在 Python 中,处理 Excel 文件常用的库有 OpenPyXL 和 Pandas。它们各自适合不同的使用场景:
-
OpenPyXL:
- 主要用于操作
.xlsx
格式的 Excel 文件。 - 适合对 Excel 文件进行格式设置、公式、图表等功能的处理。
- 更多偏向 Excel 文档的原生功能操作。
- 主要用于操作
-
Pandas:
- 更适合处理表格型数据,如读取、分析、修改数据。
- 可以非常方便地进行数据处理,如筛选、排序、数据聚合等操作。
以下是如何使用这两个库进行常见操作的示例:
安装所需库
pip install openpyxl pandas
1. 使用 OpenPyXL 操作 Excel 文件
基本操作:读取和写入
from openpyxl import load_workbook, Workbook
# 读取 Excel 文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb.active # 获取活跃的 sheet,或通过 sheet 名字 wb['Sheet1'] 来获取
# 读取单元格数据
cell_value = sheet['A1'].value
print(cell_value)
# 修改单元格数据
sheet['A1'] = "New Value"
# 保存更改
wb.save('example_modified.xlsx')
创建一个新的 Excel 文件并写入数据
# 创建新的工作簿
wb = Workbook()
sheet = wb.active
# 写入数据
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['A2'] = 'World'
# 保存工作簿
wb.save('new_file.xlsx')
添加多个 sheet
# 创建一个新的 sheet
wb.create_sheet(title="Sheet2")
# 选择新的 sheet
sheet2 = wb["Sheet2"]
sheet2['A1'] = "Data in Sheet2"
# 保存
wb.save('new_file_with_multiple_sheets.xlsx')
2. 使用 Pandas 操作 Excel 文件
读取 Excel 文件
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件中的第一个 sheet
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 查看前几行数据
print(df.head())
将 DataFrame 写入到 Excel 文件
# 创建一个 DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 DataFrame 保存为 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False) # index=False 去掉 DataFrame 的行索引
读取和写入多个 sheet
# 读取 Excel 文件的特定 sheet
df_sheet2 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# 写入多个 sheet 到 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('output_multiple_sheets.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
df_sheet2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')
数据处理
Pandas 更适合进行数据处理操作,比如过滤、分组、聚合等:
# 过滤数据
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
# 分组聚合
grouped = df.groupby('Age').sum()
# 打印结果
print(filtered_df)
print(grouped)
两者对比
- OpenPyXL 更适合需要对 Excel 文件的格式、单元格样式、图表等进行操作的场景。
- Pandas 更擅长处理大规模数据、进行复杂的数据分析和处理,但它不处理 Excel 的格式和样式。
总结
根据实际需要选择库:
- 如果你只是读取和处理数据,Pandas 更方便快捷。
- 如果需要对 Excel 文件的格式、图表等进行操作,OpenPyXL 更适合。
希望这些例子能帮助你了解如何使用 Python 来处理 Excel 文件。如果有更多问题,欢迎继续讨论!
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