使用python读取xls文件

本文介绍了如何使用Python的xlrd库来读取xls文件,包括安装xlrd、打开文件、获取sheet页、读取cell值等步骤,是进行自动化数据检查的实用教程。

配置文件越来越多,人工运营容易出错,根据一些规则来进行检测就比较有需要了,这个时候使用python就能比较快的进行对应的检查,这里简单介绍一些如何使用python来读取xls文件。

老规矩,先来一段代码:

# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd

def main():
    xlsFile = xlrd.open_workbook("test.xls")
    sheets = xlsFile.sheet_names()
    print "xls has %d sheets" % xlsFile.nsheets
    for sheetName in sheets:
        printSheet(xlsFile, sheetName)
    
def printSheet(oXls, sheetName):
    sheetIsEmpty = True
    tmpSheet = oXls.sheet_by_name(sheetName)
    tmpLine = ""

    for row in range(tmpSheet.nrows):
        for col in range(tmpSheet.ncols):
            if tmpSheet.cell(row, col).value != None:
                sheetIsEmpty = False
                try:
                    tmpLine += str(tmpSheet.cell(row, col).value) + "\t"
                except:
                    tmpLine += tmpSheet.cell(row, col).value + "\t"
        tmpLine += "\n"

    if sheetIsEmpty == False:
        print "sheet name:%s" % sheetName
        print t
<think>嗯,用户想了解Python读取xls文件的方法。这个问题很常见,需要根据实际需求推荐不同的解决方案。 用户可能正在处理Excel数据导入任务,可能是数据分析师或开发人员。从ta简洁的提问方式看,应该希望获得直接可用的代码示例。根据提供的引用材料,有四个可用方案需要考虑兼容性差异。 注意到引用[3]提到pandas是最简洁的方案,它用pd.read_excel()就能处理xlsxlsx格式。但用户特别指定xls,可能需要考虑旧版文件兼容性问题。引用[4]的xlrd方案虽然经典,但2020年后已停止维护xlsx格式,这点必须提醒用户。 引用[1]和[2]都涉及openpyxl,但它主要针对xlsx。考虑到用户需求,应该优先推荐pandas方案,因为: 1)两行代码即可完成读取 2)自动处理数据类型转换 3)支持现代xlsxlsx格式 但需要补充说明:如果遇到xls加密文件或超大文件,可能需要xlrd的特定功能。最后要强调环境配置,很多用户会忽略安装engine的问题。 在示例代码中准备展示: - 基础读取 - 指定工作表 - 按列名提取数据 因为引用[3][4]都提到这些典型场景。性能提示也很重要,500MB以上的xls文件用pandas读取可能内存不足,这时应该建议chunksize分块读取。 相关问题设计要覆盖:异常处理(用户常遇到编码错误)、写入操作(后续需求)、替代库(比如效率更高的xlwings)。特别要加入“为什么用pandas不用xlrd”的对比,很多教程没说明这点。 </think> 以下是Python读取.xls文件的4种常用方法,根据需求选择最适合的方案: ### 方法1:使用pandas(推荐 - 最简单高效) ```python import pandas as pd # 读取整个文件 df = pd.read_excel('data.xls', engine='openpyxl') # xls文件需指定engine print(df.head()) # 读取特定工作表 df_sheet2 = pd.read_excel('data.xls', sheet_name='Sheet2', engine='openpyxl') # 提取指定列 titles = df['标题列名'] answers = df.iloc[:, 1] # 通过列索引获取 ``` > **优点**:代码简洁,自动处理表头,支持DataFrame操作 > **注意**:需安装`pip install pandas openpyxl` ### 方法2:使用xlrd(经典库,适合纯.xls文件) ```python import xlrd # 打开工作簿 workbook = xlrd.open_workbook('data.xls') # 获取第一个工作表 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取单元格 print(sheet.cell_value(0, 0)) # 第1行第1列 # 遍历数据 for row_idx in range(sheet.nrows): print(sheet.row_values(row_idx)) # 获取指定列 score_col = sheet.col_values(1, start_rowx=1) # 第2列,跳过标题行 ``` > **注意**:xlrd 2.0+ 已停止支持xlsx格式,仅支持.xls[^4] ### 方法3:使用openpyxl(兼容xls/xlsx) ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('data.xls') sheet = wb.active # 读取A1单元格 print(sheet['A1'].value) # 遍历行数据 for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # 从第2行开始 title, answer = row[0], row[1] print(f"标题: {title}, 答案: {answer}") ``` ### 方法4:使用xlwings(需安装Excel) ```python import xlwings as xw app = xw.App(visible=False) # 后台运行 wb = app.books.open('data.xls') sheet = wb.sheets[0] # 读取整个区域 data_range = sheet.range('A1').expand() print(data_range.value) wb.close() app.quit() ``` > **适用场景**:需要与Excel交互操作时 ### 常见问题解决 1. **编码问题**:旧版.xls可能需指定编码 ```python # xlrd解决方案 workbook = xlrd.open_workbook('data.xls', encoding_override='cp1252') ``` 2. **日期转换**:xlrd可自动转换 ```python date_value = xlrd.xldate_as_datetime(sheet.cell_value(1,0), workbook.datemode) ``` 3. **大文件处理**:使用pandas分块读取 ```python chunk_iter = pd.read_excel('large.xls', engine='openpyxl', chunksize=1000) for chunk in chunk_iter: process(chunk) ``` ---
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