使用 Python 实现 Excel 行列转置（保留单元格样式）

前言

在数据处理场景中，经常会遇到表格行列互换需求：原始横向表格转为纵向，或是纵向指标表转为横向汇总表。手动复制粘贴转置在数据量大、需要自动化重复执行时效率很低。

Python 生态有多种处理 Excel 的方案，本文介绍如何使用免费库 Free Spire.XLS for Python 来实现行列转置。它的优势是不依赖本地安装 Microsoft Excel ，可以直接读写 .xlsx/.xls 文件，并且能够保留单元格样式、格式，而不仅仅是纯文本数据。

⚠️ 说明 ：免费版一般适合中小型报表自动化场景，使用前先了解限制，大规模业务场景需要提前评估限制。

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环境准备

Python 版本要求：Python3.6+

使用pip安装免费包：

pip install Spire.Xls.Free

导入需要用到的模块：

from spire.xls import Workbook, FileFormat

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实现思路

行列转置本质是矩阵转置：原表第i行第j列的数据，写入新区域的第j行第i列。

实现步骤：

1. 加载Excel文件，读取目标工作表
2. 获取已使用数据区域，得到有效行数、列数
3. 遍历原区域，缓存单元格值+样式
4. 在工作表的空白区域写入转置后的数据，同步复制单元格样式
5. 保存文件，释放资源

💡 两种可选方案：

① 在同一张工作表空白区域写入转置结果；

② 新建工作表存放转置后数据。

下面示例同一张工作表方案，避免切 sheet 查看，也方便用公式引用原始区域。

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完整代码示例

from spire.xls import Workbook, FileFormat

def transpose_excel(file_path: str, output_path: str):
    # 加载工作簿
    wb = Workbook()
    wb.LoadFromFile(file_path)
    sheet = wb.Worksheets[0]

    # 获取当前工作表已使用范围
    used_range = sheet.AllocatedRange
    row_count = used_range.Rows.Count
    col_count = used_range.Columns.Count

    # 目标空白区域起始位置
    start_row = row_count + 2
    start_col = col_count + 2

    # 遍历原区域，完成行列转置，同时复制单元格样式
    for r in range(1, row_count + 1):
        for c in range(1, col_count + 1):
            src_cell = sheet.Range[r, c]
            # 转置：原r行c列 → 目标(start_row + c - 1, start_col + r - 1) 行/列
            dest_row = start_row + c - 1
            dest_col = start_col + r - 1
            dest_cell = sheet.Range[dest_row, dest_col]
            dest_cell.Value = src_cell.Value
            # 复制单元格样式（字体、边框、背景色等）
            dest_cell.Style = src_cell.Style

    # 保存输出文件
    wb.SaveToFile(output_path, FileFormat.Version2016)
    # 释放资源
    wb.Dispose()
    print(f"转置完成，文件输出至：{output_path}")


if __name__ == "__main__":
    transpose_excel("source.xlsx", "transposed_result.xlsx")

代码关键点解析

1. AllocatedRange：获取工作表实际占用的单元格区域，避免遍历大量空白单元格，提升执行效率。
2. 单元格样式复制 ：dest_cell.Style = src_cell.Style，这是很多轻量库不具备的能力，可以保留原表格边框、背景色、字体格式。
3. 资源释放 wb.Dispose()：该库底层是非托管资源，脚本结束建议主动释放，避免文件句柄占用。

测试结果

执行脚本后，transposed_result.xlsx 结果文件预览：

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扩展：仅转置纯数据（不复制样式，速度更快）

from spire.xls import Workbook, FileFormat

def transpose_excel_data_only(file_path: str, output_path: str):
    wb = Workbook()
    wb.LoadFromFile(file_path)
    sheet = wb.Worksheets[0]
    used_range = sheet.AllocatedRange
    row_count = used_range.Rows.Count
    col_count = used_range.Columns.Count

    # 读取二维数组
    data = []
    for r in range(1, row_count + 1):
        row_data = []
        for c in range(1, col_count + 1):
            row_data.append(sheet.Range[r, c].Value)
        data.append(row_data)

    # 矩阵转置
    transposed_data = list(zip(*data))

    # 写入原区域正下方的空白区域
    start_row = row_count + 2
    for tr, row in enumerate(transposed_data, start=start_row):
        for tc, val in enumerate(row, start=1):
            sheet.Range[tr, tc].Value = val

    wb.SaveToFile(output_path, FileFormat.Version2016)
    wb.Dispose()

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✅ 与 pandas 方案对比

• pandas ：数据转置简单（df.T），但输出过程会重新构建工作表，原有格式（如单元格颜色、边框、列宽）无法保留，适用于纯数据分析场景而非文档格式保真场景。

• Free Spire.XLS：独立组件，无需 Office，原生支持复制单元格样式。当报表带有复杂格式、边框、背景色需要保留时，这个方案会更省心。

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小结

本文通过 Free Spire.XLS for Python 实现 Excel 行列转置，重点演示带样式保留 的场景，适合报表自动化、数据整理脚本开发。核心逻辑就是矩阵转置，通过遍历单元格把(r,c)映射到(c,r)。