使用openpyxl库读取Excel文件数据

在Python中，我们经常需要读取和处理Excel文件中的数据。openpyxl是一个功能强大的库，可以轻松地实现Excel文件的读写操作。本文将介绍如何使用openpyxl库读取Excel文件中的数据。

1. 导入所需库

首先，我们需要导入openpyxl库，这个库提供了许多用于操作Excel文件的功能。

from openpyxl import load_workbook

2. 加载工作簿

接下来，我们需要加载Excel文件的工作簿。

workbook = load_workbook(filename=r'C:\Users\liuchunlin2\Desktop\新建文件夹\新建 XLSX 工作表.xlsx')

请注意，filename参数需要指定Excel文件的路径。

3. 获取指定工作表

在Excel文件中，可能包含多个工作表。我们需要指定要获取数据的工作表名称。

sheet_name = "Sheet1"
sheet = workbook[sheet_name]

根据指定的工作表名称，我们可以获取到对应的工作表对象。

4. 遍历行和列

接下来，我们可以使用不同的方法遍历工作表中的行和列，并获取每个单元格的值。

4.1 遍历行

我们可以使用iter_rows()方法来获取指定范围内的一系列行，并遍历每行中的每个单元格。

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, min_col=1, max_col=1):
    for cell in row:
        print(cell.value)

4.2 遍历列

同样地，我们可以使用iter_cols()方法获取指定范围内的一系列列，并遍历每列中的每个单元格。

for col in sheet.iter_cols(min_row=1, max_row=1, min_col=1, max_col=1):
    for cell in col:
        print(cell.value)

4.3 遍历所有行和列

除了使用上述方法来遍历特定范围内的行和列，我们还可以直接获取工作表中的所有行和列，并遍历每个单元格。

# 遍历所有行
for row in sheet.rows:
    for cell in row:
        print(cell.value)

# 遍历所有列
for col in sheet.columns:
    for cell in col:
        print(cell.value)

4.4 获取所有单元格的值

如果我们只关注单元格中的值，并跳过格式信息，可以使用iter_rows()和iter_cols()方法的values_only=True参数来实现。

# 获取所有行的值
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    for cell_value in row:
        print(cell_value)

# 获取所有列的值
for col in sheet.iter_cols(values_only=True):
    for cell_value in col:
        print(cell_value)

4.5 获取指定范围的单元格区域

如果我们只需要获取特定范围内的单元格区域，可以使用切片来实现。

# 获取指定范围内的单元格区域
for row in sheet['A1:E8']:
    for cell in row:
        print(cell.value)

总结

本文介绍了如何使用openpyxl库读取Excel文件中的数据。通过加载工作簿、获取指定工作表以及遍历行和列，我们可以轻松地读取Excel文件中的数据并进行处理

完整代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchunlin2\Desktop\新建文件夹\新建 XLSX 工作表.xlsx')

# 按店铺名称聚合销售数量
sales_by_shop = data.groupby('店铺名称')['销售数量'].sum()
# 使用 groupby() 方法按店铺名称聚合销售数量，并计算每个店铺的销售总量，结果保存在 sales_by_shop Series 中

# 绘制圆环图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99', '#ffa3a3'] # 设置颜色
wedges, texts, autotexts = ax.pie(sales_by_shop, labels=sales_by_shop.index,
                                  startangle=90, autopct='%.2f%%',
                                  wedgeprops={'width': 0.3}, labeldistance=1.15,
                                  colors=colors)
# 使用 ax.pie() 方法绘制圆环图，其中传递销售数量数据、标签、起始角度、百分比格式、扇形区域宽度、标签距离和颜色等参数，并将返回的三个对象分别保存在 wedges、texts 和 autotexts 变量中。

# 添加标题和图例
ax.set_title('店铺销量占比', size=20)  # 设置标题
ax.legend(wedges, sales_by_shop.index,  # 添加图例
          title="店铺名称",  # 图例标题
          loc="center left",  # 图例位置
          bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1),  # 图例框的坐标
          fontsize=14)

# 修改字体大小
plt.setp(texts, size=15)  # 修改标签字体大小
plt.setp(autotexts, size=14)  # 修改百分比字体大小

# 显示图形
plt.show()