Python openpyxl Excel 自動化處理教學：告別重複的手動操作

每個月都要手動整理 Excel 報表的痛苦，我太懂了。上一份工作的時候，光是每月彙整各部門的銷售數據就要花掉整整一個下午。後來我用 Python 寫了一個自動化腳本，15 分鐘的工作量縮到了 30 秒。今天就來分享怎麼用 openpyxl 做到這件事。

為什麼要用 Python 自動化 Excel？

理由很簡單：

• 重複性的操作可以一鍵完成
• 減少人為錯誤（複製貼上的時候手滑過的請舉手）
• 可以排程定時執行，完全無人值守
• 腳本可以重複使用、分享給同事

如果你已經會 Python 基礎，openpyxl 的學習曲線非常平緩，通常半天就能上手。

安裝與環境設定

pip install openpyxl

安裝完就可以開始了。如果你還沒設定好 Python 虛擬環境，建議先看看 Python 網頁爬蟲教學 裡面的環境設定章節。

讀取 Excel 檔案

先來認識 openpyxl 的三個核心概念：

• Workbook：整個 Excel 檔案
• Worksheet：工作表（分頁）
• Cell：儲存格，用 (row, column) 座標定位

from openpyxl import load_workbook

# 載入已存在的 Excel 檔案
wb = load_workbook('sales_data.xlsx')

# 取得作用中的工作表
ws = wb.active

# 也可以用名字指定
ws = wb['Sheet1']

# 讀取單一儲存格
print(ws['A1'].value)  # 用 Excel 風格的座標
print(ws.cell(row=1, column=1).value)  # 用數字座標

# 遍歷所有行
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    name, quantity, price = row[0], row[1], row[2]
    print(f'{name}: {quantity} x {price}')

寫入資料到 Excel

建立一個新的 Excel 檔案也非常簡單：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = '銷售報表'

# 寫入標題列
headers = ['產品名稱', '數量', '單價', '小計']
ws.append(headers)

# 寫入資料
data = [
    ['鍵盤', 50, 1200, '=B2*C2'],
    ['滑鼠', 80, 450, '=B3*C3'],
    ['螢幕', 20, 8500, '=B4*C4'],
]

for row in data:
    ws.append(row)

# 加入合計公式
ws.append(['', '', '合計', '=SUM(D2:D4)'])

wb.save('monthly_report.xlsx')
print('報表已產生！')

格式化儲存格

讓報表更專業，加上字型、顏色和框線：

from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Border, Side, Alignment

# 標題樣式
header_font = Font(name='微軟正黑體', size=12, bold=True, color='FFFFFF')
header_fill = PatternFill(start_color='2563EB', end_color='2563EB', fill_type='solid')
thin_border = Border(
    left=Side(style='thin'),
    right=Side(style='thin'),
    top=Side(style='thin'),
    bottom=Side(style='thin')
)

# 套用到標題列
for cell in ws[1]:
    cell.font = header_font
    cell.fill = header_fill
    cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
    cell.border = thin_border

# 設定欄寬
ws.column_dimensions['A'].width = 15
ws.column_dimensions['B'].width = 10
ws.column_dimensions['C'].width = 10
ws.column_dimensions['D'].width = 12

# 數字格式
for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=4):
    for cell in row:
        cell.number_format = '#,##0'
        cell.border = thin_border

wb.save('formatted_report.xlsx')

實戰專案：自動化月度銷售報表

把以上學到的技巧整合起來，做一個完整的自動化報表產生器：

import os
from datetime import datetime
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

def generate_monthly_report(data_file, output_dir='reports'):
    """從原始資料產生月度報表"""
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    # 讀取原始資料
    raw = load_workbook(data_file)
    raw_ws = raw.active

    # 建立新報表
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = f'{datetime.now().strftime("%Y年%m月")} 銷售報表'

    # 彙整資料
    sales_by_product = {}
    for row in raw_ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        product, qty, price = row[0], row[1], row[2]
        if product not in sales_by_product:
            sales_by_product[product] = {'qty': 0, 'revenue': 0}
        sales_by_product[product]['qty'] += qty
        sales_by_product[product]['revenue'] += qty * price

    # 寫入彙整資料
    ws.append(['產品', '總銷量', '總營收'])
    for product, data in sorted(sales_by_product.items()):
        ws.append([product, data['qty'], data['revenue']])

    # 加入圖表
    chart = BarChart()
    chart.title = '各產品營收'
    chart.y_axis.title = '營收 (NTD)'
    data_ref = Reference(ws, min_col=3, min_row=1,
                         max_row=len(sales_by_product) + 1)
    cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2,
                     max_row=len(sales_by_product) + 1)
    chart.add_data(data_ref, titles_from_data=True)
    chart.set_categories(cats)
    ws.add_chart(chart, 'E2')

    # 儲存
    filename = f'report_{datetime.now().strftime("%Y%m")}.xlsx'
    filepath = os.path.join(output_dir, filename)
    wb.save(filepath)
    return filepath

# 使用方式
# report = generate_monthly_report('raw_sales.xlsx')
# print(f'報表已存到: {report}')

如果你想讓這個腳本定時自動執行，可以搭配 Python APScheduler 排程教學 來實現完全自動化。

openpyxl vs xlsxwriter vs pandas

三個套件各有擅長：

• openpyxl：讀寫都行，支援修改現有檔案，適合一般場景
• xlsxwriter：只能寫入（不能讀取），但圖表和格式化功能更強大
• pandas：適合大量資料的分析和轉換，底層可以搭配 openpyxl 或 xlsxwriter

如果你需要做更複雜的資料分析，建議搭配 Pandas 資料分析教學 一起學。

結語

openpyxl 是 Python 處理 Excel 最全面的套件。掌握了讀取、寫入、格式化這三個技能，你就能自動化絕大多數的 Excel 工作。開始寫你的第一個自動化腳本吧，你的同事會感謝你的。