【Python基础】一文搞懂：Python 中 Excel 文件的写入与读取

1 引言

在现代办公自动化中，Excel 文件广泛应用于数据存储、分析和报告。Python 作为一个强大的编程语言，提供了多个库来处理 Excel 文件，其中最受欢迎的是 openpyxl 和 pandas。本文将深入介绍如何在 Python 中使用这些库来读写 Excel 文件。

2 使用 openpyxl

openpyxl 是一个 Python 库，用于读写 Excel 2010 及以上版本的 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件。

2.1 安装 openpyxl

pip install openpyxl

2.2 写入 Excel 文件

from openpyxl import Workbook

# 创建工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 添加数据
data = [
    ['Name', 'Age', 'City'],
    ['Alice', 30, 'New York'],
    ['Bob', 25, 'Los Angeles']
]

for row in data:
    ws.append(row)

# 保存到文件
wb.save("example.xlsx")

2.3 读取 Excel 文件

from openpyxl import load_workbook

# 加载工作簿
wb = load_workbook("example.xlsx")
ws = wb.active

# 读取数据
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

3 使用 pandas

pandas 是 Python 数据分析的核心库，提供了简单易用的数据结构和数据分析工具。

3.1 安装 pandas 和 openpyxl

pip install pandas openpyxl

3.2 写入 Excel 文件

import pandas as pd

# 数据
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Age': [30, 25],
    'City': ['New York', 'Los Angeles']
})

# 写入 Excel 文件
df.to_excel("example.xlsx", index=False)

3.3 读取 Excel 文件

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("example.xlsx")

# 显示数据
print(df)

4 实例演示

以下是一个 Python 示例，演示如何使用 pandas 和 openpyxl 库来读取和写入 Excel 文件。这个示例将包括两个主要部分：使用 pandas 进行简单的 Excel 文件读写操作，以及使用 openpyxl 进行更细粒度的操作。我们将这些功能封装在一个名为 excel_example.py 的 Python 文件中。

4.1 安装所需库

在运行此脚本之前，请确保已经安装了 pandas 和 openpyxl：

pip install pandas openpyxl

4.2 封装为excel_example.py脚本文件

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

def write_excel_with_pandas(file_name, data):
    """ 使用 pandas 写入 Excel """
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(file_name, index=False)

def read_excel_with_pandas(file_name):
    """ 使用 pandas 读取 Excel """
    df = pd.read_excel(file_name)
    print(df)

def read_excel_with_openpyxl(file_name):
    """ 使用 openpyxl 读取 Excel """
    workbook = load_workbook(filename=file_name)
    sheet = workbook.active

    for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
        print(row)

def main():
    # 文件名
    file_name = 'example.xlsx'

    # 数据
    data = {
        'Name': ['Alice', 'Bob'],
        'Age': [30, 25],
        'City': ['New York', 'Los Angeles']
    }

    # 使用 pandas 写入 Excel
    write_excel_with_pandas(file_name, data)

    # 使用 pandas 读取 Excel
    print("使用 pandas 读取 Excel:")
    read_excel_with_pandas(file_name)

    # 使用 openpyxl 读取 Excel
    print("\n使用 openpyxl 读取 Excel:")
    read_excel_with_openpyxl(file_name)

if __name__ == '__main__':
    main()

运行以上代码后控制台输出结果：
使用 pandas 读取 Excel:
Name Age City
0 Alice 30 New York
1 Bob 25 Los Angeles

使用 openpyxl 读取 Excel:
(‘Name’, ‘Age’, ‘City’)
(‘Alice’, 30, ‘New York’)
(‘Bob’, 25, ‘Los Angeles’)
同时生成如下Excel文件：“example.xlsx”

在这个脚本中，我们定义了三个函数：write_excel_with_pandas 用于写入 Excel 文件，read_excel_with_pandas 和 read_excel_with_openpyxl 分别用于读取 Excel 文件。main 函数中整合了这些操作的流程。运行这个脚本将会创建一个名为 sample.xlsx 的文件，并在其中写入数据，然后使用两种不同的方法读取并打印出这些数据。

5 注意事项

• 当使用 openpyxl 时，可以更加细致地控制 Excel 文件的每个方面，如样式、图表等。
• pandas 提供了更高级的数据处理能力，适合于复杂的数据分析任务。
• 确保安装了最新版本的 openpyxl 和 pandas，以便使用最新的功能和修复。

6 总结

通过本文的介绍，您应该能够理解并开始在 Python 中使用 openpyxl 和 pandas 来处理 Excel 文件。无论是进行简单的数据记录还是复杂的数据分析，这些工具都将是您强大的助手。

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希望这篇文章能帮助您理解和掌握 Python 中处理 Excel 文件的方法。如果您有任何疑问或建议，请在评论区留言，让我们共同进步！

作者：climber1121
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