python基础教程excel,python2操作excel
写入 Excel
当然，第一步是安装第三方模块：
Pipinstallxlsxwriter首先我们需要先创建一个工作簿：
importxlsxwriter
workbook=xlsxwriter . workbook( demo . xlsx )在所有操作之前，你需要记得导入我们刚刚安装的xlsx writer的模块。
接下来，我们创建一张图纸：
1=workbook . add _ worksheet( test _ sheet )创建后，需要关闭工作簿。这一步将保存我们刚刚创建的工作簿。
Workbook.close()好了，我们创建了一个excel，操作结束，下课。
老师，你回来就完了？
然后介绍如何将数据写入Excel。
首先，我们可以格式化一些单元格：
workfomat=workbook.add_format()
#粗体字体
workfomat.set_bold(True)
#边框宽度
workfomat.set_border(1)
#对齐
workfomat.set_align(left )
#将数据格式化为两位小数。
Workfomat.set_num_format(0.00 )然后我们把内容写入，边肖懒得去想具体的内容，直接把上一篇文章的内容复制过来：
Heads=[ ，中文，数学，英文]
数据=[
[小明，76，85，95]，
[小红，85，58，92]，
[《小王》，98，96，91]
]
sheet1.write_row(A1 ，heads，workfomat)
sheet1.write_row(A2 ，datas[0]，workfomat)
sheet1.write_row(A3 ，datas[1]，workfomat)
1.床单。write _ row (a4 ，datas [2]，workfomat)然后执行程序。让我们看看最终的输出结果：
除了这个输出，我们还可以指定输出的单元格格式：
让我们列出一个更复杂的输出日期类型：
fo mat 1=workbook . add _ format({ num _ format : YY/mm/DD/hh :mm : ss })
1.床单。Write _ DateTime (E5 ，日期时间。DateTime (2019，11，9，22，44，26)，FOMAT1)注意：以上格式必须加上，否则在Excel中显示的只是一个时间戳。
这里没有列出其他输出类型。下面是一些常用的：
#字符串类型
sheet1.write_string()
#数字类型
sheet1.wirte_number()
#空类型
sheet1.write_blank()
#公式
sheet1.write_formula()
#布尔类型
sheet1.write_boolean()
#超链接
1.床单。Write _ URL()我们还可以在Excel中插入图片。示例如下：
1.工作表的语法。insert _ image (i6 ， wx.jpg )如下：
insert_image(行，列，图像[，选项])
Row:行坐标，起始索引值为0；
Col:列坐标，起始索引值为0；
Image:string，是图像路径；
Options:dict type，可选参数，用于指定图片位置，如URL等信息；我们还可以在Excel中绘图，包括面积图、条形图、条形图、折线图、散点图等。
该对象由工作簿add_chart()方法创建，其中指定了图表类型：
chart=workbook . add _ chart({ type 3360 column })常见的图表样式如下：
面积：面积图样式
条形图：条形图
列：直方图
线条：线条样式的图表。
饼图：饼图
散布图：散布图
股票：股票型图表
Radar:然后使用insert_chart()工作表方法将雷达样式的图表作为嵌入图表插入到工作表中：
1.sheet _ insert _ chart (a7 ，chart)的完整示例如下：
chart=workbook . add _ chart({ type : column })
chart . add _ series({ values : =test _ sheet！$B$2:$B$4})
chart . add _ series({ values : =test _ sheet！$2:$C$4})
chart . add _ series({ values : =test _ sheet！$D$2:$D$4})
1.工作表insert _ chart (a7 ，chart)的结果如下：
这里介绍一些常见的简单操作。想了解更多的同学可以访问官方文档，链接：https://xlsxwriter.readthedocs.io/.
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本文转自：https://blog.csdn.net/meteor_93/article/details/103135021
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