Python读取excel几种包的性能

答：Pandas、 openpyxl 和 xlrd 都是可以用来读取 Excel 文件的 Python 包，它们的性能表现都不相同。Pandas 具有最强大的读取性能，但是有时候会受到文件格式的限制。openpyxl 是一个更加灵活的库，可以更好地处理不同的 Excel 文件格式，但是它的性能不如 Pandas 高。xlrd 是一个只读的库，具有最低的性能，但可以跨平台使用。

相关问题

python读取excel

文件有哪些常用的方法？

Python读取Excel文件有多种方法，以下是几种常用的方法：

1. 使用xlrd库来读取Excel文件：

import xlrd

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')

# 获取Excel文件中所有的sheet名称
sheet_names = workbook.sheet_names()
print(sheet_names)

# 根据sheet索引或名称获取sheet内容
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

# 获取sheet中行数和列数
nrows = sheet.nrows
ncols = sheet.ncols
print("行数：", nrows)
print("列数：", ncols)

# 遍历sheet中所有行和列
for i in range(nrows):
    for j in range(ncols):
        print(sheet.cell_value(i, j))

2. 使用pandas库来读取Excel文件：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df)

3. 使用openpyxl库来读取Excel文件：

from openpyxl import load_workbook

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

# 获取Excel文件中所有的sheet名称
sheet_names = workbook.sheetnames
print(sheet_names)

# 根据sheet名称获取sheet内容
sheet = workbook['Sheet1']

# 获取sheet中行数和列数
nrows = sheet.max_row
ncols = sheet.max_column
print("行数：", nrows)
print("列数：", ncols)

# 遍历sheet中所有行和列
for row in sheet.iter_rows():
    for cell in row:
        print(cell.value)

python中excel读取方法有几种

在Python中，有几种常见的库可以用来读取Excel文件，包括：

1. **pandas**: 最常用的数据处理库pandas有一个`read_excel()`函数，可以直接将Excel文件读取成DataFrame，非常适合数据操作。

import pandas as pd
data = pd.read_excel('file.xlsx')

2. **openpyxl**: 这是一个专门针对Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm格式的库，支持读写xlsx文件。

from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename='file.xlsx')
sheet = wb.active
data = sheet.values

3. **xlrd**: 主要是用于读取旧版本的xls格式的文件，现在更推荐使用openpyxl代替它。

import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('file.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
data = [sheet.row_values(i) for i in range(sheet.nrows)]

4. **xlwings**: 如果你需要与Excel应用程序交互或者使用VBA功能，xlwings是一个不错的选择，它允许Python直接访问Excel的对象模型。

每种库都有其特定的优势，选择哪种取决于你的需求、文件格式以及兼容性要求。如果你只是需要读取和处理数据，pandas通常是最方便的。