格式的excel文件的庫 文檔：http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/GitHub：https://github.com/python-excel/xlrd
xlwt
用於寫入xls格式的excel文件的庫 文檔：http://xlwt.readthedocs.io/en/latest/Examples：https://github.com/python-excel/xlwt/tree/master/examplesGitHub：https://github.com/python-excel/xlwt
xlutils
用於配合xlrd和xlwt的工具庫，包括樣式的複製 文檔：http://xlutils.readthedocs.io/en/latest/GitHub：https://github.com/python-excel/xlutils
必須安裝 Microsoft Excel應用程序後才能使用的庫：
xlwings
xlwings是開源，用Python替代VBA自動化操作Excel，同時支持Windows和MacOS。在Windows平臺下，通過xlwings在Python中編寫UDF可以實現在Excel中調用Python。xlwings PRO是一個具有附加功能的商業插件。
主頁：https://www.xlwings.org/文檔：https://docs.xlwings.org/en/stable/GitHub：https://github.com/xlwings/xlwings
2. Excel單元格自定義格式參數含義
一、代碼結構組
代碼結構組成分爲四個部分，中間用";"號分隔，具體如下：正數格式；負數格式；零格式；文本格式
二、各個參數的含義
1、"G/通用格式"：以常規的數字顯示，相當於"分類"列表中的"常規"選項。
G/通用格式10顯示爲10；10.1顯示爲10.1。
2、"0"：數字佔位符。如果單元格的內容大於佔位符，則顯示實際數字，如果小於點位符的數量，則用0補足。
000001234567顯示爲1234567；123顯示爲00123
00.000100.14顯示爲100.140；1.1顯示爲01.100
0000-00-0020050512顯示爲2005-05-12
3、"#"：數字佔位符。只顯有意義的零而不顯示無意義的零。小數點後數字如大於"#"的數量，則按"#"的位數四捨五入。
###.##12.1顯示爲12.10；12.1263顯示爲12.13
4、"？"：數字佔位符。在小數點兩邊爲無意義的零添加空格，對齊結果爲以小數點對齊，另外還用於對不等到長數字的分數。
??.??結果自動以小數點對齊：
#??/??原數據：
1.25
22.5
43.75
65展示效果：
5/4
45/2
175/4
65/1 5、"."：小數點。如果外加雙引號則爲字符。
0.#11.23顯示爲11.2
6、"%"：百分比。
#%0.1顯示爲10%
7、","：千位分隔符。數字使用千位分隔符。如在代碼中","後空，則把原來的數字縮小1000倍。
#,###"10000"顯示爲"10,000"
#,"10000"顯示爲"10"
#,,"1000000"顯示爲"1"
8、"@"：文本佔位符。如果只使用單個@，作用是引用原始文本，要在輸入數字數據之前自動添加文本，使用自定義格式爲："文本內容"@；要在輸入數字數據之後自動添加文本，使用自定義格式爲：@"文本內容"。@符號的位置決定了Excel輸入的數字數據相對於添加文本的位置。如果使用多個@，則可以重複文本。
"集團"@"部"財務 顯示爲：集團財務部
@@@財務 顯示爲：財務財務財務
9、*：重複下一次字符，直到充滿列寬。
@*-"ABC"顯示爲"ABC-------------------"(僅在office中生效，wps中無效果)
10、[顏色]：用指定的顏色顯示字符。可有八種顏色可選：紅色、黑色、黃色，綠色、白色、蘭色、青色和洋紅。
[青色];[紅色];[黃色];[蘭色]顯示結果爲正數爲青色，負數顯示紅色，零顯示黃色，文本則顯示爲蘭色
11、[顏色N]：是調用調色板中顏色，N是0~56之間的整數。
[顏色3]單元格顯示的顏色爲調色板上第3種顏色。
12、[條件]：可以單元格內容判斷後再設置格式。條件格式化只限於使用三個條件，其中兩個條件是明確的，另個是"所有的其他"。條件要放到方括號中。必須進行簡單的比較。
[>0]"正數";[=0]"零";"負數"13、"!"：顯示"""。由於引號是代碼常用的符號。在單元格中是無法用"""來顯示出來"""。要想顯示出來，須在前加入"!"
#!""10"顯示"10""
#!"!""10"顯示"10"""
14、時間和日期代碼
"YYYY"或"YY"：按四位（1900~9999）或兩位（00~99）顯示年；
"MM"或"M"：以兩位（01~12）或一位（1~12）表示月；
"DD"或"D"：以兩位（01~31）或一位（1-31）來表示天；
"YYYY-MM-DD"。2005年1月10日顯示爲："2005-01-10"；
"YY-M-D"。2005年10月10日顯示爲："05-1-10"；
"AAAA"：日期顯示爲星期；
"H"或"HH"：以一位（0~23）或兩位（01~23）顯示小時；
"M"或"MM"：以一位（0~59）或兩位（01~59）顯示分鐘；
"S"或"SS"：以一位（0~59）或兩位（01~59）顯示秒；
"HH:MM:SS"："23:1:15"顯示爲"23:01:15"；
總結
經過上面的演示，大家應該對openpyxl和xlsxwriter都有了一個比較直觀的認知，這兩個庫大家覺得到底哪個更方便呢？
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