Python读取excel

时间: 2023-08-14 15:54:49 浏览: 21
Python可以使用第三方库来读取Excel文件中的不同Sheet，最常用的库是`pandas`和`openpyxl`。 如果使用`pandas`，可以使用`read_excel`方法来读取Excel文件，并通过指定`sheet_name`参数来读取特定的Sheet。例如，以下代码将读取Excel文件中名为“Sheet1”的Sheet： ``` import pandas as pd df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') ``` 如果要读取多个Sheet，可以在`sheet_name`参数中传递一个列表。例如，以下代码将读取Excel文件中名为“Sheet1”和“Sheet2”的Sheet： ``` import pandas as pd sheets = ['Sheet1', 'Sheet2'] dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=sheets) # 可以通过字典来访问每个Sheet的数据 df1 = dfs['Sheet1'] df2 = dfs['Sheet2'] ``` 如果使用`openpyxl`，可以通过`load_workbook`方法来打开Excel文件，并通过`sheetnames`属性来访问所有Sheet的名称。例如，以下代码将读取Excel文件中名为“Sheet1”的Sheet： ``` from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('example.xlsx') sheet = wb['Sheet1'] # 可以通过Sheet的行和列来访问数据 value = sheet['A1'].value ```

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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。

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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。

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Python可以使用许多库来读取Excel文件，其中比较常用的是openpyxl和pandas库。下面是两种库的使用方法： #### 1. 使用openpyxl库 python # 安装openpyxl库 # pip install openpyxl from openpyxl import load_workbook # 打开一个Excel文件 wb = load_workbook(filename='example.xlsx') # 选择一个工作表 ws = wb['Sheet1'] # 获取单元格的值 cell_value = ws['A1'].value # 遍历行和列 for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2): for cell in row: print(cell.value) #### 2. 使用pandas库 python # 安装pandas库 # pip install pandas import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 获取单元格的值 cell_value = df.iloc[0, 0] # 第一行第一列 # 遍历行和列 for index, row in df.iterrows(): print(row['列名1'], row['列名2']) 以上是两种常用的Python读取Excel文件的方式，具体使用哪种方式取决于你的需求和习惯。

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### 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。

python 读取Excel

Python可以使用许多库来读取Excel文件，其中比较常用的是openpyxl和pandas库。下面是两种库的使用方法： #### 1. 使用openpyxl库 python # 安装openpyxl库 # pip install openpyxl from openpyxl import load_workbook # 打开一个Excel文件 wb = load_workbook(filename='example.xlsx') # 选择一个工作表 ws = wb['Sheet1'] # 获取单元格的值 cell_value = ws['A1'].value # 遍历行和列 for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2): for cell in row: print(cell.value) #### 2. 使用pandas库 python # 安装pandas库 # pip install pandas import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 获取单元格的值 cell_value = df.iloc[0, 0] # 第一行第一列 # 遍历行和列 for index, row in df.iterrows(): print(row['列名1'], row['列名2']) 以上是两种常用的Python读取Excel文件的方式，具体使用哪种方式取决于你的需求和习惯。

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Python 可以通过许多库来读写 Excel 文件，其中比较常用的有： - openpyxl - xlrd 和 xlwt - pandas 下面分别介绍这三个库的使用方法。 ### 使用 openpyxl 库 安装 openpyxl 库： pip install openpyxl 使用 openpyxl 来读写 Excel 文件的示例代码： python import openpyxl # 打开 Excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.active # 读取单元格的值 cell_value = worksheet['A1'].value # 写入单元格的值 worksheet['A2'] = 'hello, world' # 保存工作簿 workbook.save('example.xlsx') ### 使用 xlrd 和 xlwt 库 安装 xlrd 和 xlwt 库： pip install xlrd xlwt 使用 xlrd 和 xlwt 来读写 Excel 文件的示例代码： python import xlrd import xlwt # 打开 Excel 文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取单元格的值 cell_value = worksheet.cell_value(0, 0) # 创建一个新的工作簿 workbook = xlwt.Workbook() # 创建一个新的工作表 worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 写入单元格的值 worksheet.write(0, 0, 'hello, world') # 保存工作簿 workbook.save('example.xls') ### 使用 pandas 库 安装 pandas 库： pip install pandas 使用 pandas 来读写 Excel 文件的示例代码： python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取单元格的值 cell_value = df.loc[0, 'A'] # 写入单元格的值 df.loc[1, 'A'] = 'hello, world' # 保存到 Excel 文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

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要在 Python 中读取 Excel 文件，可以使用 pandas 库。pandas 提供了一个功能强大的函数 read_excel()，可以方便地读取 Excel 文件并将其转换为 DataFrame 对象。 以下是一个示例代码： python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 dataframe = pd.read_excel('path_to_excel_file.xlsx') # 打印 DataFrame 对象 print(dataframe) 在上面的代码中，read_excel() 函数用于读取 Excel 文件，将其转换为 DataFrame 对象，并存储在 dataframe 变量中。需要注意的是，你需要将 'path_to_excel_file.xlsx' 替换为实际的 Excel 文件路径。 你可以通过打印 dataframe 变量来查看读取到的 Excel 数据。DataFrame 是 pandas 中的一个数据结构，类似于表格，可以进行各种数据操作和分析。 除了基本的读取功能外，read_excel() 函数还提供了许多参数，可以用于指定要读取的工作表、特定的列、数据类型等。你可以根据需要查看 pandas 文档以了解更多详细信息。

Python 读写Excel

Python 可以通过许多库来读写 Excel 文件，其中比较常用的有： - openpyxl - xlrd 和 xlwt - pandas 下面分别介绍这三个库的使用方法。 ### 使用 openpyxl 库 安装 openpyxl 库： pip install openpyxl 使用 openpyxl 来读写 Excel 文件的示例代码： python import openpyxl # 打开 Excel 文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.active # 读取单元格的值 cell_value = worksheet['A1'].value # 写入单元格的值 worksheet['A2'] = 'hello, world' # 保存工作簿 workbook.save('example.xlsx') ### 使用 xlrd 和 xlwt 库 安装 xlrd 和 xlwt 库： pip install xlrd xlwt 使用 xlrd 和 xlwt 来读写 Excel 文件的示例代码： python import xlrd import xlwt # 打开 Excel 文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 获取工作簿中的第一个工作表 worksheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取单元格的值 cell_value = worksheet.cell_value(0, 0) # 创建一个新的工作簿 workbook = xlwt.Workbook() # 创建一个新的工作表 worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 写入单元格的值 worksheet.write(0, 0, 'hello, world') # 保存工作簿 workbook.save('example.xls') ### 使用 pandas 库 安装 pandas 库： pip install pandas 使用 pandas 来读写 Excel 文件的示例代码： python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取单元格的值 cell_value = df.loc[0, 'A'] # 写入单元格的值 df.loc[1, 'A'] = 'hello, world' # 保存到 Excel 文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

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Python可以使用第三方库openpyxl来读写Excel文件。以下是一个简单的示例： python import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作表 sheet = workbook.active # 读取单元格内容 cell_value = sheet['A1'].value print(cell_value) # 写入单元格内容 sheet['A2'] = 'Hello, world!' # 保存Excel文件 workbook.save('example.xlsx') 这个示例演示了如何打开一个名为example.xlsx的Excel文件，在工作表中读取A1单元格的值并将其打印出来，然后在A2单元格中写入一个字符串，并将更改保存回文件。

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在Python中读取Excel文件需要使用第三方库，比如openpyxl或pandas。下面分别介绍这两种方法： 1. 使用openpyxl库 python # 导入openpyxl库 import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 选择工作表 sheet = workbook['Sheet1'] # 读取单元格数据 cell = sheet.cell(row=1, column=1) print(cell.value) # 遍历行 for row in sheet.rows: for cell in row: print(cell.value, end='\t') print() 2. 使用pandas库 python # 导入pandas库 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 print(df.iloc[0, 0]) # 遍历行 for index, row in df.iterrows(): for column, value in row.items(): print(value, end='\t') print() 以上两种方法都可以读取Excel文件，具体使用哪种方法取决于个人喜好和实际需求。
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