Python3操作Excel：读取与写入实战教程

"Python3读取和写入Excel表格数据的示例代码" 在Python编程中，处理Excel数据是一项常见的任务，特别是在数据分析、自动化报告或数据整合等场景下。Python提供了多个库来支持这一功能，其中`xlrd`用于读取Excel文件，而`xlwt`则用于写入Excel文件。这两个库对于处理.xls和.xlsx格式的Excel表格都非常有用。 首先，让我们深入了解一下如何使用`xlrd`库来读取Excel数据。`xlrd.open_workbook()`函数是打开Excel文件的关键，它接收文件路径作为参数，并返回一个Workbook对象。这个对象包含了所有工作表的信息。你可以通过调用`.sheet_names()`获取所有工作表的名称，或者使用`.sheets()`、`.sheet_by_index()`和`.sheet_by_name()`来访问特定的工作表。 例如，如果你想要获取第一个工作表，可以这样操作： ```python # 获取第一个工作表 sheet = data_excel.sheets()[0] ``` 或者通过名称获取： ```python # 通过名称获取工作表 sheet = data_excel.sheet_by_name('Sheet1') ``` 在工作表对象上，有多种方法可以获取数据。`nrows`和`ncols`属性分别表示行数和列数。你可以使用`.row()`和`.col()`来获取指定行或列的所有单元格对象，或者使用`.row_values()`和`.col_values()`来获取它们的数据值。 例如，获取第一行的所有数据： ```python # 获取第一行数据 first_row_data = sheet.row_values(0) ``` 对于单元格的操作，`table.cell(rowx, colx)`会返回一个Cell对象，你可以获取其值，比如： ```python # 获取(0, 0)单元格的值 cell_value = sheet.cell(0, 0).value ``` 现在转向写入Excel数据的部分，这通常涉及到`xlwt`库。`xlwt.Workbook()`创建一个新的Workbook对象，然后你可以通过`.add_sheet()`添加新的工作表。每个单元格的数据可以通过`.write(row, col, value)`方法写入。 例如，创建一个新工作表并写入数据： ```python from xlwt import Workbook wb = Workbook() ws = wb.add_sheet('New Sheet') # 写入数据 ws.write(0, 0, 'Value1') ws.write(0, 1, 'Value2') # 保存到文件 wb.save('new_dataset.xls') ``` 这里仅仅是基础操作的介绍，实际上`xlrd`和`xlwt`提供了更多的高级特性，如样式设置、公式计算等。对于更现代的.xlsx格式，可以考虑使用`openpyxl`或`pandas`库，它们提供了更强大的功能和更好的性能。 在实际应用中，`pandas`库通常是一个更优的选择，因为它不仅能够读写Excel，还支持数据清洗、分析等功能。例如，你可以使用`pandas.read_excel()`来读取Excel文件，然后使用`DataFrame`对象的各种方法进行数据操作，最后用`pandas.DataFrame.to_excel()`将数据写回Excel。 总结来说，Python的`xlrd`和`xlwt`库为读写Excel提供了基础支持，而`pandas`则提供了更全面的数据处理能力。根据项目需求，选择合适的库能极大地提高工作效率。