目前和聯通有相關合作,好事是好事,但是聯通方每天都需要一些報表,那作為我們的第三方合作公司,報表格式得好看一點吧,不能太亂,所以每次定時跑任務出來用pandas的to_excel將文件保存到本地,每次都得調下格式,所以希望能在代碼中 調試好格式,以后一鍵轉發就行了,所以記錄下學習xlsxwriter的情況,其實也就相當于將xlsxwriter文檔翻一遍
先來看看文檔中的開篇小例子吧
慣例,看代碼再加個注釋
import pandas as pd
import numpy as np
import xlsxwriter #XlsxWriter只能創建新文件。它無法讀取或修改現有文件。
from datetime import datetime
# Create a workbook and add a worksheet.
#創建一個工作薄對象和工作表對象
workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("隨便起個表名")
#添加format對象
# Add a bold format to use to highlight cells.
#添加粗體格式以突出顯示單元格
bold = workbook.add_format({'bold':True}) #加粗
# Add a number format for cells with money.
#將單元格數字設置為財務格式
money = workbook.add_format({'num_format':'$#,##0'}) #數字格式
# Add an Excel date format.
#添加一個日期格式
date_format = workbook.add_format({'num_format':'mmmm d yyyy'})
# Adjust the column width.
#調整列寬
worksheet.set_column("B:B",15)
# Write some data headers.
#在整個XlsxWriter中,行和列都是零索引。工作表中的第一個單元格A1是(0, 0)
worksheet.write('A1','Item',bold) #write(row, column, token, [format])
worksheet.write('B1','Date',bold) #另外的寫法worksheet.write(0,1,'Date',bold)
worksheet.write('C1','Cost',bold)
# Some data we want to write to the worksheet.
expenses = (
['Rent', '2013-01-13', 1000],
['Gas', '2013-01-14', 100],
['Food', '2013-01-16', 300],
['Gym', '2013-01-20', 50],
)
# Start from the first cell. Rows and columns are zero indexed.
row = 1
col = 0
# Iterate over the data and write it out row by row
#利用循環將數據寫入到表格中,這種方式顯然很麻煩,后面應該有針對DataFrame的方式
for item,date,cost in (expenses):
worksheet.write(row,col,item) #也可以使用顯示write方法,即這里可以寫成worksheet.write_string(row,col,item)
worksheet.write(row,col+1,date,date_format) #worksheet.write_datetime(row, col + 1, date, date_format )
worksheet.write(row,col+2,cost,money) #worksheet.write_number (row, col + 2, cost, money_format)
row+=1
# Write a total using a formula.
worksheet.write(row,0,'Total',bold) #row已經在之前的for循環中得到改變
worksheet.write(row,2,'=sum(C1:C4)',money) #可以寫入excel公式,簡直不要太厲害
workbook.close()
結果如下:
image.png
其實單看這些小例子已經能夠得到很多信息了,甚至可以在實際工作環境中使用了,但是不能只滿足這些,要學漁而不要 魚