python读取excel

要读取Excel文件，我们可以使用Python中的pandas库。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

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

# 输出数据
print(df)

其中，`pd.read_excel()`函数用于读取Excel文件，它可以接受文件名、文件路径或URL作为参数。读取后的数据会保存在一个pandas的DataFrame对象中，我们可以像操作Excel表格一样来操作它，比如输出、筛选、统计等。

需要注意的是，要使用pandas库，需要先安装它。可以使用pip命令进行安装：

pip install pandas

相关问题

python读写excel

Python有多个库可以读写Excel文件，其中比较常用的有：

1. openpyxl：一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。

2. xlrd/xlwt：用于读写Excel 97-2003 .xls文件的Python库。

3. pandas：pandas库可以读取和写入多种文件格式，包括Excel文件。

下面分别介绍使用这三个库的方法：

### 1. 使用openpyxl

安装openpyxl库：

pip install openpyxl

读取Excel文件：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
wb = load_workbook(filename='example.xlsx', read_only=True)

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']

# 读取单元格数据
cell_value = ws.cell(row=1, column=1).value
print(cell_value)

# 遍历行
for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    for cell in row:
        print(cell.value)
        
# 遍历列
for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    for cell in col:
        print(cell.value)
        
# 读取整个工作表的数据，返回一个嵌套列表
data = []
for row in ws.iter_rows(min_row=1):
    row_data = []
    for cell in row:
        row_data.append(cell.value)
    data.append(row_data)
print(data)

写入Excel文件：

from openpyxl import Workbook

# 创建Excel文件
wb = Workbook()

# 选择工作表
ws = wb.active

# 写入单元格数据
ws['A1'] = 'Hello'
ws.cell(row=1, column=2, value='World')

# 写入多行数据
data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']]
for row in data:
    ws.append(row)

# 保存Excel文件
wb.save('example.xlsx')

### 2. 使用xlrd/xlwt

安装xlrd和xlwt库：

pip install xlrd
pip install xlwt

读取Excel文件：

import xlrd

# 打开Excel文件
wb = xlrd.open_workbook('example.xls')

# 选择工作表
ws = wb.sheet_by_name('Sheet1')

# 读取单元格数据
cell_value = ws.cell_value(0, 0)
print(cell_value)

# 遍历行
for row in range(ws.nrows):
    for col in range(ws.ncols):
        cell_value = ws.cell_value(row, col)
        print(cell_value)
        
# 读取整个工作表的数据，返回一个嵌套列表
data = []
for row in range(ws.nrows):
    row_data = []
    for col in range(ws.ncols):
        cell_value = ws.cell_value(row, col)
        row_data.append(cell_value)
    data.append(row_data)
print(data)

写入Excel文件：

import xlwt

# 创建Excel文件
wb = xlwt.Workbook()

# 选择工作表
ws = wb.add_sheet('Sheet1')

# 写入单元格数据
ws.write(0, 0, 'Hello')
ws.write(0, 1, 'World')

# 写入多行数据
data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']]
for row, row_data in enumerate(data):
    for col, cell_value in enumerate(row_data):
        ws.write(row+1, col, cell_value)

# 保存Excel文件
wb.save('example.xls')

### 3. 使用pandas

安装pandas库：

pip install pandas

读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取单元格数据
cell_value = df.iloc[0, 0]
print(cell_value)

# 遍历行
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Age'], row['Gender'])
        
# 读取整个工作表的数据，返回一个DataFrame对象
data = df.values.tolist()
print(data)

写入Excel文件：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Lucy'], 'Age': [18, 20], 'Gender': ['Male', 'Female']})

# 写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

以上是使用Python读写Excel的常用方法，可以根据实际需求选择不同的库和方法。

python读写Excel

Python有多个库可以读写Excel文件，其中比较常用的有：

1. openpyxl：一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。

2. xlrd/xlwt：用于读写Excel 97-2003 .xls文件的Python库。

3. pandas：pandas库可以读取和写入多种文件格式，包括Excel文件。

下面分别介绍使用这三个库的方法：

### 1. 使用openpyxl

安装openpyxl库：

pip install openpyxl

读取Excel文件：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
wb = load_workbook(filename='example.xlsx', read_only=True)

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']

# 读取单元格数据
cell_value = ws.cell(row=1, column=1).value
print(cell_value)

# 遍历行
for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    for cell in row:
        print(cell.value)
        
# 遍历列
for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    for cell in col:
        print(cell.value)
        
# 读取整个工作表的数据，返回一个嵌套列表
data = []
for row in ws.iter_rows(min_row=1):
    row_data = []
    for cell in row:
        row_data.append(cell.value)
    data.append(row_data)
print(data)

写入Excel文件：

from openpyxl import Workbook

# 创建Excel文件
wb = Workbook()

# 选择工作表
ws = wb.active

# 写入单元格数据
ws['A1'] = 'Hello'
ws.cell(row=1, column=2, value='World')

# 写入多行数据
data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']]
for row in data:
    ws.append(row)

# 保存Excel文件
wb.save('example.xlsx')

### 2. 使用xlrd/xlwt

安装xlrd和xlwt库：

pip install xlrd
pip install xlwt

读取Excel文件：

import xlrd

# 打开Excel文件
wb = xlrd.open_workbook('example.xls')

# 选择工作表
ws = wb.sheet_by_name('Sheet1')

# 读取单元格数据
cell_value = ws.cell_value(0, 0)
print(cell_value)

# 遍历行
for row in range(ws.nrows):
    for col in range(ws.ncols):
        cell_value = ws.cell_value(row, col)
        print(cell_value)
        
# 读取整个工作表的数据，返回一个嵌套列表
data = []
for row in range(ws.nrows):
    row_data = []
    for col in range(ws.ncols):
        cell_value = ws.cell_value(row, col)
        row_data.append(cell_value)
    data.append(row_data)
print(data)

写入Excel文件：

import xlwt

# 创建Excel文件
wb = xlwt.Workbook()

# 选择工作表
ws = wb.add_sheet('Sheet1')

# 写入单元格数据
ws.write(0, 0, 'Hello')
ws.write(0, 1, 'World')

# 写入多行数据
data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Lucy', 20, 'Female']]
for row, row_data in enumerate(data):
    for col, cell_value in enumerate(row_data):
        ws.write(row+1, col, cell_value)

# 保存Excel文件
wb.save('example.xls')

### 3. 使用pandas

安装pandas库：

pip install pandas

读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取单元格数据
cell_value = df.iloc[0, 0]
print(cell_value)

# 遍历行
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Age'], row['Gender'])
        
# 读取整个工作表的数据，返回一个DataFrame对象
data = df.values.tolist()
print(data)

写入Excel文件：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Lucy'], 'Age': [18, 20], 'Gender': ['Male', 'Female']})

# 写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

以上是使用Python读写Excel的常用方法，可以根据实际需求选择不同的库和方法。