Python-openpyxl教程5 - 与Pandas交互
前文：
Python-openpyxl教程1 - openpyxl简介
Python-openpyxl教程2 - 简单使用
Python-openpyxl教程3 - 读写性能
Python-openpyxl教程4 - 优化模式
插入和删除行和列，移动单元格的范围
插入行和列
您可以使用相关的工作表方法插入行或列：
openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.insert_rows()openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.insert_cols()openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.delete_rows()openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet.delete_cols()
默认值为一行或一列。例如，在第7行（在现有第7行之前）插入一行：
ws.insert_rows(7)
删除行和列
删除列F:H：
ws.delete_cols(6, 3)
单元格的移动范围
您还可以在工作表中移动单元格范围：
ws.move_range("D4:F10",rows=-1,cols=2)
这会将范围内的单元格D4:F10向上移动一列，向右移动两列。单元将覆盖任何现有单元。
如果单元格包含公式，则可以让openpyxl为您翻译这些公式，但是由于并非总是您所需要的，因此默认情况下将其禁用。同样，只有单元格的公式会被翻译。从其他单元格定义的名称对单元格的引用将不会更新；您可以ishiyong解析公式转换器执行此操作：
ws.move_range("G40:H10",rows=1,cols=1,translate=True)
这会将公式中的相对引用在范围内移动一行一列
和Pandas&NumPy一起使用
openpyxl可以与流行的Pandas和NumPy库一起使用
NumPy支持
openpyxl内置支持NumPy类型的float，integer和Boolean, 使用Pandas的时间戳类型支持DateTimes。
使用Pandas的DataFrame
该openpyxl.utils.dataframe.dataframe_to_rows()函数提供了一种 使用Pandas DataFrane 的简单方法：
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
ws.append(r)
虽然Pandas本身支持向Excel的转换，但这为客户端代码提供了更多的灵活性，包括直接将DataFrame流传输到文件的能力。
要将DataFrame转换为突出显示标题和索引的工作表，请执行以下操作：
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=True, header=True):
ws.append(r)
for cell in ws['A'] + ws[1]:
cell.style = 'Pandas'
wb.save("pandas_openpyxl.xlsx")
另外，如果只想转换数据，则可以使用只写模式：
from openpyxl.cell.cell import WriteOnlyCell
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
wb = Workbook(write_only=True)
ws = wb.create_sheet()
cell = WriteOnlyCell(ws)
cell.style = 'Pandas'
def format_first_row(row, cell):
for c in row:
cell.value = c
yield cell
rows =dataframe_to_rows(df)
first_row = format_first_row(next(rows),cell)
ws.append(first_row)
for row in rows:
row = list(row)
cell.value = row[0]
row[0] = cell
ws.append(row)
wb.save("openpyxl_stream.xlsx")
此代码将与标准工作簿一起使用。
将工作表转换为DataFrame
要将工作表转换为DataFrame，可以使用values属性。如果工作表没有标题或索引，这将非常容易：
df = DataFrame(ws.values)
如果工作表确实具有标题或索引，例如Pandas创建的标题或索引，则需要做更多的工作：
from itertools import islice
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.create_sheet()
data = ws.values
cols = next(data)[1:]
data = list(data)
idx = [r[0] for r in data]
data = (islice(r, 1, None) for r in data)
df = DataFrame(data, index=idx, columns=cols)
注：DataFrame是什么？
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值，字符串，布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看作由series组成的字典(公用一个索引)
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