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详解Python操作Excel文件

發(fā)布時(shí)間:2024/7/23 python 58 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 详解Python操作Excel文件 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

前言

本篇文章主要總結(jié)了一下利用python操作Excel文件的第三方庫(kù)和方法。

常見庫(kù)簡(jiǎn)介

1.xlrd

xlrd是一個(gè)從Excel文件讀取數(shù)據(jù)和格式化信息的庫(kù),支持.xls以及.xlsx文件。

地址:http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/

  • xlrd支持.xls,.xlsx文件的讀

  • 通過(guò)設(shè)置on_demand變量使open_workbook()函數(shù)只加載那些需要的sheet,從而節(jié)省時(shí)間和內(nèi)存(該方法對(duì).xlsx文件無(wú)效)。

  • xlrd.Book對(duì)象有一個(gè)unload_sheet方法,它將從內(nèi)存中卸載工作表,由工作表索引或工作表名稱指定(該方法對(duì).xlsx文件無(wú)效)

2.xlwt

xlwt是一個(gè)用于將數(shù)據(jù)和格式化信息寫入舊Excel文件的庫(kù)(如.xls)。

地址:https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/

  • xlwt支持.xls文件寫。

3.xlutils

xlutils是一個(gè)處理Excel文件的庫(kù),依賴于xlrd和xlwt。

地址:http://xlutils.readthedocs.io/en/latest/

  • xlutils支持.xls文件。

  • 支持Excel操作。

4.xlwings

xlwings是一個(gè)可以實(shí)現(xiàn)從Excel調(diào)用Python,也可在python中調(diào)用Excel的庫(kù)。

地址:http://docs.xlwings.org/en/stable/index.html

  • xlwings支持.xls讀,支持.xlsx文件讀寫。

  • 支持Excel操作。

  • 支持VBA。

4、強(qiáng)大的轉(zhuǎn)換器可以處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)類型,包括在兩個(gè)方向上的numpy array和pandas DataFrame。

5.openpyxl

openpyxl是一個(gè)用于讀取和編寫Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的庫(kù)。

地址:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

  • openpyxl支持.xlsx文件的讀寫。

  • 支持Excel操作。

  • 加載大.xlsx文件可以使用read_only模式。

  • 寫入大.xlsx文件可以使用write_only模式。

6.xlsxwriter

xlsxwriter是一個(gè)用于創(chuàng)建Excel .xlsx文件的庫(kù)。

地址:https://xlsxwriter.readthedocs.io/

  • xlswriter支持.xlsx文件的寫。

  • 支持VBA。

  • 寫入大.xlsx文件時(shí)使用內(nèi)存優(yōu)化模式。

7.win32com

win32com庫(kù)存在于pywin32中,是一個(gè)讀寫和處理Excel文件的庫(kù)。

地址:http://pythonexcels.com/python-excel-mini-cookbook/

  • win32com支持.xls,.xlsx文件的讀寫,支持.xlsx文件的寫。

  • 支持Excel操作。

8.DataNitro

DataNitro是一個(gè)內(nèi)嵌在Excel中的插件。

地址:https://datanitro.com/docs/

  • DataNitro支持.xls,.xlsx文件的讀寫。

  • 支持Excel操作。

  • 支持VBA。

  • 收費(fèi)

9.pandas

pandas通過(guò)對(duì)Excel文件的讀寫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入輸出

地址:http://pandas.pydata.org/

  • pandas支持.xls,.xlsx文件的讀寫。

  • 支持只加載每個(gè)表的單一工作頁(yè)。

?

?

提醒及注意:

  • xlutils 僅支持 xls 文件,即2003以下版本;

  • win32com 與 DataNitro 僅支持 windows 系統(tǒng);

  • xlwings 安裝成功后,如果運(yùn)行提示報(bào)錯(cuò)“ImportError: no module named win32api”,請(qǐng)?jiān)侔惭b pypiwin32 或者 pywin32 包;

  • win32com 不是獨(dú)立的擴(kuò)展庫(kù),而是集成在其他庫(kù)中,安裝 pypiwin32 或者 pywin32 包即可使用;

  • DataNitro 是 Excel 的插件,安裝需到官網(wǎng)下載。

基本功能:

由于設(shè)計(jì)目的不同,每個(gè)模塊通常著重于某一方面功能,各有所長(zhǎng)。

1.xlwings

可結(jié)合 VBA 實(shí)現(xiàn)對(duì) Excel 編程,強(qiáng)大的數(shù)據(jù)輸入分析能力,同時(shí)擁有豐富的接口,結(jié)合 pandas/numpy/matplotlib 輕松應(yīng)對(duì) Excel 數(shù)據(jù)處理工作。

2.openpyxl

簡(jiǎn)單易用,功能廣泛,單元格格式/圖片/表格/公式/篩選/批注/文件保護(hù)等等功能應(yīng)有盡有,圖表功能是其一大亮點(diǎn),缺點(diǎn)是對(duì) VBA 支持的不夠好。

3.pandas

數(shù)據(jù)處理是 pandas 的立身之本,Excel 作為 pandas 輸入/輸出數(shù)據(jù)的容器。

4.win32com

從命名上就可以看出,這是一個(gè)處理 windows 應(yīng)用的擴(kuò)展,Excel 只是該庫(kù)能實(shí)現(xiàn)的一小部分功能。該庫(kù)還支持 office 的眾多操作。需要注意的是,該庫(kù)不單獨(dú)存在,可通過(guò)安裝 pypiwin32 或者 pywin32 獲取。

5.xlsxwriter

擁有豐富的特性,支持圖片/表格/圖表/篩選/格式/公式等,功能與openpyxl相似,優(yōu)點(diǎn)是相比 openpyxl 還支持 VBA 文件導(dǎo)入,迷你圖等功能,缺點(diǎn)是不能打開/修改已有文件,意味著使用 xlsxwriter 需要從零開始。

6.DataNitro

作為插件內(nèi)嵌到 Excel 中,可完全替代 VBA,在 Excel 中使用 python 腳本。既然被稱為 Excel 中的 python,協(xié)同其他 python 庫(kù)亦是小事一樁。然而,這是付費(fèi)插件…

7.xlutils

基于 xlrd/xlwt,老牌 python 包,算是該領(lǐng)域的先驅(qū),功能特點(diǎn)中規(guī)中矩,比較大的缺點(diǎn)是僅支持 xls 文件。

讀寫測(cè)試

測(cè)試用例

  • 用例1. 讀.xls文件的整個(gè)表(表有5個(gè)分頁(yè),每個(gè)分頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

  • 用例2. 讀.xlsx文件的整個(gè)表(表有5個(gè)分頁(yè),每個(gè)分頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

  • 用例3. 讀.xls文件的整個(gè)表(表有1個(gè)分頁(yè),頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

  • 用例4. 讀.xlsx文件的整個(gè)表(表有1個(gè)分頁(yè),頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

  • 用例5. 寫.xls文件的整個(gè)表(表有5個(gè)分頁(yè),每個(gè)分頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

  • 用例6. 寫.xlsx文件的整個(gè)表(表有5個(gè)分頁(yè),每個(gè)分頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

  • 用例7. 寫.xls文件的整個(gè)表(表有1個(gè)分頁(yè),頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

  • 用例8. 寫.xlsx文件的整個(gè)表(表有1個(gè)分頁(yè),頁(yè)有2000行1200列的整數(shù))。

測(cè)試結(jié)果

注:

  • xlwt和pandas每個(gè)工作頁(yè)最多寫入256列,因此測(cè)試用例修改為每頁(yè)有2000行256列的整數(shù).

  • xlutils讀寫依賴于xlrd和xlwt,不單獨(dú)測(cè)試。

  • openpyxl測(cè)試兩種模式,一是普通加載寫入,二是read_only/write_only模式下的加載寫入。

  • DataNitro要收費(fèi),且需依托Excel使用,本次不測(cè)試。

  • 性能比較

    單從讀寫的性能上考慮,win32com的性能是最好的,xlwings其次。

    openpyxl雖然操作Excel的功能強(qiáng)大,但讀寫性能過(guò)于糟糕,尤其是寫大表時(shí),會(huì)占用大量?jī)?nèi)存(把我的4G內(nèi)存用完了),開啟read_only和write_only模式后對(duì)其性能有大幅提升,尤其是對(duì)讀的性能提升很大,使其幾乎不耗時(shí)(0.01秒有點(diǎn)夸張,不過(guò)確實(shí)是加載上了)。

    pandas把Excel當(dāng)作數(shù)據(jù)讀寫的容器,為其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析服務(wù),因此讀寫性能表現(xiàn)中規(guī)中矩,但其對(duì)Excel文件兼容性是最好的,支持讀寫.xls,.xlsx文件,且支持只讀表中單一工作頁(yè)。同樣支持此功能的庫(kù)還有xlrd,但xlrd只支持讀,并不支持寫,且性能不突出,需要配合xlutils進(jìn)行Excel操作,并使用xlwt保存數(shù)據(jù),而xlwt只能寫入.xls文件(另一個(gè)可以寫入.xls文件的庫(kù)是pandas,且這兩個(gè)寫入的Excel文件最多只能有256列,其余庫(kù)就我目前的了解均只能寫入.xlsx文件),性能一般。

    xlsxwriter功能單一,一般用來(lái)創(chuàng)建.xlsx文件,寫入性能中庸。win32com擁有最棒的讀寫性能,但該庫(kù)存在于pywin32的庫(kù)中,自身沒有完善的文檔,使用略吃力。xlwings擁有和win32com不相伯仲的讀寫性能,強(qiáng)大的轉(zhuǎn)換器可以處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)類型,包括二維的numpy array和pandas DataFrame,可以輕松搞定數(shù)據(jù)分析的工作。

    綜合考慮,xlwings的表現(xiàn)最佳,正如其名,xlwings——Make Excel Fly!

    便捷性比較

    本測(cè)試目前只是針對(duì)Excel文件的讀寫,并未涉及Excel操作,單從讀寫的便捷性來(lái)講,各庫(kù)的表現(xiàn)難分上下,但是win32com和xlwings這兩個(gè)庫(kù)可以在程序運(yùn)行時(shí)實(shí)時(shí)在打開的Excel文件中進(jìn)行操作,實(shí)現(xiàn)過(guò)程的可視化,其次xlwings的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換器使其可以快速的為Excel文件添加二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而不需要在Excel文件中重定位數(shù)據(jù)的行和列,因此從讀寫的便捷性來(lái)比較,仍是xlwings勝出。

    代碼示例

    最后,附上一些演示代碼,大家可自行體會(huì)下不同模塊的使用。

    6.1 xlwings基本代碼

  • import?xlwings?as?xw
  • #連接到excel
  • workbook?=?xw.Book(r'path/myexcel.xlsx')#連接excel文件
  • #連接到指定單元格
  • data_range?=?workbook.sheets('Sheet1').range('A1')
  • #寫入數(shù)據(jù)
  • data_range.value?=?[1,2,3]
  • #保存
  • workbook.save()
  • 6.2 xlsxwriter基本代碼

  • import?xlsxwriter?as?xw
  • #新建excel
  • workbook??=?xw.Workbook('myexcel.xlsx')
  • #新建工作薄
  • worksheet?=?workbook.add_worksheet()
  • #寫入數(shù)據(jù)
  • worksheet.write('A1',1)
  • #關(guān)閉保存
  • workbook.close()
  • 6.3 xlutils基本代碼import xlrd #讀取數(shù)據(jù)

  • import?xlwt?#寫入數(shù)據(jù)
  • import?xlutils?#操作excel
  • #----xlrd庫(kù)
  • #打開excel文件
  • workbook?=?xlrd.open_workbook('myexcel.xls')
  • #獲取表單
  • worksheet?=?workbook.sheet_by_index(0)
  • #讀取數(shù)據(jù)
  • data?=?worksheet.cell_value(0,0)
  • #----xlwt庫(kù)
  • #新建excel
  • wb?=?xlwt.Workbook()
  • #添加工作薄
  • sh?=?wb.add_sheet('Sheet1')
  • #寫入數(shù)據(jù)
  • sh.write(0,0,'data')
  • #保存文件
  • wb.save('myexcel.xls')
  • #----xlutils庫(kù)
  • #打開excel文件
  • book?=?xlrd.open_workbook('myexcel.xls')
  • #復(fù)制一份
  • new_book?=?xlutils.copy(book)
  • #拿到工作薄
  • worksheet?=?new_book.getsheet(0)
  • #寫入數(shù)據(jù)
  • worksheet.write(0,0,'new?data')
  • #保存
  • new_book.save()
  • 6.4 win32com基本代碼

  • import?win32com.client?as?wc
  • #啟動(dòng)Excel應(yīng)用
  • excel_app?=?wc.Dispatch('Excel.Application')
  • #連接excel
  • workbook?=?excel_app.Workbooks.Open(r'e:/myexcel.xlsx'?)
  • #寫入數(shù)據(jù)
  • workbook.Worksheets('Sheet1').Cells(1,1).Value?=?'data'
  • #關(guān)閉并保存
  • workbook.SaveAs('newexcel.xlsx')
  • excel_app.Application.Quit()
  • 6.5 openpyxl基本代碼

  • import?openpyxl
  • #?新建文件
  • workbook?=?openpyxl.Workbook()
  • #?寫入文件
  • sheet?=?workbook.activesheet['A1']='data'
  • #?保存文件
  • workbook.save('test.xlsx')
  • 6.6 DataNitro基本代碼

  • #單一單元格賦值
  • Cell('A1').value?=?'data'
  • #單元區(qū)域賦值
  • CellRange('A1:B2').value?=?'data'
  • openpyxl具體使用

    1、 創(chuàng)建一個(gè)excel 文件,并寫入不同類的內(nèi)容

  • #?-*-?coding:?utf-8?-*-
  • from?openpyxl?import?Workbook
  • import?datetime
  • import?time
  • #?創(chuàng)建文件對(duì)象
  • wb?=?Workbook()
  • #?獲取第一個(gè)sheet
  • ws?=?wb.active
  • #?在第1行第A列,寫入數(shù)字23333
  • ws['A1']?=?23333
  • #?寫入中文(unicode中文也可以)
  • ws['B1']?=?"你好!"+"歡迎使用openpyxl"
  • #?在下一行,寫入多個(gè)單元格
  • ws.append([1,?2,?3])
  • #?寫入一個(gè)當(dāng)前時(shí)間
  • ws['A2']?=?datetime.datetime.now()
  • #?寫入一個(gè)自定義的時(shí)間格式
  • ws['A3']?=?time.strftime('%Y{y}%m{m}%dozvdkddzhkzd%H{h}%M{f}%S{s}',?time.localtime()).format(y='年',?m='月',?d='日',?h='時(shí)',?f='分',?s='秒')
  • #?保存文件,注意文件覆蓋
  • wb.save("test.xlsx")
  • #?關(guān)閉流
  • wb.close()
  • 2、創(chuàng)建sheet

  • from?openpyxl?import?Workbook
  • wb?=?Workbook()
  • #?創(chuàng)建一個(gè)sheet
  • ws1?=?wb.create_sheet("sheet1")
  • #?設(shè)定一個(gè)sheet的名字
  • ws1.title?=?"sheet1?Title"
  • #?設(shè)定sheet的插入位置?默認(rèn)插在后面
  • ws2?=?wb.create_sheet("Mysheet",?0)
  • ws2.title?=?"Mysheet"
  • #?設(shè)定sheet的標(biāo)簽的背景顏色
  • ws1.sheet_properties.tabColor?=?"1072BA"
  • #?獲取某個(gè)sheet對(duì)象
  • print(wb["sheet1?Title"])
  • print(wb["Mysheet"])
  • #?獲取全部sheet的名字,遍歷sheet名字
  • print(wb.sheetnames)
  • for?i?in?wb.sheetnames:
  • print(i)
  • print("*"*50)
  • for?sheet?in?wb:
  • print(sheet.title)
  • #?將sheet1中的A1單元格賦值為zeke
  • wb["sheet1?Title"?]["A1"]?=?"zeke"
  • #?復(fù)制一個(gè)sheet
  • source?=?wb["sheet1?Title"]
  • target?=?wb.copy_worksheet(source)
  • wb.save("test2.xlsx")
  • wb.close()
  • 3、操作單元格

  • #?-*-?coding:?utf-8?-*-
  • from?openpyxl?import?Workbook
  • wb?=?Workbook()
  • #?創(chuàng)建一個(gè)sheet
  • ws1?=?wb.create_sheet("Sheet1")
  • #?將A1單元格賦值為123.11
  • ws1["A1"]?=?123.11
  • #?將B2單元格賦值為你好
  • ws1["B2"]?=?"你好"
  • #?將第4行第2列的單元賦值為10
  • temp?=?ws1.cell(row=4,?column=2,?value=10)
  • print(ws1["A1"].value)
  • print(ws1["B2"].value)
  • print(temp.value)
  • wb.save("test3.xlsx")
  • wb.close()
  • 4、操作已存在的文件

  • #?-*-?coding:?utf-8?-*-
  • from?openpyxl?import?Workbook
  • from?openpyxl?import?load_workbook
  • #?打開test5.xlsx文件
  • wb?=?load_workbook('test5.xlsx')
  • #?猜測(cè)格式類型
  • wb.guess_types?=?True
  • ws?=?wb.active
  • ws["A1"]?=?"12%"
  • print(ws["A1"].value)
  • #?注意如果原文件有一些圖片或者圖標(biāo),則保存的時(shí)候可能會(huì)導(dǎo)致圖片丟失
  • wb.save("test5.xlsx")
  • wb.close()
  • 5、操作批量的單元格

  • #?-*-?coding:?utf-8?-*-
  • from?openpyxl?import?Workbook
  • wb?=?Workbook()
  • #?創(chuàng)建一個(gè)sheet
  • ws1?=?wb.create_sheet("Sheet")
  • ws1["A1"]?=?1
  • ws1["A2"]?=?2
  • ws1["A3"]?=?3
  • ws1["B1"]?=?4
  • ws1["B2"]?=?5
  • ws1["B3"]?=?6
  • ws1["C1"]?=?7
  • ws1["C2"]?=?8
  • ws1["C3"]?=?9
  • #?操作單列
  • print(ws1["A"])
  • for?cell?in?ws1["A"]:
  • print(cell.value)
  • #?從A列到C列,獲取每一個(gè)值
  • print(ws1["A:C"])
  • for?column?in?ws1["A:C"]:
  • for?cell?in?column:
  • print(cell.value)
  • #?從第1行到第3行,獲取每一個(gè)值
  • row_range?=?ws1[1:3]
  • print(row_range)
  • for?row?in?row_range:
  • for?cell?in?row:
  • print(cell.value)
  • print("*"*50)
  • #?從第1行到第3行,從第1列到第3列
  • for?row?in?ws1.iter_rows(min_row=1,?min_col=1,?max_col=3,?max_row=3):
  • for?cell?in?row:
  • print(cell.value)
  • #?獲取所有行
  • print(ws1.rows)
  • for?row?in?ws1.rows:
  • print(row)
  • print("*"*50)
  • #?獲取所有列
  • print(ws1.columns)
  • for?col?in?ws1.columns:
  • print(col)
  • wb.save("test4.xlsx")
  • wb.close()
  • 6、獲取所有的行(列)對(duì)象:

  • #?coding=utf-8
  • from?openpyxl?import?Workbook
  • from?openpyxl?import?load_workbook
  • #?打開test5.xlsx文件
  • wb?=?load_workbook('test5.xlsx')
  • ws?=?wb.active
  • rows?=?[]
  • for?row?in?ws.iter_rows():
  • rows.append(row)
  • #?所有行
  • print(rows)
  • #?獲取第一行
  • print(rows[0])
  • #?獲取第一行第一列的單元格對(duì)象
  • print(rows[0][0])
  • #?獲取第一行第一列的單元格對(duì)象的值
  • print(rows[0][0].value)
  • #?獲取最后行?print?rows[-1]
  • print(rows[len(rows)?-?1])
  • #?獲取第后一行和最后一列的單元格對(duì)象
  • print(rows[len(rows)?-?1][len(rows[0])?-?1])
  • #?獲取第后一行和最后一列的單元格對(duì)象的值
  • print(rows[len(rows)?-?1][len(rows[0])?-?1].value)
  • cols?=?[]
  • for?col?in?ws.iter_cols():
  • cols.append(col)
  • #?所有列
  • print(cols)
  • #?獲取第一列
  • print(cols[0])
  • #?獲取第一列的第一行的單元格對(duì)象
  • print(cols[0][0])
  • #?獲取第一列的第一行的值
  • print(cols[0][0].value)
  • print("*"?*?30)
  • #?獲取最后一列
  • print(cols[len(cols)?-?1]?)
  • #?獲取最后一列的最后一行的單元格對(duì)象
  • print(cols[len(cols)?-?1][len(cols[0])?-?1])
  • #?獲取最后一列的最后一行的單元格對(duì)象的值
  • print(cols[len(cols)?-?1][len(cols[0])?-?1].value)
  • wb.close()
  • ?

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    原文鏈接:https://blog.csdn.net/weixin_38405253/article/details/100512061

    總結(jié)

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