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在之前的办公自动化系列文章中,我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl
、xlrd/xlwt
、xlwings
、xlsxwriter
等进行了详细的讲解。
为了进一步带大家了解各个库的异同,从而在不同场景下可以灵活使用,本文将横向比较7个可以操作 Excel 文件的常用模块,在比较各模块常用操作的同时进行巩固学习!喜欢本文记得收藏、点赞、关注。
【注】文末提供技术交流群
首先让我们来整体把握下不同库的特点
“
xlrd
、xlwt
、xlutils
各自的功能都有局限性,但三者互为补充,覆盖了Excel文件尤其是.xls
文件的操作。xlwt
可以生成.xls
文件,xlrd
可以读取已经存在的.xls
文件,xlutils
连接xlrd
和xlwt
两个模块,使用户可以同时读写一个.xls
文件。简单来说,xlrd
负责读、xlwt
负责写、xlutils
负责提供辅助和衔接
xlwings
能够非常方便的读写 Excel 文件中的数据,并且能够进行单元格格式的修改
XlsxWriter
是一个用来写.xlsx
文件格式的模块。它可以用来写文本、数字、公式并支持单元格格式化、图片、图表、文档配置、自动过滤等特性。但不能用来读取和修改 Excel 文件
openpyxl
通过 工作簿 “workbook - 工作表 sheet - 单元格 cell” 的模式对.xlsx
文件进行读、写、改,并且可以调整样式
pandas
大家都不陌生,是进行数据处理和分析的强大模块,有时也可以用来自动化处理Excel”
如果你懒得看详细的对比过程,可以直接看最后的总结图,然后拉到文末收藏点赞就算学会了
一、安装
=======
7个模块均为非标准库,因此都需要在命令行中 pip
进行安装:
pip install xlrd
pip install xlwt
pip install xlutils
pip install xlwings
pip install XlsxWriter
pip install openpyxl
pip install pandas
多数模块可以直接通过名字导入,有些模块约定俗称会使用缩写:
import xlrd
import xlwt
import xlwings as xw
import xlsxwriter
import openpyxl
import pandas as pd
xlutils
模块是 xlrd
和 xlwt
之间的桥梁,最核心的作用是拷贝一份通过 xlrd
读取到内存中的 .xls
对象,然后再拷贝对象上通过 xlwt
修改 .xls
表格的内容。xlutils
可以将 xlrd
的 Book 对象复制转换为 xlwt
的Workbook 对象,具体使用时通常导入的是模块中的 copy
子模块:
import xlutils.copy
并不是所有7个模块都可以读取 Excel 文件,而即使能读取Excel文件也要分不同后缀名进行讨论,具体如下:
“
xlwt
、xlutils
、XlsxWriter
不能读取文件
xlrd
可以读取.xls
和.xlsx
文件
xlwings
可以读取.xls
和.xlsx
文件
openpyxl
可以读取.xlsx
文件
pandas
可以读取.xls
和.xlsx
文件”
下面使用两个大小均为 10MB 的 .xls
和 .xlsx
文件进行测试:
xls_path = r'C:\xxx\Desktop\test.xls'
xlsx_path = r'C:\xxx\Desktop\test.xlsx'
xlrd
读取文件xlrd
可以读取 .xls
和 .xlsx
文件
xls = xlrd.open_workbook(xls_path)
xlsx = xlrd.open_workbook(xlsx_path)
xlwings
读取文件xlwings
直接对接的是 apps,也就是 Excel 应用程序,然后才是工作簿 books 和工作表 sheets,xlwings
需要安装有 Excel 应用程序的环境xlwings
可以读取 .xls
和 .xlsx
文件
app = xw.App(visible=True, add_book=False) # 程序可见,只打开不新建工作薄
app.display_alerts = False # 警告关闭
app.screen_updating = False # 屏幕更新关闭
# wb = app.books.open(xls_path)
wb = app.books.open(xlsx_path)
wb.save() # 保存文件
wb.close() # 关闭文件
app.quit() # 关闭程序
openpyxl
读取文件openpyxl
可以读取 .xlsx
文件
wb = openpyxl.load_workbook(xlsx_path)
如果读取 .xls
文件会报错:
wb = openpyxl.load_workbook(xls_path)
openpyxl.utils.exceptions.InvalidFileException: openpyxl does not support the old .xls file format, please use xlrd to read this file, or convert it to the more recent .xlsx file format.
pandas
读取文件pandas
可以读取 .xls
和 .xlsx
文件
xls = pd.read_excel(xls_path, sheet_name='Sheet1')
xlsx = pd.read_excel(xlsx_path, sheet_name='Sheet1')
接下来比较四个模块在同一配置电脑下读取 10MB .xlsx
文件的时间(运行3次求平均值),所用代码为:
import time
import xxx
time_start = time.time()
xxx
time_end = time.time()
print('time cost: ', time_end-time_start, 's')
最后测试的结果是,xlwings
读取 10MB 文件最快,xlrd
次之,openpyxl
最慢(因电脑而异,结果仅供参考)
读入 Excel 文件部分的表格总结如下:
针对上述4个可以读取 Excel 文件的模块,进一步讨论其获取工作表 sheet 的方式
xlrd
获取工作表可以通过 sheet 名查找:
sheet = xlsx.sheet_by_name("Sheet1")
也可通过索引查找:
sheet = xlsx.sheet_by_index(0)
xlwings
获取工作表xlwings
的工作表分为活动工作表以及指定工作簿下的特定工作表:
sheet = xw.sheets.active # 在活动工作簿
sheet = wb.sheets.active # 在特定工作簿
openpyxl
获取工作表.active
方法默认获取工作簿的第一张工作表
sheet = wb.active
另外也可以通过工作表名指定获取工作表:
sheet = wb['Sheet1']
pandas
获取工作表单独获取工作表完全没有 pandas
什么事情,因为读取文件的同时已经且必须指定工作表才能读取:
xlsx = pd.read_excel(xlsx_path, sheet_name='Sheet1')
简单总结创建 Excel 文件的情况:
“
xlrd
、xlutils
不能创建 Excel 文件
xlwt
只能创建.xls
文件,不能创建.xlsx
文件
xlwings
可以创建.xls
和.xlsx
文件
XlsxWriter
可以创建.xlsx
文件
openpyxl
可以创建.xls
和.xlsx
文件
pandas
没有创建 Excel 的概念,但可以存储时产生.xls
或.xlsx
文件”
xlwt
创建文件xlwt
只能创建 .xls
文件,不能创建 .xlsx
文件
xls = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')
# 创建新的sheet表
worksheet = xls.add_sheet("Sheet1")
xlwings
创建文件xlwings
可以创建 .xls
和 .xlsx
文件,只需要最后保存时写清楚后缀即可。使用如下命令:
wb = app.books.add()
无论是新建还是打开都需要保存工作簿、关闭工作簿、关闭程序,即:
wb.save(path + r'\new_practice.xlsx')
wb.close()
app.quit()
XlsxWriter
创建文件XlsxWriter
可以创建 .xlsx
文件:
xlsx = xlsxwriter.Workbook()
# 添加工作表
sheet = xlsx .add_worksheet('Sheet1')
openpyxl
创建文件openpyxl
可以创建 .xls
和 .xlsx
文件,只需要最后保存时写清楚后缀即可。使用如下命令:
wb = Workbook()
# 新工作簿中指定即创建工作表
sheet = wb.active
pandas
创建文件pandas
只需要最后转存时写清楚后缀即可。实际上比较抽象,pandas
并不需要一开始先创建一个 Excel 文件,可以围绕数据框做各式操作后用 .to_excel
命令再用 .xls
或者 .xlsx
做文件后缀。如果一定要产生一个空白 Excel 文件可以用如下命令:
df = pd.DataFrame([])
df.to_excel(r'C:\xxx\test1.xlsx')
简单总结保存 Excel 文件的情况:
“
xlrd
不能保存 Excel 文件
xlwt
可以保存.xls
文件
xlutils
可以将xlrd
对象复制为xlwt
对象后保存.xls
文件
xlwings
可以保存.xls
和.xlsx
文件
XlsxWriter
可以保存.xlsx
文件
openpyxl
可以保存.xlsx
文件
pandas
可以保存.xls
或.xlsx
文件”
xlwt
保存文件xlwt
可以保存 .xls
文件
# xls = xlwt.Workbook(encoding= 'ascii')
# worksheet = xls.add_sheet("Sheet1")
xls.save("new_table.xls")
xlutils
保存文件xlutils
可以将 xlrd
对象复制为 xlwt
对象后保存 .xls
文件
# xls_path = r'C:\xxxx\test.xls'
# xls = xlrd.open_workbook(xls_path)
xls_xlutils = xlutils.copy.copy(xls)
xls_xlutils.save('new_text.xls')
xlwings
保存文件xlwings
可以保存 .xls
和 .xlsx
文件
# wb = app.books.open(xls_path)
wb = app.books.open(xlsx_path)
wb.save() # 保存文件
wb.close() # 关闭文件
app.quit() # 关闭程序
XlsxWriter
保存文件XlsxWriter
可以保存 .xlsx
文件,.close
命令执行后文件关闭的同时保存:
# xlsx = xlsxwriter.Workbook()
# sheet = xlsx .add_worksheet('Sheet1')
xlsx.close()
openoyxl
保存文件openpyxl
可以保存 .xlsx
文件
# wb = openpyxl.load_workbook(xlsx_path)
# wb = Workbook()
# sheet = wb.active
wb.save('new_test.xlsx')
pandas
保存文件pandas
可以保存 .xls
或 .xlsx
文件
df1 = pd.DataFrame([1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame([1, 2, 4])
df1.to_excel(r'C:\xxxx\test1.xls')
df2.to_excel(r'C:\xxxx\test2.xlsx')
获取单元格的值基本前提是能够读取文件,因此基本围绕 xlrd
、xlwings
、openpyxl
、pandas
介绍。xlutils
由于能够复制一份 .xls
因此也可以使用和 xlrd
完全一样的读取单元格方法。
xlrd
/xlutils
获取单元格xlutils
因为是直接拷贝一份 xlrd
适用的对象,读取单元格使用的方法和 xlrd
完全一样。xlwt
没有读取单元格的能力
# xls = xlrd.open_workbook(xls_path)
# sheet = xlsx.sheet_by_name("Sheet1")
value = sheet.cell_value(4, 6) # 第5行第7列的单元格
print(value)
rows = table.row_values(4)
cols = table.col_values(6)
for cell in rows:
print(cell)
xlwings
获取单元格# app = xw.App(visible=True, add_book=False) # app.display_alerts = False # app.screen_updating = False # wb = app.books.open(xls_path) # sheet = wb.sheets.active # 获取单个单元格的值 A1 = sheet.range('A1').value print(A1) # 获取横向或纵向多个单元格的值,返回列表 A1_A3 = sheet.range('A1:A3').value print(A1_A3) # 获取给定范围内多个单元格的值,返回嵌套列表,按行为列表 A1_C4 = sheet.range('A1:C4').value print(A1_C4) # 获取单个单元格的值 A1 = sheet.range('A1').value print(A1) # 获取横向或纵向多个单元格的值,返回列表 A1_A3 = sheet.range('A1:A3').value print(A1_A3) # 获取给定范围内多个单元格的值,返回嵌套列表,按行为列表 A1_C4 = sheet.range('A1:C4').value print(A1_C4)
openpyxl
获取单元格# wb = openpyxl.load_workbook(xlsx_path)
# wb = Workbook()
# sheet = wb.active
# 一、指定坐标范围的值
cells = sheet['A1:B5']
# 二、指定列的值
cells = sheet['A']
cells = sheet['A:C']
# 三、指定行的值
cells = sheet[5]
cells = sheet[5:7]
# 获取单元格的值
for cell in cells:
print(cell.value)
pandas
获取单元格的值pandas
读取 Excel 文件后即将它转换为数据框对象,解析内容的方法基本是 pandas
体系中的知识点,如 .iloc()
.loc()
.ix()
等:
print(df1.iloc[0:1, [1]])
print(df1.loc['b'])
print(df2.ix['a', 'a']) # 有些版本取消了ix,可以用iat
还是先简单总结对 Excel 文件写入数据的情况:
“
xlrd
不能写入数据
xlwt
可以写入数据
xlutils
可以借用xlwt
方法写入数据
xlwings
可以写入数据
XlsxWriter
可以写入数据
openpyxl
可以写入数据
pandas
将 Excel 文件读取为数据框后,是抽象出数据框层面进行操作,没有了对 Excel 进行单元格写入和修改的概念”
xlwt
/xlutils
写入数据# xls = xlrd.open_workbook(xls_path)
# xls_xlutils = xlutils.copy.copy(xls)
# sheet = xls_xlutils.sheet_by_name("Sheet1")
# value = sheet.cell_value(4, 6)
# print(value)
sheet.write(4, 6, "新内容")
xlwings
写入数据# app = xw.App(visible=True, add_book=False)
# app.display_alerts = False
# app.screen_updating = False
# wb = app.books.open(xls_path)
# sheet = wb.sheets.active
# 写入 1 个单元格
sheet.range('A2').value = '大明'
# 一行或一列写入多个单元格
# 横向写入A1:C1
sheet.range('A1').value = [1,2,3]
# 纵向写入A1:A3
sheet.range('A1').options(transpose=True).value = [1,2,3]
# 写入范围内多个单元格
sheet.range('A1').options(expand='table').value = [[1,2,3], [4,5,6]]
XlsxWriter
写入数据代码中的 new_format
是之前预设好的样式,下文会进行介绍
# xlsx = xlsxwriter.Workbook()
# sheet = xlsx .add_worksheet('Sheet1')
# 一、写入单个单元格
sheet.write(row, col, data, new_format)
# A1:从A1单元格开始插入数据,按行插入
sheet.write_row('A1', data, new_format)
# A1:从A1单元格开始插入数据,按列插入
sheet.write_column('A1', data, new_format)
openpyxl
写入数据# wb = openpyxl.load_workbook(xlsx_path)
# wb = Workbook()
# sheet = wb.active
# 一、写入单元格
cell = sheet['A1']
cell.value = '业务需求'
# 二、写入一行或多行数据
data1 = [1, 2, 3]
sheet.append(data1)
data2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
sheet.append(data2)
依旧简单总结对 Excel 文件样式调整的情况:
“
xlrd
、xlutils
不能调整样式(也可以说xlutils
可以,只不过是借用了xlwt
的方法)
xlwt
可以调整样式
xlwings
可以调整样式
XlsxWriter
可以调整样式
openpyxl
可以调整样式
pandas
不能调整样式”
xlwt
调整样式xlwt
支持调整字体、边框、颜色等样式
# 字体部分 # 初始化样式 style1 = xlwt.XFStyle() # 为样式创建字体 font = xlwt.Font() font.name = 'Times New Roman' #字体 font.bold = True #加粗 font.underline = True #下划线 font.italic = True #斜体 # 设置样式 style1.font = font # 使用样式 sheet.write(4, 6, "新内容1", style1) # 边框部分 borders = xlwt.Borders() # 设置线型 borders.left = xlwt.Borders.DASHED borders.right = xlwt.Borders.DASHED borders.top = xlwt.Borders.DASHED borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED # 设置样色 borders.left_colour = 0x40 borders.right_colour = 0x40 borders.top_colour = 0x40 borders.bottom_colour = 0x40 # style2 = xlwt.XFStyle() style2.borders = borders # 使用样式 sheet.write(5, 8, "新内容2", style2)
xlwings
调整样式简单介绍 xlwings
对颜色的调整:
# 获取颜色
print(sheet.range('C1').color)
# 设置颜色
sheet.range('C1').color = (255, 0, 120)
# 清除颜色
sheet.range('C1').color = None
XlsxWriter
包含大量功能,可以创建工作表后对工作表进行高定自定义的样式修改:
new_format = xlsx.add_format({
'bold': True, # 字体加粗
'border': 1, # 单元格边框宽度
'align': 'left', # 水平对齐方式
'valign': 'vcenter', # 垂直对齐方式
'fg_color': '#F4B084', # 单元格背景颜色
'text_wrap': True # 是否自动换行
})
sheet.write(row, col, data, new_format)
openpyxl
样式主要包括字体、边框、段落对齐样式等
# 字体样式 from openpyxl.styles import Font cell = sheet['A1'] font = Font(name='Arial', size=12, bold=True, italic=True, color='FF0000') cell.font = font # 段落对齐 from openpyxl.styles import Alignment cell = sheet['B2'] alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center', text_rotation=45, wrap_text=True) cell.alignment = alignment # 边框样式 from openpyxl.styles import Side, Border cell = sheet['B2'] side1 = Side(style='thin', color='FF0000') side2 = Side(style='dashed') border = Border(left=side1, right=side1, top=side2, bottom=side2) cell.border = border
简单总结对 Excel 文件插入图片的情况:
“
xlrd
、xlutils
不能调整样式(也可以说xlutils
可以,只不过是借用了xlwt
的方法)
xlwt
可以插入.bmp
图片
xlwings
可以插入 图片
XlsxWriter
可以插入图片
openpyxl
可以插入图片
pandas
不能插入图片”
xlwt
插入图片xlwt
插入图片要求图片格式必须是 .bmp
格式才能插入成功
sheet.insert_bitmap("test.bmp", 2, 3, 2, 2, 0.5, 0.5)
insert_bitmap(img, x, y, x1, y1, scale_x, scale_y)``img
表示要插入的图像地址,x
表示行,y
表示列x1 y1
表示相对原来位置向下向右偏移的像素scale_x scale_y
表示相对原图宽高的比例,图片可放大缩小
xlwings
插入图片下面是用xlwings
插入图片的代码,可以指定位置
sheet.pictures.add(r'C:\\xxx.jpg')
# 也可以给定位置插入
sheet.pictures.add(r'C:\\xxx.jpg', left=sheet.range('A2').left, top=sheet.range('A2').top, width=100, height=100)
第一个参数是插入的起始单元格,第二个参数是图片文件的绝对路径
sheet.insert_image('A1', r'C:\\xxx.jpg')
openpyxl
也可以给Excel中插入指定图片并修改大小
from openpyxl.drawing.image import Image
img = Image('test.jpg')
newsize = (180, 360)
img.width, img.height = newsize # 设置图片的宽和高
sheet.add_image(img, 'A2') # 往A2单元格插入图片
以上就是根据不同 Python 模块,对常见的 Excel 操作进行对比的全部内容,最终结果汇总如下表所示
请注意,本文目的并不是要评出一个最好的库,仅是从不同角度对不同库进行对比,希望能够让大家了解各个库所擅长的工作。比如pandas
虽然处理方便,但是不能添加图片修改样式,openpyxl
虽然各种操作都支持,但是速度又相对慢一点等。
只有充分了解不同工具的特点,才能够在不同的场景下灵活运用不同的方法来高效解决问题!
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