Python for Excel (Chinese Edition), 2nd Edition

第 8 章. Excel 自动化

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本章拉开了第四部分的序幕，该部分主要介绍 xlwings。虽然“Python in Excel”将 Excel 变成了一个 Jupyter 笔记本，但 xlwings 的目标是用 Python 取代 VBA。 因此，xlwings 允许您自动化 Excel 应用程序、运行宏并创建自定义函数。为此，xlwings 依赖于我们在第 2 章中安装的 Python 环境。因此，您可以离线工作，并使用任何您想要的第三方包。

本章将从读取和写入单元格值等基础内容开始。在了解 xlwings 如何与 pandas DataFrame、图表和图片配合使用后，我们将通过一个报表案例研究来实践这些技能。最后一节将教你如何提高脚本的性能，以及如何解决功能缺失的问题。本章要求你在 Windows 或 macOS 上运行代码示例，因为它们依赖于本地安装的 Microsoft Excel。

xlwings入门

xlwings的主要目标是作为VBA的直接替代方案，让你能够通过Python与Excel进行交互。由于Excel的网格布局非常适合展示列表、NumPy数组和pandas DataFrame等数据结构，因此xlwings的核心功能之一就是尽可能简化从Excel读取和向Excel写入数据的过程。 本节首先将介绍如何将 Excel 用作数据查看器——这在您于 Jupyter 笔记本中操作 DataFrame 时非常有用。接下来，我将带您了解 Excel 对象模型，最后您将学习如何从 Python 调用 VBA 代码。

将 Excel 用作数据查看器

如果DataFrame 包含超过十行数据，Jupyter Notebook 只会显示前五行和后五行。更好地理解数据的一种方法是绘制图表——这有助于发现异常值或其他不规则现象。不过，有时在 Excel 中滚动浏览完整数据集会更有帮助。这就是view函数的作用：

In [1]: # First, let's import the packages that we'll use in this chapter
        import datetime as dt
        import numpy as np
        import pandas as pd
        import xlwings as xw

In [2]: # Let's create a DataFrame based on pseudorandom numbers.
        # We'll make it large enough that only the head and tail are displayed.
        rng = np.random.default_rng(seed=1234)
        df = pd.DataFrame(
            data=rng.standard_normal((100, 5)),
            columns=[f"Sample {i}" for i in range(1, 6)],
        )
        df

Out[2]: Sample 1 Sample 2 Sample 3 Sample 4 Sample 5 0 -1.603837 0.064100 0.740891 0.152619 0.863744 1 2.913099 -1.478823 0.945473 -1.666135 0.343745 2 -0.512444 1.323759 -0.860280 0.519493 ...