Python实现将Word表格嵌入到Excel中

下面是Python实现将Word表格嵌入到Excel中的完整实例教程。

实现步骤

1. 安装Python-docx和xlwings模块。可以使用pip进行安装：
   pip install python-docx
pip install xlwings
2. 新建一个Word文档，并在其中插入一个表格。可以在Word菜单栏中选择“插入”-“表格”进行创建。
3. 使用python-docx模块读取Word文档中的表格信息，并将表格中的数据保存到一个二维数组中。
4. 使用xlwings模块新建一个Excel文档，并在其中插入一个表格。
5. 使用xlwings模块在Excel表格中插入刚才读取的数据。

示例1

下面是一个例子，演示如何将一个2行3列的Word表格嵌入到Excel中：

import xlwings as xw
from docx import Document

# 读取Word表格
doc = Document('example.docx')
table = doc.tables[0]
data = []
for row in table.rows:
    row_data = []
    for cell in row.cells:
        row_data.append(cell.text)
    data.append(row_data)

# 插入Excel表格
wb = xw.Book()
ws = wb.sheets[0]
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[0])):
        ws.range((i+1, j+1)).value = data[i][j]

代码中，我们先使用docx模块读取Word表格，并将表格数据保存到一个二维数组中。然后使用xlwings模块新建一个Excel文档，并在其中插入一个表格，将读取到的表格数据填入。

示例2

下面是另一个例子，演示如何将一个带有合并单元格的Word表格嵌入到Excel中：

import xlwings as xw
from docx import Document

# 读取Word表格
doc = Document('example.docx')
table = doc.tables[0]
data = []
for i, row in enumerate(table.rows):
    row_data = []
    for j, cell in enumerate(row.cells):
        cell_data = cell.text
        if cell._element.gridSpan != None:
            span_cols = cell._element.gridSpan.val
            for k in range(1, span_cols):
                row_data.append('')
        row_data.append(cell_data)
    data.append(row_data)

# 插入Excel表格
wb = xw.Book()
ws = wb.sheets[0]
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[0])):
        cell = ws.range((i+1, j+1))
        if isinstance(data[i][j], str):
            cell.value = data[i][j]
        elif isinstance(data[i][j], list):
            for k in data[i][j]:
                cell.value = k
                cell = cell.offset(row_offset=1)

代码中，我们判断了该单元格是否为合并单元格，如果是，则需要将其自动扩展到相应的列数。展开时，我们将其他行的单元格的值设为空，避免填入重复的值。然后插入Excel表格，以样式的方式呈现合并单元格。

注意事项

以上示例中，我们完成了Word表格到Excel表格的转换，并将表格中的文本数据导入到了Excel中。但如果Word表格中存在非文本数据（如图片、公式等），则需要使用其他方式进行处理。此外，Excel表格中的样式、格式和布局也需要手动设置。

如果你需要实现更高级的表格数据处理，可以考虑使用其他Python模块，如pyexcel、openpyxl、pandas等。这些模块都提供了更丰富的数据处理工具和更强大的功能。