自动化操作Excel -- 数字格式化设置

只要是和数据打交道的人，就避免不了接触 Excel。对于大量的重复性工作，靠人工往往会耗费大量的时间。借助 Python 编程，可以批量自动化完成这些操作，起到事半功倍的效果。

我们知道 Pandas 模块它能够方便快捷地处理 Excel 数据，但是对于 Excel 格式的设置，借助 `openpyxl` 模块是一个很好的选择，这也是本文的重点内容。

数字格式化设置

有时候，我们会碰到这样的需要：将数字以某种格式进行展示。

在 openpyxl 模块中，获取单元格对象后，调用 number_format 属性，即可完成单个单元格的数字格式化设置。我们罗列了一些常用的数字格式化选项，如表所示。

数字格式化选项	数字	正数效果展示	负数效果展示
General	1	1	1
0	1.6	2	-2
0.00	1	1.00	-1.00
0%	0.5	50%	-50%
0.00%	0.5	50.00%	-50.00%
#,##0	1000	1,000	-1,000
#,##0.00	1000	1,000.00	-1,000.00
0.00E+00	10000	1.00E+04	-1.00E+04
¥#,##0_);[红色]¥-#,##0	1234	¥1,234	¥-1,234
$#,##0.00_);[红色]$-#,##0.00	1234	$1,234.00	$-1,234.00
mm-dd-yy	2020-12-12	2020/12/12	-
h:mm:ss	10:30:30	10:30:30	-

这里我们随意挑选几个数字格式化选项，为大家做个演示。

在交互式环境中输入如下命令：

import datetimefrom openpyxl import Workbookwb = Workbook()ws = wb.activeprint(datetime.datetime(2026, 12, 12, 10, 30, 30))    # 输出：2020-12-12 10:30:30ws["A1"] = datetime.datetime(2026, 12, 12, 10, 30, 30)ws["A1"].number_format = "mm-dd-yy"ws["B1"] = 12345678ws["B1"].number_format = "¥#,##0.00_);[红色]¥-#,##0.00"wb.save("日期和时间.xlsx")

在 1、2 处，我们导入了 datetime 模块，并调用 datetime() 方法，以帮助我们生成一个指定的日期和时间。

在获取工作表对象 ws 后，首先利用赋值操作，将数据写入 A1、B1 单元格（见 3、5）。接着，调用单元格对象的 number_format 属性，再次利用赋值操作，分别为 A1、B1 单元格设置不同的数字格式（见 4、6），最终效果如图所示。

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