Python读取excel表

本文详细介绍了如何使用Python的pandas库读取、写入和处理Excel文件,包括读取多个工作表、处理数据以及保存结果。通过实例代码,帮助读者掌握Python在Excel数据处理中的实用技巧。
excel工作表在日常工作中必不可少,哪怎么使用Python读取excel表呢?
python读excel——xlrd
其中读取日期和合并单元格稍微麻烦,话不多说,直接上代码:

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import xlrd

from datetime import date

def read_excel():

    """读取excel"""

    # 打开文件

    work_book = xlrd.open_workbook('read_test.xlsx')

    # 获取所有sheet

    sheet_names = work_book.sheet_names()

    # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容

    for index, sheet_name in enumerate(sheet_names):

        # 根据名字

        sheet = work_book.sheet_by_name(sheet_name)

        # 根据索引

        sheet = work_book.sheet_by_index(index)

 

        # 获取sheet的名称,行数,列数

        name = sheet.name  # 名称

        nrows = sheet.nrows  # 行数

        ncols = sheet.ncols  # 列数

        print(name, nrows, ncols)

 

        # 获取整行或整列数据

        # for i in range(nrows):

        #     nrow_data = sheet.row_values(i)

        #     print(nrow_data)

        #

        # for i in range(ncols):

        #     ncols_data = sheet.col_values(i)

        #     print(ncols_data)

 

        # 获取指定单元格的内容

        data = sheet.cell(0, 1).value

        data = sheet.cell_value(0, 1)

        data = sheet.row(0)[1].value

        data = sheet.col(1)[0].value

        print(data)

 

        # 获取指定单元格的数据类型

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

        data_type = sheet.cell(0, 1).ctype  # 值为1  表示string

        print(data_type)

 

        # 获取日期类型的数据

        data_date = sheet.cell(2, 0).ctype

        print(data_date)

 

        if sheet.cell(1, 0).ctype == 3:

            date_value = xlrd.xldate_as_tuple(sheet.cell_value(1, 0), work_book.datemode)

            print(date_value)

            date_tmp = date(*date_value[:3]).strftime('%Y/%m/%d'# 处理为日期格式

            print(date_tmp)

 

        # 读取合并单元格的内容  第二行 第十列和第十一列是合并单元格

        data_merge10 = sheet.cell_value(1, 9)   # 第十列  获取到值

        data_merge11 = sheet.cell_value(1, 10# 第十一列  没有值

        print(data_merge10, data_merge11)

        # 从以上结果可以看出来,第2行的第10和第11列是合并单元格,但这里我们只获取到第2行第10列的值而第11列获取的内容为空,理论上来说合并的单元格内容应该是一样的,但是现在只有合并的第一个单元格可以获取到值,其他为空,如何处理?

 

        print(sheet.merged_cells)

        # merged_cells属性是返回sheet的所有合并的单元格,[(1, 2, 9, 11), (1, 3, 11, 12)],列表中的每一个元素表示合并的单元格,

        # 每一个元组有4个元素,前两个表示单元格占的行数(含前不含后),后两个参数表示占的列数(含前不含后)  注意:行列下标从0开始

        # (1, 2, 9, 11)  表示 第2行 的 第10列、11列为合并的单元格

        # (1, 3, 11, 12)  表示 第12列 的 第2、第3行表示合并单元格

 

        # 获取所有合并的单元格

        merge = []

        for (rlow, rhigh, clow, chigh) in sheet.merged_cells:

            merge.append((rlow, clow))

        for i in merge:

            print(sheet.cell_value(i[0], i[1]))

if __name__ == '__main__':

    read_excel()

### 如何使用Python读取Excel文件 Python提供了多种库来读取Excel文件,其中最常用的两种方法是使用`pandas`和`openpyxl`。以下是这两种方法的详细介绍和代码示例。 #### 使用Pandas读取Excel文件 Pandas是一个强大的数据分析库,能够轻松读取Excel文件中的数据,并将其转换为DataFrame格式以便进一步处理[^1]。 ```python import pandas as pd def read_with_pandas(file_path): # 使用pandas读取Excel文件,默认使用openpyxl作为引擎 data = pd.read_excel(file_path, engine="openpyxl") print("使用Pandas读取的数据:") print(data.head()) # 打印前五行数据 ``` #### 使用OpenPyXL读取Excel文件 OpenPyXL是一个专门用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库,适合需要对Excel文件进行更精细操作的场景[^2]。 ```python from openpyxl import load_workbook def read_with_openpyxl(file_path): # 加载Excel文件 workbook = load_workbook(file_path) sheet = workbook.active # 获取活动工作 print("使用OpenPyXL读取的数据:") for row in sheet.iter_rows(values_only=True): # 遍历所有行并打印值 print(row) ``` #### 完整代码示例 以下是一个完整的代码示例,演示如何同时使用Pandas和OpenPyXL读取Excel文件中的数据[^1]。 ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 使用Pandas读取Excel文件 def read_with_pandas(file_path): data = pd.read_excel(file_path, engine="openpyxl") print("使用Pandas读取的数据:") print(data.head()) # 使用OpenPyXL读取Excel文件 def read_with_openpyxl(file_path): workbook = load_workbook(file_path) sheet = workbook.active print("使用OpenPyXL读取的数据:") for row in sheet.iter_rows(values_only=True): print(row) if __name__ == "__main__": file_path = "example.xlsx" # 替换为你的Excel文件路径 read_with_pandas(file_path) read_with_openpyxl(file_path) ``` #### 性能对比 在性能方面,`openpyxl`相较于`pandas`可能稍慢,尤其是在处理大规模数据时。例如,在某些测试中,`openpyxl`的执行时间约为27.84秒(运行100次),而`pandas`通常更快[^3]。 #### 读取指定列或行 如果需要读取Excel文件中的特定列或行,可以结合`pandas`和`iloc`实现[^4]。 ```python import pandas as pd # 读取指定列 df = pd.read_excel("test.xlsx", engine="openpyxl", sheet_name="1") col_data = df.iloc[0:, [0]] # 读取第一列数据 for col in col_data: print(col) ```
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