大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
Python处理Excel数据的方法
- 电子表格格式
- 1.使用 xlrd 来处理；
- 2.使用 xlwt 来处理；
- 3.使用 openpyxl 来处理；
- 4.使用Pandas库来处理excel数据
- 其他
当Excel中有大量需要进行处理的数据时，使用Python不失为一种便捷易学的方法。接下来，本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据。
Excel处理经常用于数据可视化，那么如何利用提取到的Excel数据绘图呢？ 本文搭配Python绘图 数据可视化一起使用效果更佳。
电子表格格式
我们在日常工作中常常见到各种后缀的电子表格，例如最常见的xlsx以及较为常见的csv、xls等格式的表格。同样是电子表格，它们之间有什么区别吗？
xls为Excel早期表格格式。
xls格式是Excel2003版本及其以前版本所生成的文件格式。 其最大的特点就是：仅有65536行、256列。因此规模过大的数据不可以使用xls格式读写。
xlsx为Excel2007及其之后的表格格式，也是现在Excel表格的主流格式。
与xls相比，它可以存储1048576行、16384列数据，存储相同数据，xlsx格式要比xls格式文件要小得很多。
CSV为逗号分隔值文件。
CSV逗号分隔值文件格式，其以纯文本形式存储表格数据（数字和文本），可以用Excel软件打开。
xlrd 模块既可读取 xls 文件也可读取 xlsx 文件；xlwt只可写 xlsx 文件；openpyxl 可以读写 xlsx 文件；pandas 可以同时读写 xls、xlsx 文件。
经评论区提醒发现，xlrd 2.0.0 及更高版本只能读取 .xls 文件，建议使用其他库读取 .xlsx文件 或 安装 xlrd 早期版本。
1.使用 xlrd 来处理；
xlrd命令
代码语言：javascript复制import xlrd
book = xlrd.open_workbook('excelFile.xlsx') # 获取工作簿对象
names = book.sheet_names() # 获取所有工作表名称结果为列表
mySheets = book.sheets() # 获取工作表list。
sheet = mySheets[0] # 通过索引顺序获取。
sheet = book.sheet_by_index(0) # 通过索引顺序获取。
sheet = book.sheet_by_name(u'Sheet1') # 通过名称获取 u表示后面字符串以 Unicode 格式 进行编码，一般用在中文字符串前面，以防乱码
# 获取行数和列数
nrows = sheet.nrows
ncols = sheet.ncols
# 获取一行和一列
row = sheet.row_values(i) # i是行数，从0开始计数，返回list对象。
col = sheet.col_values(i) # i是列数，从0开始计数，返回list对象。
# 读取单元格数据
cell = sheet.cell_value(i, j) # 直接获取单元格数据，i是行数，j是列数，行数和列数都是从0开始计数。
cell = sheet.cell(i,j).value 示例1：Python读取Excel文件特定数据
代码语言：javascript复制import xlrd
data = xlrd.open_workbook('excelFile.xlsx') # 打开xlsx文件
table = data.sheets()[0] # 打开第一张表
nrows = table.nrows # 获取表的行数
# 循环逐行输出
for i in range(nrows):
if i == 0: # 跳过第一行
continue
print(table.row_values(i)[:5]) # 取前五列数据示例2：Python读取Excel文件所有数据
代码语言：javascript复制import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('excelFile.xlsx') # 打开一个xlsx文件
worksheets = workbook.sheet_names() # 抓取所有sheet页的名称
print('worksheets is %s' %worksheets)
worksheet1 = workbook.sheet_by_name(u'Sheet1') # 如果存在sheet1文件则定位到sheet1
""" #遍历所有sheet对象 for worksheet_name in worksheets: worksheet = workbook.sheet_by_name(worksheet_name) """
# 遍历sheet1中所有行row
num_rows = worksheet1.nrows
for curr_row in range(num_rows):
row = worksheet1.row_values(curr_row)
print('row%s is %s' %(curr_row,row))
# 遍历sheet1中所有列col
num_cols = worksheet1.ncols
for curr_col in range(num_cols):
col = worksheet1.col_values(curr_col)
print('col%s is %s' %(curr_col,col))
# 遍历sheet1中所有单元格cell
for rown in range(num_rows):
for coln in range(num_cols):
cell = worksheet1.cell_value(rown,coln)
print(cell)2.使用 xlwt 来处理；
使用xlwt模块写入Excel文件
xlwt模块只能写xls文件，不能写xlsx文件(写xlsx程序不会报错，但最后文件无法直接打开，会报错)。
默认保存在py文件相同路径下，如果该路径下有相同文件，会被新创建的文件覆盖。
代码语言：javascript复制import xlwt
myWorkbook = xlwt.Workbook() # 创建Excel工作薄 若要写入中文则添加参数encoding = 'utf-8'
sheet = myWorkbook.add_sheet('New_Sheet') # 创建Excel工作表
##sheet.write(m,n,'内容1') # 向单元格写入内容
myStyle = xlwt.easyxf('font: name Times New Roman, color-index red, bold on', num_format_str='#,##0.00') # 数据格式
sheet.write(1, 1, 2022, myStyle)
sheet.write(2, 0, 1) # 写入A3，数值等于1
sheet.write(2, 1, 1) # 写入B3，数值等于1
sheet.write(2, 2, xlwt.Formula("A3 B3")) # 写入C3，数值等于2（A3 B3）,xlwt支持写入公式
# 保存
myWorkbook.save('excelFile.xls')示例：新建excel文件并写入数据
代码语言：javascript复制import xlwt
# 创建workbook和sheet对象
workbook = xlwt.Workbook() # 注意Workbook的开头W要大写
sheet1 = workbook.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)
sheet2 = workbook.add_sheet('sheet2',cell_overwrite_ok=True)
# 向sheet页中写入数据
sheet1.write(0,0,'sheet1')
sheet1.write(0,1,'sheet1_content')
sheet2.write(0,0,'sheet2')
sheet2.write(1,2,'sheet2_content')
# 保存该excel文件,有同名文件时直接覆盖
workbook.save('test.xls')
print('创建excel文件完成！')3.使用 openpyxl 来处理；
openpyxl可以对excel文件进行读写操作
openpyxl模块可实现对excel文件的读、写和修改，只能处理xlsx文件，不能处理xls文件。
代码语言：javascript复制from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
wb = load_workbook(u"成绩单.xlsx")
sheetnames = wb.sheetnames # 获得表单名字
print(sheetnames)
title = sheet1.title # 获取工作表名称
rows = sheet1.max_row # 获取工作表行数
cols = sheet1.max_column # 获取工作表列数
sheet = wb[sheetnames[0]]
print(sheet.cell(row=3,column=3).value)
sheet['A1'] = 'grade'
wb.save(u"成绩单_new.xlsx") # 修改元素值并另存为xlsx文件
sheet = wb.active # 获取活动表
print(sheet)
print(sheet.dimensions) # 获取表格的尺寸大小
cell1 = sheet['B7'] # 获取B7单元格的数据
print(cell1.value) # cell1.value获取单元格B7中的值
print(sheet['a2'].value) # 使用excel单元格的表示法，字母不区分大小写 获取第2行第1列的数据
print(cell.value, cell.row, cell.column, cell.coordinate) # 获取某个格子的行数、列数以及坐标
cell = sheet['A1:A5'] # 使用sheet['A1:A5']获取A1到A5的数据
##print(cell)
# 打印A1到A5的数据
for i in cell:
for j in i:
print(j.value)# openpyxl读取excel文件
book = openpyxl.Workbook() # 创建工作簿 如果写入中文为乱码，可添加参数encoding = 'utf-8'
sheet = book.create_sheet('Sheet_name',0) # 创建工作表,0表示创建的工作表在工作薄最前面
sheet.cell(m,n,'content1') # 向单元格写入内容：
book.save('excelFile') # 保存工作簿,默认保存在py文件相同路径下，如果该路径下有相同文件，会被新创建的文件覆盖。# openpyxl修改excel文件
sheet.insert_rows(m)和sheet.insert_cols(n)分别表示在第m行、第n列前面插入行、列
sheet.delete_rows(m)和sheet.delete_cols(n)分别表示删除第m行、第n列
修改单元格内容：sheet.cell(m,n) = '内容1'或者sheet['B3'] = '内容2'
在最后追加行：sheet.append(可迭代对象)4.使用Pandas库来处理excel数据
Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
代码语言：javascript复制import pandas as pd
mydata = {
'sites': ["SZ", "BJ", "SS"],
'number': [1, 2, 3]
}
myvar = pd.DataFrame(mydata)
print(myvar)
''' output: sites number 0 SZ 1 1 BJ 2 2 SS 3 '''import pandas as pd
file_path = r'example.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name = "test") # sheet_name不指定时默认返回全表数据
print(df) # 打印表数据，如果数据太多，会略去中间部分
print(df.head()) # 打印头部数据，仅查看数据示例时常用
print(df.columns) # 打印列标题
print(df.index) # 打印行
print(df["ave"]) # 打印指定列
# 描述数据
print(df.describe())写excel
代码语言：javascript复制from pandas import DataFrame
data = {
'name': ['zs', 'ls', 'ww'], 'age': [11, 12, 13], 'gender': ['man', 'man', 'woman']}
df = DataFrame(data)
df.to_excel('new.xlsx')修改excel–以修改原Excel文件中gender列数据为例，把girl修改为female，boy修改为male：
代码语言：javascript复制import pandas as pd
from pandas import DataFrame
file_path = r'test.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
df['gender'][df['gender'] == 'girl'] = 'female'
df['gender'][df['gender'] == 'boy'] = 'male'
print(df)
DataFrame(df).to_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
df.loc[row_index] = [val1, val2, val3] # 新增行
df[colo_name] = None # 新增列示例1：读取excel数据
代码语言：javascript复制# 导入pandas模块
import pandas as pd
# 直接默认读取到这个Excel的第一个表单
sheet = pd.read_excel('test.xlsx')
# 默认读取前5行数据
data=sheet.head()
print("获取到所有的值:n{0}".format(data)) # 格式化输出
# 也可以通过指定表单名来读取数据
sheet2=pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='test')
data2=sheet2.head() # 默认读取前5行数据
print("获取到所有的值:n{0}".format(data2)) # 格式化输出示例2：操作Excel中的行列
代码语言：javascript复制# 导入pandas模块
import pandas as pd
sheet=pd.read_excel('test.xlsx') # 这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
# 读取制定的某一行数据:
data=sheet.loc[0].values # 0表示第一行 这里读取数据并不包含表头
print("读取指定行的数据：n{0}".format(data))
# 读取指定的多行：
data2=sheet.loc[[0,1]].values
print("读取指定行的数据：n{0}".format(data2))
# 获取行号输出：
print("输出行号列表",sheet.index.values)
# 获取列名输出：
print("输出列标题",sheet.columns.values)其他
当收到的文件既有xls，又有xlsx时，先转换为统一格式再做统计修改更方便。
需要用到pywin32库，方法如下：
代码语言：javascript复制import win32com.client as win32
fname = r"C:UserDesktoptest.xlsx"
excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
wb = excel.Workbooks.Open(fname)
# wb.SaveAs(fname "x", FileFormat = 51) #FileFormat = 51 is for .xlsx extension
wb.SaveAs(fname[:-1], FileFormat = 56) #FileFormat = 56 is for .xls extension
wb.Close()
excel.Application.Quit()版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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