Python高效操作Excel的实用技巧
IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《Python操作Excel的实用方法分享》,聊聊,我们一起来看看吧!
Python操作Excel常用库有pandas和openpyxl,读取时用pandas最方便,安装后通过read_excel函数可快速导入数据;若需修改单元格或处理样式,则使用openpyxl更合适,它支持合并单元格、设置字体颜色等高级功能;对于老版本.xls文件,需用xlrd或xlwt处理;写入多sheet文件可用pandas.ExcelWriter;注意格式兼容性和路径权限问题。

在Python中操作Excel文件其实挺常见的,尤其是做数据分析或者自动化报表时。Python有几个库能完成这个任务,最常用的是 openpyxl 和 pandas,如果你需要处理 .xls 格式的老文件,可能还会用到 xlrd 或者 xlwt。下面我挑几个常用的场景来说说怎么操作。

读取 Excel 文件内容
如果你想读取一个 Excel 文件里的数据,用 pandas 是最方便的。它背后会自动调用像 openpyxl 这样的库来处理。

安装一下必要的包:
pip install pandas openpyxl
然后你可以这样读取:

import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df.head())这样就能把整个表格读进一个 DataFrame 里,之后你就可以筛选、统计、导出等等。
注意:如果文件是
.xls结尾的老版本格式,可能需要指定引擎:df = pd.read_excel('example.xls', engine='xlrd')
写入和修改 Excel 文件
写入就稍微复杂一点了。比如你想把多个 DataFrame 写到同一个 Excel 文件的不同 sheet 页里,可以用 pandas.ExcelWriter:
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)如果你想修改某个已有文件的内容,比如只改一个单元格,那就更适合用 openpyxl 了:
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb['Sheet1']
ws['A1'] = '新的标题'
wb.save('example.xlsx')这种方式适合对单元格级别的操作,比如加样式、合并单元格之类的高级功能。
处理复杂格式(样式、合并单元格等)
如果你不只是想存数据,还想控制字体、颜色、边框、合并区域这些样式,那 openpyxl 就派上用场了。比如合并单元格并设置居中显示:
from openpyxl.styles import Alignment
ws.merge_cells('A1:C1')
ws['A1'].value = '合并的标题'
ws['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')虽然功能强大,但要注意:openpyxl 不支持 .xls 格式,只能处理 .xlsx。所以如果是老系统导出的文件,可能需要先转换格式。
基本上就这些。根据你的需求选择合适的工具就行:简单读写用 pandas,精细控制用 openpyxl,老格式还得靠 xlrd/xlwt。操作起来不难,但细节容易踩坑,比如路径不对、格式不支持、写入权限等问题,多试几次就熟悉了。
好了,本文到此结束,带大家了解了《Python高效操作Excel的实用技巧》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!
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