python保存excel文件列宽自适应解决方案

╰半夏微凉° 2023-05-30 13:59 2阅读 0赞

### 背景 ###

python使用pandas库或其他工具处理excel文件有一个很尴尬的问题，就是保存成的excel文件几乎没有一点排版，比如这样的:  
![excel][]  
每一列都是一样宽，有些列内容太长会直接溢出单元格，很不美观。少量的表格还可以耐心的手动调整列宽，处理的表格多了就显得很麻烦。所以我想了一种办法解决这个问题。

### 思路 ###

这个问题的关键在于获得每一列应有的列宽，并调整它。通常只需要获得每一列内容的最大长度就可以达到目标。这里的长度不应该是字符串的长度，而是一串字符在excel表格中占的长度。经过观察可以发现，一个汉字的“长度”约为2，一个字母或数字的长度为1。由于大部分内容都是由汉字字母数字构成的，所以知道这点就足够完成我的程序了，这里使用了ord函数获得字符的ASCII值简单地判断一下是不是汉字。  
核心代码：

for elem in str_list:
    	elem_split = list(elem)
    	length = 0
    	for c in elem_split:
    		if ord(c) <= 256:
    	    	length += 1
    	    else:
    	        length += 2
    	len_list.append(length)

### 完整实现 ###

当然仅仅调整列宽还是不够的，我还希望可以实现当字符串过长时实现自动换行、合并单元格、涂色等功能，所以最终我将其封装成了一个类，根据不同的需求可实现各种功能。  
包括： 保存文件时列宽自适应、添加sheet而不是覆盖原xlsx文件、合并相同内容的单元格等

*  2020-04-18代码更新

# -*- coding:utf8 -*-
    from openpyxl.styles import Alignment
    from openpyxl.styles import PatternFill
    from openpyxl.styles import Font
    from openpyxl import Workbook, load_workbook
    from os import remove, path
    
    
    class XlsxSaver:
        """
        一个将DataFrame转换成格式化excel的工具
        """
        def __init__(self, df_in, filename='a.xlsx', sheet_name='Sheet1'):
            """
            df_in : 从一个DataFrame对象获取表格内容
            filename : 文件名
            sheet_name : 表名
            """
            self.filename = filename  # 保存的xlsx文件的名字
            self.user_def = []  # 储存由用户自定义的列的列名，这些列不再参与自动计算列宽
            if path.exists(filename):
                # 如果文件存在，就直接打开，添加Sheet
                self.wb = load_workbook(filename)
                self.sheet = self.wb.create_sheet(sheet_name)
            else:
                # 如果文件不存在，就创建表格
                self.wb = Workbook()
                self.sheet = self.wb.active
                self.sheet.title = sheet_name
            # 将df的内容复制给sheet
            self.df = df_in.copy()
            self.sheet.append(list(self.df.columns))
            for row in range(0, len(list(self.df.index))):
                for col in range(0, len(list(self.df.columns))):
                    self.sheet.cell(row+2, col+1).value = self.df.iloc[row, col]  # 注意：sheet行列从1开始计数
        
        def remove_file(self):
            remove(self.filename)
    
        def set_sheet_name(self, sheet_name):
            self.sheet.title = sheet_name
        
        def set_filename(self, filename):
            self.filename = filename
            
        def get_maxlength(self, series_in, col):
            """
            获取一个类型为object的Series中的最大占位长度，用于确定导出的xlsx文件的列宽
            col : 表头，也参与比较，解决有时候表头过长的问题
            """
            series = series_in.fillna('-')  # 填充空值，防止出现nan
            str_list = list(series)
            len_list = []
            for elem in str_list + [col]:
                elem_split = list(elem)
                length = 0
                for c in elem_split:
                    if ord(c) <= 256:
                        length += 1
                    else:
                        length += 2
                len_list.append(length)
            return max(len_list)
    
        def __auto_width(self):
            cols_list = list(self.df.columns)  # 获取列名
            for i in range(0, len(cols_list)):
                col = cols_list[i]
                if col in self.user_def:
                    continue
                self.sheet.cell(1, i+1).font = Font(bold=True)  # 加粗表头
                letter = chr(i+65)  # 由ASCII值获得对应的列字母
                max_len = self.get_maxlength(self.df[col].astype(str), col)
                if max_len <= 12:
                    self.sheet.column_dimensions[letter].width = 12
                elif max_len <= 50:
                    self.sheet.column_dimensions[letter].width = max_len + 2
                else:
                    self.sheet.column_dimensions[letter].width = 50
                    for cell in self.sheet[letter]:
                        cell.alignment = Alignment(wrap_text=True)
        
        def set_width(self, col_name, width):
            # 提供调整列宽的接口
            index = list(self.df.columns).index(col_name)
            letter = chr(index+65)
            self.sheet.column_dimensions[letter].width = width
            self.user_def.append(col_name)
            
        def set_color(self, col_name, color, rule):
            # 提供设置颜色的接口，rule:规则函数
            index = list(self.df.columns).index(col_name)
            letter = chr(index+65)
            for cell in self.sheet[letter]:
                if rule(cell.value):
                    cell.fill = PatternFill(fill_type="solid", start_color=color, end_color=color)
        
        def set_center_alignment(self, col_name):
            index = list(self.df.columns).index(col_name)
            letter = chr(index+65)
            for cell in self.sheet[letter]:
                cell.alignment = Alignment(wrap_text=True, horizontal='center')
    
        def save(self):
            # 自动调整列宽，并保存
            self.__auto_width()
            self.wb.save(self.filename)
        
        def set_merge(self, col_name):
            self.user_def.append(col_name)  # 设置为自定义列
            # 设置一列合并单元格
            index = list(self.df.columns).index(col_name)
            letter = chr(index+65)
            i = 1
            while True:
                if i >= self.sheet.max_row:
                    # 结束条件：单元格到底
                    break
                cell = self.sheet[letter+str(i)]
                j = i+1  # 第一步指向下一个单元格
                while True:
                    # 这个过程对j进行试探，最终j指向的单元格是与i连续相同的最后一个
                    cell_next = self.sheet[letter+str(j)]
                    if cell_next.value != cell.value:
                        j -= 1
                        break
                    else:
                        j += 1
                    if j > self.sheet.max_row:
                        j -= 1
                        break
                if j-i >= 1 and cell.value != '' and cell.value:
                    # 如果有连续两格以上的单元格内容相同，进行融合
                    msg = '%s%d:%s%d'%(letter,i,letter,j)
                    self.sheet.merge_cells(msg)
                # 控制一下格式
                self.sheet[letter+str(i)].alignment = Alignment(horizontal='center',
                                                                vertical='top',
                                                                wrap_text=True)
                i = j+1  # 继续指向下个单元格

使用示例

df = pd.read_sql(SQL, conn)  # 从数据库获取一张表
    xlsx = XlsxSaver(df, 'output.xlsx', 'sheet1')  # 初始化一个对象, 设定保存后的文件名和表名
    xlsx.set_width('col1', 30)  # 手动指定某列列宽
    xlsx.set_merge('col2')  # 设定col2列自动合并相邻相同的单元格
    xlsx.save()  # 储存, 此时除了col2列被手动指定了列宽，其他列都执行自适应的列宽

注: 如果对格式没有特别的要求的话没必要这么大费周章了，可以使用以下函数

def save_as_excel(df,xlsx_name='a.xlsx',sheet_name='sheet1',startrow=0,startcol=0):
        """
        功能是保存一个df对象为excel文件(xlsx)
        df：要保存的dataFrame对象
        xlsx_name:要保存的名字，注意加上后缀
        sheet_name:要保存的表的名字
        """
        writer=pd.ExcelWriter(xlsx_name)
        df.to_excel(writer,sheet_name = sheet_name,startrow=startrow,startcol=startcol,index=False)
        writer.save()#需要加上这一行，否则无法生成文件

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