Python读取Excel的几种工具包（附Demo）_python读取excel文件

前言

处理Excel一般涉及到如下场景：

1. Python web开发中的导入导出
2. 爬取数据，抽取数据等
3. 深度学习中的数据处理等

正常读取一个txt格式的文件，可以使用open的方法进行打开，再通过readlines进行读取！

具体如下：

path = r'test.txt'
frame = open(path, encoding='utf-8')
print(frame.readlines())

# 不用则把文件关闭
frame.close()
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截图如下：（txt涉及中文需要加多一个参数 encoding='utf-8'）

1. openpyxl库

• 工作表操作: 使用 openpyxl 库时，可以操作工作表，读取单元格的值、设置单元格的值，以及进行各种其他工作表级别的操作

• Excel 样式: openpyxl 设置单元格的样式，包括字体、颜色、边框等

• 写入 Excel 文件: 除了读取，openpyxl 也支持创建新的 Excel 文件、写入数据，并保存。

openpyxl 是一个处理 Excel 文件的库

使用过程中需要先安装：pip install openpyxl

示例代码如下：（使用 openpyxl 库逐行读取 Excel 文件的内容。）

from openpyxl import load_workbook

# 打开 Excel 文件
workbook = load_workbook('test.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook.active

# 读取数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_col=sheet.max_column, max_row=sheet.max_row):
    for cell in row:
        print(cell.value, end='\t')
    print()
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截图如下：

2. pandas库

• 数据结构: pandas 使用 DataFrame 这一数据结构表示表格形式的数据。了解如何使用 DataFrame 对象是使用 pandas 的关键

• 读取指定工作表: 如果 Excel 文件包含多个工作表，可以使用 sheet_name 参数指定要读取的工作表。
  例如：pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

• 数据操作: pandas 提供了丰富的数据操作功能，例如过滤、排序、合并等，可以使用这些功能轻松处理 Excel 中的数据

对于pandas有些特殊，使用过程需要提前安装以下两个库：

pip install pandas
pip install openpyxl
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示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')

# 显示数据
df.head()
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截图如下：

3. xlrd库

• 数据类型: xlrd 会尝试自动推断数据类型，但在某些情况下可能需要手动处理数据类型的转换

• 只读模式: xlrd 是只读库，只能用于读取 Excel 文件。如果需要写入功能，可以使用其他库

这个库，只支持xlx，如果强行使用xlsx，会报错：（也不可直接将xlsx修改为xlx进行编译，毕竟两种excel不是改个后缀就通用了）

使用的前提需要安装：pip install xlrd

import xlrd

# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('test.xls')

# 选择工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 读取数据
for row in range(sheet.nrows):
    for col in range(sheet.ncols):
        print(sheet.cell_value(row, col), end='\t')
    print()
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截图如下：

彩蛋

一般注意事项:

• 文件路径: 确保提供正确的 Excel 文件路径或将文件放在 Jupyter Notebook 的工作目录中或者是pycharm中的工作目录中！（也可用绝对路径，但迁移项目要小心）

• 版本兼容性: 检查库的版本，确保与 Python 和其他库的版本兼容

• 异常处理: 在实际应用中，最好包含适当的异常处理，以处理可能的错误，例如文件不存在、工作表不存在等情况