Python Excel Tutorial: Der endgültige Leitfaden

Einführung in Openpyxl

Openpyxl ist eine Python-Bibliothek, die es ermöglicht, Excel-Dateien zu lesen und in sie zu schreiben. 

Dieses Framework hilft dir, Funktionen zu schreiben, Tabellen zu formatieren, Berichte zu erstellen und Diagramme direkt in Python zu erstellen, ohne dass du eine Excel-Anwendung öffnen musst.

Außerdem können Nutzer/innen mit Openpyxl durch Arbeitsblätter iterieren und dieselbe Analyse für mehrere Datensätze gleichzeitig durchführen. 

Dies verbessert die Effizienz und ermöglicht die Automatisierung von Excel-Arbeitsabläufen, da die Nutzer/innen die Analyse nur auf einem Arbeitsblatt durchführen müssen und sie so oft wie nötig wiederholen können.

So installierst du Openpyxl

Um Openpyxl zu installieren, öffne einfach die Eingabeaufforderung oder die Powershell und gib den folgenden Befehl ein:

$pip install Openpyxl

Du solltest die folgende Meldung sehen, die anzeigt, dass das Paket erfolgreich installiert wurde:

Excel-Dateien in Python mit Openpyxl lesen

In diesem Tutorial verwenden wir den Video Game Sales-Datensatz von Kaggle. Dieser Datensatz wurde von unserem Team für diesen Lehrgang aufbereitet. Du kannst die modifizierte Version unter diesem Link herunterladen. Du kannst Excel in Python importieren, indem du den folgenden Prozess befolgst:

1. Laden der Arbeitsmappe

   Nachdem du den Datensatz heruntergeladen hast, importiere die Openpyxl-Bibliothek und lade die Arbeitsmappe in Python:

   import openpyxl 
   
   wb = openpyxl.load_workbook('videogamesales.xlsx')

   Da die Excel-Datei nun als Python-Objekt geladen ist, musst du der Bibliothek mitteilen, auf welches Arbeitsblatt sie zugreifen soll. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun:

   Die erste Methode besteht darin, einfach das aktive Arbeitsblatt, also das erste Blatt in der Arbeitsmappe, mit der folgenden Codezeile aufzurufen:

   ws = wb.active

   Wenn du den Namen des Arbeitsblatts kennst, kannst du es alternativ auch über seinen Namen aufrufen. In diesem Abschnitt des Lehrgangs werden wir das Blatt "vgsales" verwenden:

   ws = wb['vgsales']

   Zählen wir nun die Anzahl der Zeilen und Spalten in diesem Arbeitsblatt:

   print('Total number of rows: '+str(ws.max_row)+'. And total number of columns: '+str(ws.max_column))

   Der obige Code sollte die folgende Ausgabe liefern:

   Total number of rows: 16328. And total number of columns: 10

   Jetzt, da wir die Abmessungen des Blattes kennen, können wir lernen, wie man Daten aus der Arbeitsmappe liest. 

2. Daten aus einer Zelle lesen

   Hier ist ein Screenshot des aktiven Blattes, mit dem wir in diesem Abschnitt arbeiten werden:

   

   Um mit Openpyxl Daten aus einer bestimmten Zelle abzurufen, kannst du den Wert der Zelle wie folgt eingeben:

   print('The value in cell A1 is: '+ws['A1'].value)

   Du solltest die folgende Ausgabe erhalten:

   The value in cell A1 is: Rank

3. Daten aus mehreren Zellen lesen

   Jetzt wissen wir, wie wir Daten aus einer bestimmten Zelle lesen können. Was wäre, wenn wir alle Zellwerte in einer bestimmten Zeile des Arbeitsblatts ausdrucken wollten?

   Dazu kannst du eine einfache "for-Schleife" schreiben, die alle Werte in einer bestimmten Zeile durchläuft:

   values = [ws.cell(row=1,column=i).value for i in range(1,ws.max_column+1)]
   print(values)

   Der obige Code gibt alle Werte in der ersten Zeile aus:

   ['Rank', 'Name', 'Platform', 'Year', 'Genre', 'Publisher', 'NA_Sales', 'EU_Sales', 'JP_Sales', 'Other_Sales']

   Als Nächstes wollen wir versuchen, mehrere Zeilen in einer bestimmten Spalte auszudrucken.

   Wir werden eine for-Schleife erstellen, um die ersten zehn Zeilen in der Spalte "Name" als Liste darzustellen. Wir sollten die Namen erhalten, die in dem roten Kasten unten hervorgehoben sind:

   

   data=[ws.cell(row=i,column=2).value for i in range(2,12)]
   print(data)

   Der obige Code erzeugt die folgende Ausgabe:

   ['Wii Sports', 'Super Mario Bros.', 'Mario Kart Wii', 'Wii Sports Resort', 'Pokemon Red/Pokemon Blue', 'Tetris', 'New Super Mario Bros.', 'Wii Play', 'New Super Mario Bros. Wii', 'Duck Hunt']

   Zum Schluss drucken wir die ersten zehn Zeilen in einem Bereich von Spalten in der Kalkulationstabelle aus:

   # reading data from a range of cells (from column 1 to 6)
   
   my_list = list()
   
   for value in ws.iter_rows(
       min_row=1, max_row=11, min_col=1, max_col=6, 
       values_only=True):
       my_list.append(value)
       
   for ele1,ele2,ele3,ele4,ele5,ele6 in my_list:
       (print ("{:<8}{:<35}{:<10}
                {:<10}{:<15}{:<15}".format(ele1,ele2,ele3,ele4,ele5,ele6)))

   Nachdem du den obigen Code ausgeführt hast, sollten die ersten zehn Datenzeilen in den ersten sechs Spalten angezeigt werden:

   

Mit Openpyxl in Excel-Dateien schreiben

Da wir nun wissen, wie wir auf Excel-Dateien zugreifen und sie lesen können, wollen wir lernen, wie wir mit Openpyxl in sie schreiben können.

1. Schreiben in eine Zelle

   Es gibt zwei Möglichkeiten, wie du mit Openpyxl in eine Datei schreiben kannst.

   Erstens kannst du die Zelle direkt über ihre Taste aufrufen:

   ws['K1'] = 'Sum of Sales'

   Eine Alternative ist, die Zeilen- und Spaltenposition der Zelle anzugeben, in die du schreiben möchtest:

   ws.cell(row=1, column=11, value = 'Sum of Sales')

   Jedes Mal, wenn du mit Openpyxl in eine Excel-Datei schreibst, musst du deine Änderungen mit der folgenden Codezeile speichern, sonst werden sie nicht in das Arbeitsblatt übernommen:

   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Wenn deine Arbeitsmappe geöffnet ist, wenn du versuchst, sie zu speichern, bekommst du den folgenden Berechtigungsfehler:

   

   Stelle sicher, dass du die Excel-Datei schließt, bevor du deine Änderungen speicherst. Du kannst es dann erneut öffnen, um sicherzustellen, dass die Änderung in deinem Arbeitsblatt übernommen wird:

   

   Beachte, dass in Zelle K1 eine neue Spalte mit dem Namen "Summe der Verkäufe" erstellt wurde.

2. Eine neue Spalte erstellen

   Addieren wir nun die Summe der Verkäufe in jeder Region und schreiben sie in Spalte K.

   Wir tun dies für die Verkaufsdaten in der ersten Zeile:

   row_position = 2
   col_position = 7
   
   total_sales = ((ws.cell(row=row_position, column=col_position).value)+
                  (ws.cell(row=row_position, column=col_position+1).value)+
                  (ws.cell(row=row_position, column=col_position+2).value)+
                  (ws.cell(row=row_position, column=col_position+3).value))
   
   ws.cell(row=2,column=11).value=total_sales
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Beachte, dass der Gesamtumsatz in Zelle K2 für das erste Spiel im Arbeitsblatt berechnet wurde:

   

   Auf ähnliche Weise erstellen wir eine for-Schleife, um die Verkaufswerte in jeder Zeile zu summieren:

   row_position = 1
   
   for i in range(1, ws.max_row):
   
       row_position += 1
       NA_Sales = ws.cell(row=row_position, column=7).value
       EU_Sales = ws.cell(row=row_position, column=8).value
       JP_Sales = ws.cell(row=row_position, column=9).value
       Other_Sales = ws.cell(row=row_position, column=10).value
   
       total_sales = (NA_Sales + EU_Sales + JP_Sales + Other_Sales)
       ws.cell(row=row_position, column=11).value = total_sales
   
   wb.save("videogamesales.xlsx")

   Deine Excel-Datei sollte jetzt eine neue Spalte enthalten, die die Gesamtverkäufe von Videospielen in allen Regionen angibt:

   

3. Neue Zeilen anhängen

   Um eine neue Zeile an die Arbeitsmappe anzuhängen, erstellst du einfach ein Tupel mit den Werten, die du einfügen möchtest, und schreibst es in das Blatt:

   new_row = (1,'The Legend of Zelda',1986,'Action','Nintendo',3.74,0.93,1.69,0.14,6.51,6.5)
   
   ws.append(new_row)
       
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Du kannst bestätigen, dass diese Daten angefügt wurden, indem du die letzte Zeile in der Arbeitsmappe ausdruckst:

   values = [ws.cell(row=ws.max_row,column=i).value for i in range(1,ws.max_column+1)]
   print(values)

   Es wird die folgende Ausgabe erzeugt:

   [1, 'The Legend of Zelda', 1986, 'Action', 'Nintendo', 3.74, 0.93, 1.69, 0.14, 6.51, 6.5]

4. Löschen von Zeilen

   Um die neue Zeile zu löschen, die wir gerade erstellt haben, kannst du die folgende Codezeile ausführen:

   ws.delete_rows(ws.max_row, 1) # row number, number of rows to delete
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Das erste Argument in der Funktion delete_rows() ist die Zeilennummer, die du löschen willst. Das zweite Argument gibt die Anzahl der Zeilen an, die gelöscht werden sollen.

Excel-Formeln mit Openpyxl erstellen

Du kannst Openpyxl verwenden, um Formeln zu schreiben, genau wie du es in Excel tun würdest. Hier sind einige Beispiele für grundlegende Funktionen, die du mit Openpyxl erstellen kannst:

1. DURCHSCHNITT

   Legen wir eine neue Spalte mit dem Namen "Durchschnittlicher Umsatz" an, um den durchschnittlichen Gesamtumsatz mit Videospielen in allen Märkten zu berechnen:

   ws['P1'] = 'Average Sales'
   ws['P2'] = '= AVERAGE(K2:K16220)'
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Der durchschnittliche Umsatz über alle Märkte hinweg beträgt etwa 0,19. Dieser wird in Zelle P2 deines Arbeitsblatts gedruckt.

2. COUNTA

   Die Funktion "COUNTA" in Excel zählt die Zellen, die innerhalb eines bestimmten Bereichs ausgefüllt sind. Verwenden wir sie, um die Anzahl der Datensätze zwischen E2 und E16220 zu finden:

   ws['Q1'] = "Number of Populated Cells" 
   ws['Q2'] = '=COUNTA(E2:E16220)'
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   In diesem Bereich gibt es 16.219 Datensätze, die Informationen enthalten.

3. COUNTIF

   COUNTIF ist eine häufig verwendete Excel-Funktion, die die Anzahl der Zellen zählt, die eine bestimmte Bedingung erfüllen. Benutzen wir sie, um die Anzahl der Spiele in diesem Datensatz mit dem Genre "Sport" zu zählen:

   ws['R1'] = 'Number of Rows with Sports Genre'
   ws['R2'] = '=COUNTIF(E2:E16220, "Sports")'
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Es gibt 2.296 Sportspiele in dem Datensatz.

4. SUMIF

   Jetzt wollen wir mit der Funktion SUMIF die Summe der Umsätze ermitteln, die durch Sportspiele erzielt wurden:

   ws['S1'] = 'Total Sports Sales'
   ws['S2'] = '=SUMIF(E2:E16220, "Sports",K2:K16220)'
    
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Die Gesamtzahl der durch Sportspiele erzielten Umsätze beträgt 454.

5. DECKEN

   Die CEILING-Funktion in Excel rundet eine Zahl auf das nächste angegebene Vielfache auf. Mit dieser Funktion können wir den Gesamtumsatz der Sportspiele aufrunden:

   ws['T1'] = 'Rounded Sum of Sports Sales'
   ws['T2'] = '=CEILING(S2,25)'
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Wir haben den Gesamtumsatz der Sportspiele auf das nächste Vielfache von 25 gerundet, was ein Ergebnis von 475 ergibt.

   Die obigen Codeschnipsel sollten die folgende Ausgabe in deinem Excel-Blatt erzeugen (aus den Zellen P1 bis T2):

   

   In unserem Spickzettel zu den Excel-Grundlagen erfährst du mehr über Excel-Formeln, Operatoren, mathematische Funktionen und bedingte Berechnungen.

Arbeiten mit Blättern in Openpyxl

Nachdem wir nun wissen, wie wir auf Arbeitsblätter zugreifen und in sie schreiben können, wollen wir lernen, wie wir sie mit Openpyxl bearbeiten, entfernen und duplizieren können.

1. Namen der Blätter ändern

   Zuerst geben wir den Namen des aktiven Blatts aus, mit dem wir gerade arbeiten, indem wir das Attribut title von Openpyxl verwenden:

   print(ws.title)

   Die folgende Ausgabe wird gerendert:

   vgsales

   Jetzt benennen wir dieses Arbeitsblatt mit den folgenden Codezeilen um:

   ws.title ='Video Game Sales Data'
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Der Name deines aktiven Blatts sollte nun in "Verkaufsdaten für Videospiele" geändert werden.

2. Ein neues Arbeitsblatt erstellen

   Führe die folgende Codezeile aus, um alle Arbeitsblätter in der Arbeitsmappe aufzulisten:

   print(wb.sheetnames)

   Du wirst ein Array sehen, das die Namen aller Arbeitsblätter in der Datei auflistet:

   ['Video Game Sales Data', 'Total Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Year']

   Legen wir nun ein neues leeres Arbeitsblatt an:

   wb.create_sheet('Empty Sheet') # create an empty sheet
   print(wb.sheetnames) # print sheet names again
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Beachte, dass jetzt ein neues Blatt mit dem Namen "Leeres Blatt" erstellt worden ist:

   ['Video Game Sales Data', 'Total Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Year', ‘Empty Sheet’]

3. Ein Arbeitsblatt löschen

   Um ein Arbeitsblatt mit Openpyxl zu löschen, verwendest du einfach das Attribut remove und druckst alle Blattnamen erneut aus, um zu bestätigen, dass das Blatt gelöscht wurde:

   wb.remove(wb['Empty Sheet'])
   print(wb.sheetnames)
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Beachte, dass das Arbeitsblatt "Leeres Blatt" nicht mehr verfügbar ist:

   ['Video Game Sales Data', 'Total Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Year']

4. Ein Arbeitsblatt duplizieren

   Zum Schluss führst du diese Codezeile aus, um eine Kopie eines bestehenden Arbeitsblatts zu erstellen:

   wb.copy_worksheet(wb['Video Game Sales Data'])
   wb.save('vgsales_2.xlsx')

   Wenn wir alle Blattnamen noch einmal ausdrucken, erhalten wir die folgende Ausgabe:

   ['Video Game Sales Data', 'Total Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Genre', 'Breakdown of Sales by Year', 'Video Game Sales Data Copy']

Hinzufügen von Diagrammen zu einer Excel-Datei mit Openpyxl

Excel wird oft als das Tool schlechthin für die Erstellung von Visualisierungen und Zusammenfassungen von Datensätzen angesehen. In diesem Abschnitt lernen wir, wie man mit Openpyxl Diagramme in Excel direkt aus Python erstellt.

1. Balkendiagramm

   Erstellen wir zunächst ein einfaches Balkendiagramm, das die Gesamtverkäufe von Videospielen nach Genre anzeigt. Dazu verwenden wir das Arbeitsblatt "Gesamtumsatz nach Gattung":

   

   Dieses Arbeitsblatt enthält eine Pivot-Tabelle, in der die Summe der Verkäufe nach Genre aggregiert wurde, wie im Screenshot oben zu sehen ist.

   Bevor wir mit der Erstellung des Balkendiagramms beginnen, greifen wir auf dieses Arbeitsblatt zu:

   ws = wb['Total Sales by Genre'] # access the required worksheet

   Jetzt müssen wir Openpyxl die Werte und Kategorien mitteilen, die wir darstellen möchten.

   Werte:

   Die Werte enthalten die "Summe der Verkäufe", die wir darstellen wollen. Wir müssen Openpyxl mitteilen, wo diese Daten in der Excel-Datei zu finden sind, indem wir den Bereich angeben, in dem deine Werte beginnen und enden.

   Mit vier Parametern in Openpyxl kannst du angeben, wo sich deine Werte befinden:

   • Min_column: Die minimale Spalte, die Daten enthält
   • Max_column: Die maximale Spalte, die Daten enthält
   • Min_row: Die kleinste Zeile, die Daten enthält
   • Max_row: Die maximale Zeile, die Daten enthält

   Hier ist ein Bild, das zeigt, wie du diese Parameter definieren kannst:

   

   Beachte, dass die kleinste Zeile die erste Zeile ist und nicht die zweite. Das liegt daran, dass Openpyxl mit der Zählung ab der Zeile beginnt, in der ein numerischer Wert steht.

   # Values for plotting
   
   from openpyxl.chart import Reference
   
   values = Reference(ws,         # worksheet object   
                      min_col=2,  # minimum column where your values begin
                      max_col=2,  # maximum column where your values end
                      min_row=1,  # minimum row you’d like to plot from
                      max_row=13) # maximum row you’d like to plot from

   Kategorien

   Jetzt müssen wir die gleichen Parameter für die Kategorien in unserem Balkendiagramm definieren:

   

   Hier ist der Code, den du verwenden kannst, um Parameter für die Kategorien des Diagramms festzulegen:

   cats = Reference(ws, 
                    min_col=1, 
                    max_col=1, 
                    min_row=2, 
                    max_row=13)

   Erstellen des Balkendiagramms

   Jetzt können wir das Balkendiagrammobjekt erstellen und unsere Werte und Kategorien mit den folgenden Codezeilen einfügen:

   from openpyxl.chart import BarChart
   
   chart = BarChart()
   chart.add_data(values, titles_from_data=True)
   chart.set_categories(cats)

   Chart-Titel festlegen

   Schließlich kannst du die Diagrammtitel festlegen und Openpyxl mitteilen, wo du sie in der Excel-Tabelle erstellen möchtest:

   # set the title of the chart
   chart.title = "Total Sales"
   
   # set the title of the x-axis
   chart.x_axis.title = "Genre"
   
   # set the title of the y-axis
   chart.y_axis.title = "Total Sales by Genre"
   
   # the top-left corner of the chart
   # is anchored to cell F2 .
   ws.add_chart(chart,"D2")
   
   # save the file 
   wb.save("videogamesales.xlsx")

   Du kannst dann die Excel-Datei öffnen und zum Arbeitsblatt "Gesamtumsatz nach Gattung" navigieren. Du solltest ein Diagramm sehen, das wie folgt aussieht:

   

2. Gruppiertes Balkendiagramm

   Jetzt wollen wir ein gruppiertes Balkendiagramm erstellen, das die Gesamtverkäufe nach Genre und Region anzeigt. Die Daten für diese Tabelle findest du im Arbeitsblatt "Aufschlüsselung der Verkäufe nach Genre":

   

   Ähnlich wie bei der Erstellung des Balkendiagramms müssen wir den Bereich für Werte und Kategorien festlegen:

   

   Wir können nun auf das Arbeitsblatt zugreifen und dies im Code niederschreiben:

   ### Creating a Grouped Bar Chart with Openpyxl
   
   ws = wb['Breakdown of Sales by Genre'] # access worksheet
   
   # Data for plotting
   
   values = Reference(ws,
                      min_col=2,
                      max_col=5,
                      min_row=1,
                      max_row=13)
   
   cats = Reference(ws, min_col=1, 
                        max_col=1, 
                        min_row=2, 
                        max_row=13)

   Jetzt können wir das Balkendiagrammobjekt erstellen, die Werte und Kategorien darin einfügen und die Titelparameter genau wie zuvor festlegen:

   # Create object of BarChart class
   
   chart = BarChart()
   chart.add_data(values, titles_from_data=True)
   chart.set_categories(cats)
   
   # set the title of the chart
   chart.title = "Sales Breakdown"
   
   # set the title of the x-axis
   chart.x_axis.title = "Genre"
   
   # set the title of the y-axis
   chart.y_axis.title = "Breakdown of Sales by Genre"
   
   # the top-left corner of the chart is anchored to cell H2.
   ws.add_chart(chart,"H2")
   
   # save the file 
   wb.save("videogamesales.xlsx")

   Sobald du das Arbeitsblatt öffnest, sollte ein gruppiertes Balkendiagramm erscheinen, das wie folgt aussieht:

   

3. Gestapeltes Liniendiagramm

   Zum Schluss erstellen wir ein gestapeltes Liniendiagramm mit den Daten auf der Registerkarte "Aufschlüsselung der Verkäufe nach Jahren". Dieses Arbeitsblatt enthält die Verkaufszahlen von Videospielen, aufgeschlüsselt nach Jahr und Region:

   

   Legen wir den Bereich für die Werte und Kategorien dieses Diagramms fest:

   

   Jetzt können wir diese Mindest- und Höchstwerte in den Code schreiben:

   # Data for plotting
   
   values = Reference(ws,
                      min_col=2,
                      max_col=6,
                      min_row=1,
                      max_row=40)
   
   cats = Reference(ws, min_col=1, max_col=1, min_row=2, max_row=40)

   Zum Schluss erstellen wir das Liniendiagrammobjekt und legen den Titel, die x-Achse und die y-Achse des Diagramms fest:

   # Create object of LineChart class
   
   from openpyxl.chart import LineChart
   
   chart = LineChart()
   chart.add_data(values, titles_from_data=True)
   chart.set_categories(cats)
   
   # set the title of the chart
   chart.title = "Total Sales"
   
   # set the title of the x-axis
   chart.x_axis.title = "Year"
   
   # set the title of the y-axis
   chart.y_axis.title = "Total Sales by Year"
   
   # the top-left corner of the chart is anchored to cell H2 
   ws.add_chart(chart,"H2")
   
   # save the file 
   wb.save("videogamesales.xlsx")

   Auf deinem Arbeitsblatt sollte ein gestapeltes Liniendiagramm erscheinen, das wie folgt aussieht:

   

Zellen mit Openpyxl formatieren

Mit Openpyxl kannst du Zellen in Excel-Arbeitsmappen formatieren. Du kannst deine Tabellenkalkulation verschönern, indem du Schriftgrößen, Hintergrundfarben und Zellränder direkt in Python änderst.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie du dein Python-Excel-Tabellenblatt mit Openpyxl anpassen kannst:

1. Ändern von Schriftgrößen und -stilen

   Vergrößern wir die Schriftgröße in Zelle A1 und fetten den Text mit den folgenden Codezeilen:

   from openpyxl.styles import Font
   
   ws = wb['Video Game Sales Data']
   ws['A1'].font = Font(bold=True, size=12)
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Beachte, dass der Text in Zelle A1 jetzt etwas größer und fett gedruckt ist:

   

   Was wäre nun, wenn wir die Schriftgröße und den Stil für alle Spaltenüberschriften in der ersten Zeile ändern wollten?

   Dazu können wir denselben Code verwenden und einfach eine for-Schleife erstellen, die alle Spalten der ersten Zeile durchläuft:

   for cell in ws["1:1"]: 
       cell.font = Font(bold=True, size=12)
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Wenn wir durch ["1:1"] iterieren, teilen wir Openpyxl die Start- und Endzeilen mit, die durchlaufen werden sollen. Wenn wir zum Beispiel eine Schleife durch die ersten zehn Zeilen ziehen wollen, müssen wir stattdessen ["1:10"] angeben.

   Du kannst die Excel-Tabelle öffnen, um zu überprüfen, ob die Änderungen übernommen wurden:

   

2. Schriftfarbe ändern

   Du kannst die Schriftfarben in Openpyxl mithilfe von Hex-Codes ändern:

   from openpyxl.styles import colors
   
   ws['A1'].font = Font(color = 'FF0000',bold=True, size=12) ## red
   ws['A2'].font = Font(color = '0000FF') ## blue
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Nachdem du die Arbeitsmappe gespeichert und wieder geöffnet hast, sollten sich die Schriftfarben in den Zellen A1 und A2 geändert haben:
   
   

3. Ändern der Zellenhintergrundfarbe

   Um die Hintergrundfarbe einer Zelle zu ändern, kannst du das PatternFill-Modul von Openpyxl verwenden:

   ## changing background color of a cell
   
   from openpyxl.styles import PatternFill
   
   ws["A1"].fill = PatternFill('solid', start_color="38e3ff") # light blue background color
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Die folgende Änderung sollte sich in deinem Arbeitsblatt widerspiegeln:

   

4. Hinzufügen von Zellrändern

   Um mit Openpyxl einen Zellrand hinzuzufügen, führst du die folgenden Codezeilen aus:

   ## cell borders
   
   from openpyxl.styles import Border, Side
   
   my_border = Side(border_style="thin", color="000000")
   
   ws["A1"].border = Border(
       top=my_border, left=my_border, right=my_border, bottom=my_border
   )
   
   wb.save("videogamesales.xlsx")

   Du solltest einen Rahmen sehen, der so aussieht, dass er sich über die Zelle A1 erstreckt:

   

5. Bedingte Formatierung

   Unter bedingter Formatierung versteht man das Hervorheben bestimmter Werte in einer Excel-Datei auf der Grundlage einer Reihe von Bedingungen. Sie ermöglicht es den Nutzern, Daten einfacher zu visualisieren und die Werte in ihren Arbeitsblättern besser zu verstehen.

   Verwenden wir Openpyxl, um alle Verkaufswerte von Videospielen, die größer oder gleich 8 sind, grün zu markieren:

   from openpyxl.formatting.rule import CellIsRule
   
   
   fill = PatternFill(
       start_color='90EE90',
       end_color='90EE90',fill_type='solid') # specify background color
   
   ws.conditional_formatting.add(
       'G2:K16594', CellIsRule(operator='greaterThan', formula=[8], fill=fill)) # include formatting rule
   
   wb.save('videogamesales.xlsx')

   Im ersten Codeblock geben wir die Hintergrundfarbe der Zellen an, die wir formatieren möchten. In diesem Fall ist die Farbe hellgrün.

   Dann erstellen wir eine bedingte Formatierungsregel, die besagt, dass jeder Wert, der größer als 8 ist, mit der von uns festgelegten Füllfarbe hervorgehoben werden soll. Wir geben auch den Bereich der Zellen an, auf den wir diese Bedingung anwenden möchten.

   Nachdem du den obigen Code ausgeführt hast, sollten alle Verkaufswerte über 8 wie folgt hervorgehoben werden:

   

Arbeiten mit Excel in Python: Nächste Schritte

Wir haben in diesem Lernprogramm viel behandelt, angefangen bei den Grundlagen der Openpyxl-Bibliothek bis hin zu fortgeschrittenen Operationen wie dem Erstellen von Diagrammen und dem Formatieren von Tabellen in Python.

Für sich genommen sind Python und Excel leistungsstarke Werkzeuge zur Datenverarbeitung, mit denen du Vorhersagemodelle erstellen, analytische Berichte verfassen und mathematische Berechnungen durchführen kannst.

Der größte Vorteil von Excel ist, dass es von fast jedem benutzt wird. Von technisch nicht versierten Interessenvertretern bis hin zu Einsteigern verstehen Mitarbeiter aller Ebenen Berichte, die in einer Excel-Tabelle dargestellt werden. 

Python hingegen wird verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und Modelle zu erstellen. Es kann Teams dabei helfen, mühsame Aufgaben zu automatisieren und die organisatorische Effizienz zu verbessern.

Wenn Excel und Python zusammen verwendet werden, können die Arbeitsabläufe eines Unternehmens um Stunden verkürzt werden, ohne dass die Benutzeroberfläche, mit der alle Mitarbeiter vertraut sind, verändert werden muss.

Jetzt, da du weißt, wie Openpyxl für die Arbeit mit Excel-Tabellen verwendet werden kann, findest du hier einige Möglichkeiten, wie du dieses neu erworbene Wissen nutzen kannst, um deine bestehenden Arbeitsabläufe zu verbessern:

1. Übung an größeren Datensätzen

   Der Datensatz, den wir oben verwendet haben, hat nur etwa 16.000 Zeilen, während Openpyxl mit den optimierten Modi der Bibliothek viel größere Mengen verarbeiten kann. Wenn es dein Ziel ist, große Excel-Arbeitsmappen schnell zu bearbeiten, kannst du mit Openpyxl im optimierten Lese- und Schreibmodus üben.

2. Nimm einen Online-Kurs

   Wir haben zwar die Grundlagen der Arbeit mit Excel in Python behandelt, aber es gibt viele Konzepte, die in diesem Kurs nicht behandelt werden konnten. Dazu gehören das Arbeiten mit mehreren Excel-Tabellen, das Erstellen von Pivot-Tabellen und das Zusammenfassen großer Datenmengen.
   
   Wir empfehlen, den Kurs Python für Tabellenkalkulationsanwender von Datacamp zu besuchen, um einige dieser Wissenslücken zu schließen.

3. Lerne, Excel-Workflows in Python zu automatisieren

    Wie bereits erwähnt, liegt der größte Vorteil von Bibliotheken wie Openpyxl in der Möglichkeit, mit mehreren Arbeitsmappen gleichzeitig zu arbeiten und Arbeitsabläufe so zu planen, dass sie nicht mehrmals wiederholt werden müssen.
   
   Du kannst versuchen, eine einfache Funktion zu erstellen, die mehrere Arbeitsmappen auf einmal durchläuft und einige der in diesem Lehrgang behandelten Operationen ausführt.

4. Lerne über verschiedene Bibliotheken

   Openpyxl ist zwar eine Möglichkeit, Excel-Dateien mit Python zu bearbeiten, aber es gibt auch Alternativen wie die Pandas-Bibliothek, mit der du Excel-Inhalte schneller verarbeiten kannst.
   
   Wenn Zellformatierung oder die direkte Arbeit mit Excel-Formeln keine Voraussetzung für dich ist, ist Pandas vielleicht sogar einfacher zu erlernen, weil es eine bessere Dokumentation und Unterstützung durch die Community hat.
   
   Du kannst unseren Kurs Datenmanipulation mit Pandas besuchen, um die Bibliothek noch heute kennenzulernen.