Python读写Excel表格,就是这么简单粗暴又好用

文章介绍了Python使用xlrd和xlwt库进行Excel文件的读写操作。xlrd用于读取Excel,xlwt用于写入Excel,文章提供了详细的代码示例,包括设置样式、写入合并单元格以及读取日期和合并单元格内容的方法。

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python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。可从这里下载https://pypi.python.org/pypi。下面分别记录python读和写excel。

一、Python写excel——xlwt

Python写excel的难点不在构造一个workbook的本身,而是填充的数据,不过这不在范围内。在写excel的操作中也有棘手的问题,比如写入合并的单元格就是比较麻烦的,另外写入还有不同的样式。

详细代码如下:

import xlwt

#设置表格样式
def set_style(name,height,bold=False):
     style = xlwt.XFStyle()
     font = xlwt.Font()
     font.name = name
     font.bold = bold
     font.color_index = 4
     font.height = height
     style.font = font
     return style

#写Excel
def write_excel():
    f = xlwt.Workbook()
    sheet1 = f.add_sheet('学生',cell_overwrite_ok=True)
    row0 = ["姓名","年龄","出生日期","爱好"]
    colum0 = ["张三","李四","恋习Python","小明","小红","无名"]
    #写第一行
    for i in range(0,len(row0)):
    sheet1.write(0,i,row0[i],set_style('Times New Roman',220,True))
   #写第一列
    for i in range(0,len(colum0)):
    sheet1.write(i+1,0,colum0[i],set_style('Times New Roman',220,True))

     sheet1.write(1,3,'2006/12/12')
     sheet1.write_merge(6,6,1,3,'未知')#合并行单元格
     sheet1.write_merge(1,2,3,3,'打游戏')#合并列单元格
     sheet1.write_merge(4,5,3,3,'打篮球')

    f.save('test.xls')

if __name__ == '__main__':
     write_excel()

结果图:

在这里插入图片描述

在此,对write_merge()的用法稍作解释,如上述:sheet1.write_merge(1,2,3,3,‘打游戏’),即在四列合并第2,3列,合并后的单元格内容为"合计",并设置了style。其中,里面所有的参数都是以0开始计算的。

二、Python读excel——xlrd

Python读取Excel表格,相比xlwt来说,xlrd提供的接口比较多,但过程也有几个比较麻烦的问题,比如读取日期、读合并单元格内容。

下面先看看基本的操作:

在这里插入图片描述

图表数据

整体思路为,打开文件,选定表格,读取行列内容,读取表格内数据

详细代码如下:

​​​​​

import xlrd
from datetime import date,datetime

file = 'test3.xlsx'

def read_excel():

    wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件
    print(wb.sheet_names())#获取所有表格名字

    sheet1 = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格
    sheet2 = wb.sheet_by_name('年级')#通过名字获取表格
    print(sheet1,sheet2)
    print(sheet1.name,sheet1.nrows,sheet1.ncols)

    rows = sheet1.row_values(2)#获取行内容
    cols = sheet1.col_values(3)#获取列内容

    print(rows)
    print(cols)

    print(sheet1.cell(1,0).value)#获取表格里的内容,三种方式
    print(sheet1.cell_value(1,0))
    print(sheet1.row(1)[0].value)

运行结果如下:

在这里插入图片描述

那么问题来了,上面的运行结果中红框框中的字段明明是出生日期,可显示的确实浮点数;同时合并单元格里面应该是有内容的,结果不能为空。

别急,我们来一一解决这两个问题:

1、python读取excel中单元格内容为日期的方式

python读取excel中单元格的内容返回的有5种类型,即上面例子中的ctype:

ctype :  0 empty,1 string,2 number, 3 date,4 boolean,5 error

即date的ctype=3,这时需要使用xlrd的xldate_as_tuple来处理为date格式,先判断表格的ctype=3时xldate才能开始操作。

详细代码如下:
​​

import xlrd

from datetime import date,datetime

    print(sheet1.cell(1,2).ctype)
    date_value = xlrd.xldate_as_tuple(sheet1.cell_value(1,2),wb.datemode)
    print(date_value)
    print(date(*date_value[:3]))
    print(date(*date_value[:3]).strftime('%Y/%m/%d'))

在这里插入图片描述

2、获取合并单元格的内容

在操作之前,先介绍一下merged_cells()用法,merged_cells返回的这四个参数的含义是:(row,row_range,col,col_range),其中[row,row_range)包括row,不包括row_range,col也是一样,即(1, 3, 4, 5)的含义是:第1到2行(不包括3)合并,(7, 8, 2, 5)的含义是:第2到4列合并。

详细代码如下:

​​​​​​​

print(sheet1.merged_cells)
print(sheet1.cell_value(1,3))
print(sheet1.cell_value(4,3))
print(sheet1.cell_value(6,1))

在这里插入图片描述

发现规律了没?是的,获取merge_cells返回的row和col低位的索引即可! 于是可以这样批量获取:

详细代码如下:

​​​​​​​

merge = []
print(sheet1.merged_cells)
for (rlow,rhigh,clow,chigh) in sheet1.merged_cells:
     merge.append([rlow,clow])
for index in merge:
     print(sheet1.cell_value(index[0],index[1]))

运行结果跟上图一样,如下:

在这里插入图片描述

Python读写Excel表格,就是这么简单粗暴又好用,如果觉得不错,对你工作中有帮助,动动手指分享给更多人哦。

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### 回答1: Python可以使用openpyxl读写Excel表格xlsx文件。该提供了一些方法来读取和Excel文件中的数据,例如: 1. 打开Excel文件: ```python from openpyxl import load_workbook # 打开Excel文件 workbook = load_workbook(filename='example.xlsx') ``` 2. 读取单元格数据: ```python # 选择工作表 worksheet = workbook.active # 读取单元格数据 cell_value = worksheet['A1'].value ``` 3. 入单元格数据: ```python # 选择工作表 worksheet = workbook.active # 入单元格数据 worksheet['A1'] = 'Hello, World!' # 保存Excel文件 workbook.save(filename='example.xlsx') ``` 以上是使用openpyxl读写Excel表格xlsx文件的基本操作。 ### 回答2: Python是一种功能强大的编程语言,它可以轻松地读写Excel表格xlsx文件。Python的xlrd和openpyxl读写Excel表格的最常用。 首先,我们需要安装这两个。可以使用pip安装,在命令行中输入以下命令: ``` pip install xlrd pip install openpyxl ``` 读取xlsx文件 使用xlrd读取Excel表格 .xlsx 文件时,需要先打开文件,然后选择要读取的工作表,每个工作表包含多个行和列。以下是一个简单的例子,演示了如何读取Excel表格中的数据: ```python import xlrd # 打开文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx') # 获取所有工作表名 print(workbook.sheet_names()) # 选择要读取的工作表 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 打印表格中每一行的内容 for row in range(sheet.nrows): print(sheet.row_values(row)) ``` 打开xlsx文件时,可以使用文件名或路径,提供正确的路径和文件名即可打开文件。这个例子中,我们使用sheet_by_index()选择工作簿。xlrd也提供了其他方法用于选择工作表,如sheet_by_name()等。 入xlsx文件 使用openpyxlExcel表格 .xlsx 文件时,需要先创建一个工作簿对象,然后选择工作表,最后入数据。以下是一个简单的例子,演示了如何入数据到Excel表格: ```python import openpyxl # 创建工作簿对象 workbook = openpyxl.Workbook() # 选择工作表 sheet = workbook.active # 入数据 sheet['A1'] = 1 sheet['B1'] = 2 sheet['C1'] = 3 # 保存文件 workbook.save('example.xlsx') ``` 使用openpyxlExcel表格时,首先需要创建一个工作簿对象,然后选择要入数据的工作表。要入数据,可以使用单元格的名称或索引。 总结 Python读写Excel表格 .xlsx 文件非常容易,只需要使用相应的并遵循几个简单的步骤。使用xlrd,可以读取Excel表格文件中的数据,准确读取表格数据非常重要;使用openpyxl,可以轻松地入数据,也可以添加字体、调整单元格宽度等等。在实际开发中,PythonExcel的适用性也很强,使得Python成为了数据分析、处理和处理Excel数据的首选语言之一。 ### 回答3: Python是一种非常流行的编程语言,它可以轻松地读写Excel表格数据。xlsx文件是一种比较新的Excel格式,也是目前Excel表格中最常见的一种格式,许多人都使用这种格式来存储和处理数据。下面我们就来介绍一下如何使用Python读写Excel表格xlsx。 要读写Excel表格xlsx,我们需要安装一个Python,叫做openpyxl。 openpyxl是一个用于读写Excel表格xlsx的Python,它可以很方便地创建、修改和保存Excel表格数据。 首先,我们需要安装openpyxl。在命令行中输入“pip install openpyxl”即可完成安装。 接下来,我们来看一下如何读取Excel表格数据。首先,我们需要导入openpyxl模块,然后打开Excel表格文件: ``` import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') ``` 接着,我们可以通过工作簿对象来访问Excel表格中的工作表,以及通过工作表对象来访问单元格: ``` sheet = wb['Sheet1'] cell = sheet['A1'] ``` 我们还可以使用行和列的索引来访问单元格: ``` value = sheet.cell(row=1, column=1).value ``` 我们甚至可以读取整个Excel表格中的数据: ``` for row in sheet.iter_rows(): for cell in row: value = cell.value ``` 了解了如何读取Excel表格数据之后,接下来我们来看一下如何Excel表格数据。要入数据,我们需要首先创建一个新的Excel表格,然后在其中添加数据: ``` wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active sheet['A1'] = 'Hello World!' ``` 我们还可以使用循环来入多个单元格: ``` for i in range(1, 10): sheet.cell(row=i, column=1, value=i) ``` 最后,我们需要将数据保存到Excel表格中: ``` wb.save('example.xlsx') ``` 这就是Python读写Excel表格xlsx的方法。读取和Excel表格在许多数据分析和处理的场景中非常有用,因此学习这个技能可以让我们更加高效地处理数据。
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