python复制

# 安装依赖库
# pip install pandas openpyxl



df.to_excel('sales_data.xlsx',
index=False,
engine='openpyxl',
datetime_format='YYYY-MM-DD')

    
场景二：自动化生成带格式的周报
    
问题背景：运营人员需要程序自动生成包含合并单元格、条件格式等样式的业务周报
    
        
openpyxl样式控制方案
        

from openpyxl import Workbook

from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill
wb = Workbook()

ws = wb.active
设置表头样式
header_font = Font(bold=True, color="FFFFFF")

header_fill = PatternFill(start_color="4F81BD", end_color="4F81BD", fill_type="solid")

ws.append(["部门", "本周订单", "完成率"])
应用样式
for cell in ws[1]:

cell.font = header_font

cell.fill = header_fill

cell.alignment = Alignment(horizontal="center")
添加数据与条件格式
data_rows = [

["电商部", 2543, 0.92],

["物流部", 1872, 0.85],

["客服部", 982, 0.78]

]

for row in data_rows:

ws.append(row)
设置百分比格式
for cell in ws['C'][1:]:

cell.number_format = '0%'
wb.save("weekly_report.xlsx")

实现效果：




自动生成符合企业VI规范的报表


支持单元格合并、条件格式等复杂操作


字体/颜色/对齐样式精准控制








    
场景三：跨系统数据迁移对接
    
问题背景：开发人员需要将数据库查询结果导出为带有多工作表的规范Excel，供其他系统读取
    
        
xlsxwriter多表操作方案
        

import xlsxwriter

from datetime import datetime
创建新工作簿
workbook = xlsxwriter.Workbook('system_export.xlsx')
添加数据表
summary_sheet = workbook.add_worksheet('汇总')

detail_sheet = workbook.add_worksheet('明细')
设置表格保护
detail_sheet.protect()
写入汇总数据
summary_data = [

['总订单数', 58423],

['日均订单', 1947],

['最后更新', datetime.now()]

]

summary_sheet.write_column('A1', summary_data)
写入明细数据
headers = ['订单ID', '客户名称', '金额']

detail_sheet.write_row(0, 0, headers)
模拟数据库数据
for row in range(1, 1001):

detail_sheet.write(row, 0, f'DD2023{row:05}')

detail_sheet.write(row, 1, f'客户{row}')

detail_sheet.write(row, 2, row*100)
添加数据验证
detail_sheet.data_validation('C2:C1000', {

'validate': 'decimal',

'criteria': 'between',

'minimum': 100,

'maximum': 100000

})
workbook.close()

实现效果：




支持多工作表协同操作


添加数据验证规则保障数据质量


生成文件兼容旧版Excel








    
方案选型指南
    

        

            
技术指标
            
pandas方案
            
openpyxl方案
            
xlsxwriter方案
        
        

            
适用场景
            
快速数据转储
            
样式复杂报表
            
系统对接文件
        
        

            
处理速度
            
★★★★☆
            
★★★☆☆
            
★★★★☆
        
        

            
样式控制
            
基础样式
            
精细控制
            
高级功能
        
        

            
内存消耗
            
较高
            
中等
            
较低
        
    
    
实际开发中建议：中小型数据集优先使用pandas，样式复杂场景用openpyxl，需要生成超大文件时选择xlsxwriter。



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