python-读写Excel:openpyxl-(4)下拉选项设置

使用openpyxl库的DataValidation对象方法可添加下拉选择列表。

DataValidation参数说明:

  1. type: 数据类型("whole", "decimal", "list", "date", "time", "textLength", "custom")
  2. promptTitle :选定单元格后显示提示信息的标题
  3. prompt :选定单元格后显示提示信息的内容
  4. showDropDown 显示下拉箭头,默认False为显示
  5. allow_blank 允许空白,默认为False
  6. showInputMessage 输入内容后是否显示匹配的内容,默认为False
  7. showErrorMessage 不符合输入条件时报错提示信息显示,默认为False

DataValidation可接收两个公式参数formula1 和formula12 ,根据不同的type添加一个或两个公式参数,如果type类型只接收一个公式时,则取formula1为公式。

接收两个公式参数时,可选择operator参数,参数可选值有:"between", "notBetween", "equal", "notEqual", "lessThan", "lessThanOrEqual", "greaterThan", "greaterThanOrEqual"。

参数与Excel关系:

代码演示:

python 复制代码
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.worksheet.datavalidation import DataValidation

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.create_sheet('666', index=0)

# 设置下拉列表的选项
options = ["张三", "李四", "王五"]

# 创建数据验证对象
dv = DataValidation(type="list", formula1='"{}"'.format(','.join(options)),
                    prompt='选择与选项匹配的内容',
                    promptTitle='请选择姓名',
                    allow_blank=True,
                    showErrorMessage=True,
                    showInputMessage=True, showDropDown=False)

# showInputMessage 输入时模糊首先展示匹配的数据供选择
# showErrorMessage 输入后校验输入的数据是够在选择项当中,不在时给出错误提示,错误提示信息如下:
dv.errorTitle = "无效的选择"
dv.errorStyle = 'warning'  # 错误警告的样式,默认为stop,("stop", "warning", "information")
dv.error = "请选择或输入与下拉数据匹配的数据!"

ws.add_data_validation(dv)  # 将数据验证规则添加到工作表中
# 将数据验证应用于A2:A100单元格区域
dv.add("A2:A100")

# 将数据验证添加到工作表
ws.add_data_validation(dv)

# 保存Excel文件
wb.save(rf'C:\Users\Administrator\Desktop\test001.xlsx')

补充小知识:可手动在条件筛选中设置每个下拉选择的样式

相关推荐
谭光志3 小时前
Vibe Coding 时代,程序员该何去何从
前端·后端·ai编程
闻道且行之4 小时前
TurboOCR:基于PP-OCRv6的极速Windows离线OCR工具,深度解析3.4GB依赖背后的技术架构
c++·人工智能·python·qt·机器学习·ocr
仿生狮子5 小时前
别再说“全栈”了,AI 时代团队只认这 5 种人
前端·人工智能·后端
kyriewen5 小时前
AI 写的 React 组件,合并前必查的 6 个坏味道——每个都有代码对比
前端·javascript·react.js
许彰午5 小时前
95_Python内存管理与垃圾回收
开发语言·python
Highcharts.js6 小时前
软件开发公司为什么选择 Highcharts?
前端·前端框架·echarts·数据可视化·技术选型·highcharts·图表工具
骄阳如火6 小时前
Python 性能深度剖析:从“被诟病的慢”到“Rust 重塑”的拐点
python
阿祖zu6 小时前
企业 AI 转型之痛,个人提效十倍不止,组织效率仍止步不前?
前端·aigc·agent
满怀冰雪6 小时前
03-第一个 Paddle 程序:Tensor 创建、计算与设备管理
人工智能·python·paddle
CClaris7 小时前
大模型量化从0到1(九):用 llama.cpp 把模型转成 GGUF 并跑本地推理
人工智能·pytorch·python·深度学习·llama