掌握Python读取Excel数据的技巧与实践

需积分: 1 0 下载量 114 浏览量 更新于2024-09-30 收藏 41.79MB ZIP 举报
资源摘要信息: "Python 读取 Excel 数据的方法探讨" 知识点详解: 1. Python 与 Excel 数据处理: Python 是一种广泛应用于数据分析、数据处理和自动化脚本编写的编程语言。它提供了多种库来读取和处理 Excel 文件,如 `openpyxl`, `xlrd`, `xlwt`, `pandas` 等。在处理 Excel 数据时,通常需要对工作表进行读取、修改、插入或删除操作,并且可以将处理后的数据输出到新的 Excel 文件或转换为其他数据格式,如 CSV、JSON 等。 2. 使用 openpyxl 库读取 Excel 数据: openpyxl 是一个用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。它允许用户对 Excel 文件进行创建、修改、读取、写入等操作。例如,使用 openpyxl 库读取一个 Excel 文件,可以按照以下步骤进行: ```python from openpyxl import load_workbook # 加载工作簿 workbook = load_workbook('example.xlsx') # 选择活动工作表 sheet = workbook.active # 读取数据 for row in sheet.iter_rows(values_only=True): for value in row: print(value) ``` 上述代码首先从 openpyxl 库中导入 load_workbook 方法,然后加载名为 "example.xlsx" 的工作簿,接着选择活动工作表,并遍历每一行的每一个单元格来打印其值。 3. 使用 xlrd 库读取 Excel 数据: xlrd 是一个用于读取 Excel 文件的库,它可以处理 .xls 和 .xlsx 格式,但不支持写入。使用 xlrd 读取 Excel 数据通常涉及打开工作簿、获取工作表以及逐行读取数据。下面是一个使用 xlrd 库读取 Excel 数据的示例: ```python import xlrd # 打开工作簿 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 获取第一个工作表 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取数据 for rowx in range(sheet.nrows): for colx in range(sheet.ncols): print(sheet.cell(rowx, colx).value) ``` 在这段代码中,通过 xlrd 打开了一个名为 "example.xls" 的 Excel 文件,并通过索引获取了第一个工作表,然后遍历工作表中的每一行和每一列,打印出单元格的值。 4. 使用 pandas 库读取 Excel 数据: pandas 是一个功能强大的数据处理库,它提供了 DataFrame 对象,非常适合于数据的快速分析和操作。pandas 提供了 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件。以下是使用 pandas 读取 Excel 数据的一个例子: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 打印 DataFrame print(df) ``` 在这个简单的例子中,我们导入了 pandas 库,并使用 `read_excel` 方法读取了名为 "example.xlsx" 的 Excel 文件。该方法会返回一个 DataFrame 对象,我们可以像操作普通 Python 数据结构一样操作这个 DataFrame,进行数据筛选、清洗、分析等操作。 5. 文件结构说明: 在给出的文件名列表中,`.gitignore`、`pytest.ini`、`run.py`、`requirements.txt`、`readme.txt` 是典型的 Python 项目文件,它们分别用于配置版本控制系统忽略的文件、配置测试框架、执行程序入口、列出项目依赖和项目说明文档。`business`、`test_data`、`test_case`、`allure-2.21.0`、`common` 则可能是存放业务逻辑代码、测试数据、测试用例、测试报告工具以及一些公共代码或资源的目录。 总结: 本文介绍了几种使用 Python 读取 Excel 数据的方法,包括 `openpyxl`、`xlrd` 和 `pandas` 库的使用示例。这些库为 Python 开发者提供了强大的工具来处理 Excel 文件,从简单的数据读取到复杂的数据分析和报告生成。此外,还简要介绍了与这些库相关的典型 Python 项目文件结构,以便读者更好地理解如何在实际项目中应用这些知识点。