py .xlsx 和.xls转化

在Python中，如果你需要处理Excel文件，无论是`.xlsx`（基于XML的Excel 2007及以后版本）还是`.xls`（旧版的二进制BIFF格式），你可以使用pandas库。Pandas有一个强大的read_excel函数可以读取这两种格式的数据。

例如，读取.xlsx文件：

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

而读取.xls文件（假设是2003版本或更早）：

data = pd.read_excel('example.xls', engine='xlrd')  # 使用xlrd引擎支持旧版格式

如果你想将数据保存到其他格式，比如`.csv`，则可以反向操作：

data.to_csv('output.csv', index=False)  # 将pandas DataFrame保存为CSV

注意，pandas默认使用`openpyxl`引擎处理`.xlsx`文件，如果需要转换文件，例如从`.xlsx`转为`.xls`，你需要第三方库如`xlsxwriter`，但这通常不是必需的，因为许多应用可以直接读写这两种格式。

相关问题

使用python将rpt格式的数据转化为xlsx格式数据

在Python中，你可以使用`openpyxl`库来创建Excel (.xlsx)文件，而将 rpt 格式的数据转换为.xlsx，通常需要先读取.rpt文件的内容，然后解析并写入到一个新的Excel工作簿中。以下是一个简单的步骤：

1. 安装必要的库：

   pip install openpyxl pandas pyexcel-xls xlsxwriter

2. 导入库并读取.rpt文件 (假设你有一个名为report.rpt的文件):

   import pyexcel as pe
   data = pe.get_sheet(file_name='report.rpt')

或者如果你知道RPT的具体格式，可能需要使用特定的库或模块来解析。

3. 创建一个新的Excel工作簿:

   from openpyxl import Workbook
   wb = Workbook()
   sheet = wb.active

4. 将数据写入Excel工作表:

   for row in data.iterate_values():
       sheet.append(row)

5. 保存Excel文件:

   wb.save('output.xlsx')

注意，这只是一个基本的示例，实际操作可能会因为RPT文件的结构、内容和格式的不同而有所变化。如果你需要处理复杂的表格结构，可能需要自定义解析逻辑。

Python 库打开XLS

### Python 库用于打开和处理 XLS 文件

对于操作 XLS 文件，Python 提供了几种不同的库来满足需求。以下是几个常用的选项：

#### 1. `xlrd`

`xlrd` 是一个专门读取 Excel 文件的库，支持 `.xls` 格式的文件。

安装方法如下：

pip install xlrd

使用示例：

import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

print(sheet.cell_value(0, 0))

需要注意的是，在较新的版本中，`xlrd` 只能读取 `.xls` 文件而不再支持 `.xlsx` 文件[^1]。

#### 2. `openpyxl`

尽管名字中有 "openpyxl"，这个库主要用于处理 `.xlsx` 文件；但对于某些场景下也可以间接通过其他工具转换后处理 `.xls` 文件。

不过为了兼容性和更好的体验推荐针对新项目优先考虑下面提到的更全面解决方案。

#### 3. `pandas`

结合 `xlrd` 或者 `openpyxl` 使用时，`pandas` 能够提供更加便捷的数据分析功能。它允许用户轻松导入 Excel 数据并将其作为 DataFrame 对象进行操作。

安装命令：

pip install pandas openpyxl xlrd

代码样例：

import pandas as pd

dataframe = pd.read_excel('example.xls', engine='xlrd')  
print(dataframe.head())

这里指定了引擎参数为 `'xlrd'` 来确保可以正确解析 `.xls` 类型文档。

#### 4. `pyexcel-xls`

如果希望有一个更为通用的选择，则可以选择 `pyexcel-xls` 这样的插件化方案。该扩展模块能够很好地与其他 pyexcel 家族成员协作工作，并且提供了简单易用接口来进行各种格式之间的相互转化以及基本编辑任务。

安装方式：

pip install pyexcel pyexcel-xls

实例展示：

from pyexcel_io import get_data

content = get_data("example.xls")
for key in content:
    print(key)
    for row in content[key]:
        print(row)

综上所述，根据具体应用场景和个人偏好不同，上述任一选项都可能是合适的选择。通常情况下，当只需要简单的读写操作而不涉及复杂逻辑时，可以直接选用 `xlrd` 或者集成度更高的 `pandas` 方案即可完成大部分日常工作所需的功能实现。