python读写excel
时间: 2023-08-20 08:08:01 浏览: 50
要读写Excel文件,可以使用Python的openpyxl库。它提供了易于使用的API,可以方便地读取、修改和保存Excel文件。
以下是一些基本操作的示例代码:
1. 读取Excel文件
```python
from openpyxl import load_workbook
# 打开Excel文件
wb = load_workbook(filename='example.xlsx')
# 获取某个工作表
ws = wb['Sheet1']
# 读取某个单元格的值
value = ws['A1'].value
# 遍历某个列的值
for cell in ws['A']:
print(cell.value)
```
2. 写入Excel文件
```python
from openpyxl import Workbook
# 创建一个新的Excel文件
wb = Workbook()
# 获取默认的工作表
ws = wb.active
# 写入单元格的值
ws['A1'] = 'Hello World'
# 保存Excel文件
wb.save('example.xlsx')
```
除了上述基本操作,还可以进行更复杂的操作,如合并单元格、设置单元格格式、设置图表等。具体操作可以参考openpyxl库的文档。
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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读取excel
### 回答1:
Python 有很多库可以用来读取 Excel 文件,其中比较常用的是 openpyxl 和 xlrd。
使用 openpyxl 库:
``` python
# 导入 openpyxl 库
import openpyxl
# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 获取 Excel 文件中的 sheet
sheet = workbook.active
# 读取单元格的值
value = sheet['A1'].value
# 遍历行
for row in sheet.iter_rows():
for cell in row:
print(cell.value)
```
使用 xlrd 库:
``` python
# 导入 xlrd 库
import xlrd
# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
# 获取 Excel 文件中的 sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 读取单元格的值
value = sheet.cell_value(0, 0)
# 遍历行
for row in range(sheet.nrows):
for col in range(sheet.ncols):
print(sheet.cell_value(row, col))
```
以上代码仅供参考,具体使用应根据实际情况进行调整。
### 回答2:
Python读取Excel可以使用第三方库`pandas`和`openpyxl`。
使用`pandas`库可以通过`read_excel()`函数来读取Excel文件。首先需要安装`pandas`库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
安装完成后,导入`pandas`库,并使用`read_excel()`函数读取Excel文件,代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('example.xlsx')
# 打印读取的数据
print(data)
```
`read_excel()`函数默认会读取Excel文件的第一个表单中的数据,如果需要指定读取的表单,可以使用`sheet_name`参数来指定表单的名称或索引。例如,读取名为"Sheet1"的表单:
```python
data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
```
另外,还可以通过指定`header`参数来设置是否将Excel文件中的第一行作为列名。如果`header`为`None`,则不将第一行作为列名,如果为整数,则将第一行作为指定的行数的列名。例如,不将第一行作为列名:
```python
data = pd.read_excel('example.xlsx', header=None)
```
如果要读取多个表单,可以使用`Sheetname`参数传入一个字符串列表,代码示例如下:
```python
data = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
```
除了`pandas`库之外,还可以使用`openpyxl`库来读取Excel文件。`openpyxl`库是一个专门处理Excel文件的开源库。首先需要安装`openpyxl`库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install openpyxl
```
安装完成后,导入`openpyxl`库,并使用`load_workbook()`函数加载Excel文件,然后选择需要读取的表单来读取数据,代码示例如下:
```python
from openpyxl import load_workbook
# 加载Excel文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')
# 选择需要读取的表单
sheet = workbook['Sheet1']
# 遍历表单的所有行和列,并打印数据
for row in sheet.iter_rows():
for cell in row:
print(cell.value)
```
以上就是使用`pandas`和`openpyxl`两个库读取Excel的方法。根据实际需求,选择适合的库来进行Excel文件的读取操作。
### 回答3:
Python可以使用多个库来读取Excel文件,其中比较常用的是pandas库。Pandas是一个强大的数据处理库,它提供了很多功能来读取和操作Excel文件。
首先,我们需要安装pandas库。可以使用pip命令在命令行中安装,如下所示:
pip install pandas
安装完毕后,我们就可以使用pandas来读取Excel文件了。首先需要导入pandas库:
import pandas as pd
然后,我们使用read_excel()函数来读取Excel文件。该函数有多个参数可以调整,包括文件路径、工作表名称等。下面是一个简单的示例:
data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')
在上面的示例中,我们指定了Excel文件的路径和文件名,以及要读取的工作表名称。读取后的数据将存储在data变量中。
读取完成后,我们可以使用pandas库提供的各种函数和方法来操作Excel数据。例如,可以查看数据的前几行,获取数据的维度,筛选数据等。
最后,如果想要将处理后的数据保存到新的Excel文件中,可以使用to_excel()函数,该函数可以将pandas数据写入Excel文件。示例如下:
data.to_excel('保存路径/保存文件名.xlsx', index=False)
在上面的示例中,我们指定了保存的路径和文件名,并且设置index=False,表示不保存索引列。
总结起来,Python读取Excel文件的过程可以分为导入依赖库、读取Excel文件、操作Excel数据、保存Excel文件等多个步骤。使用pandas库可以简化这个过程,并提供了丰富的功能来处理Excel数据。