python中如何操作Excel文件_Python使用openpyxl/pandas操作Excel-Python教程-PHP中文网

python中如何操作Excel文件_Python使用openpyxl/pandas操作Excel

尼克

发布： 2025-09-11 18:41:01

原创

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使用openpyxl和pandas操作Excel：openpyxl适合精细格式控制，pandas擅长数据分析；读写大型文件时可采用只读/只写模式或分块处理以提升性能。

python中如何操作excel文件_python使用openpyxl/pandas操作excel

Python操作Excel文件，简单来说，就是用代码读写Excel表格。两种常用的库是

openpyxl

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和

pandas

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。

openpyxl

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更底层，适合精细控制格式；

pandas

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则更适合数据分析和处理，简单粗暴。

解决方案

使用

openpyxl

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：

安装：
```
pip install openpyxl
```
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立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

读取：

from openpyxl import load_workbook

# 加载工作簿
workbook = load_workbook(filename="example.xlsx")

# 选择工作表
sheet = workbook["Sheet1"]  # 或者 workbook.active 获取活动工作表

# 读取单元格数据
cell_value = sheet["A1"].value
print(cell_value)

# 循环读取行
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=5, min_col=1, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value)

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iter_rows

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可以方便地按行读取数据，指定起始和结束的行/列。注意，

openpyxl

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的索引是从1开始的，不是从0开始的。一开始用的时候，经常搞错。

写入：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的工作簿
workbook = Workbook()

# 选择工作表
sheet = workbook.active

# 写入单元格数据
sheet["A1"] = "Hello"
sheet["B2"] = 123

# 保存工作簿
workbook.save(filename="new_example.xlsx")

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写入数据非常直接，直接赋值即可。创建新的工作簿也很简单。

格式设置：
```
openpyxl
```
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提供了丰富的格式设置选项，比如字体、颜色、对齐方式等。这部分比较繁琐，需要查阅文档。

使用
```
pandas
```
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：
- 安装：
```
pip install pandas
```
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- 读取：
```
import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 打印DataFrame
print(df)

# 获取特定列
column_data = df["Column1"]
print(column_data)
```
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```
read_excel
```
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  函数非常强大，可以读取指定的工作表，还可以指定行索引、列索引等。返回的是一个DataFrame对象，方便进行数据分析。
  
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  37
  
  查看详情
- 写入：
```
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "Age": [25, 30, 28]}
df = pd.DataFrame(data)

# 写入Excel文件
df.to_excel("new_example.xlsx", sheet_name="Sheet1", index=False)
```
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```
to_excel
```
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  函数可以将DataFrame写入Excel文件。
```
index=False
```
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  表示不写入行索引。
```
pandas
```
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  写入excel，在处理大型数据集时会非常高效。

openpyxl

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和
pandas
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，我该选哪个？

选择哪个库取决于你的具体需求。如果你需要精细控制Excel的格式，或者处理一些特殊的需求，比如合并单元格、插入图片等，那么

openpyxl

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更适合你。如果你主要是进行数据分析和处理，那么

pandas

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更方便快捷。

pandas

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的DataFrame对象提供了丰富的数据处理方法，可以方便地进行数据清洗、转换、分析等操作。

如何处理Excel中的日期格式？

在用

openpyxl

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读取Excel文件时，日期会被读取成datetime对象。

from openpyxl import load_workbook
from datetime import datetime

workbook = load_workbook(filename="example_with_dates.xlsx")
sheet = workbook.active

date_value = sheet["A1"].value

if isinstance(date_value, datetime):
    print(date_value.strftime("%Y-%m-%d")) # 格式化日期
else:
    print(date_value)

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用

pandas

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读取时，默认也会尝试将日期识别为datetime对象。如果读取失败，可以手动指定

parse_dates

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参数。

import pandas as pd

df = pd.read_excel("example_with_dates.xlsx", parse_dates=["DateColumn"]) # DateColumn 是包含日期的列名
print(df["DateColumn"].dtype) # 确认是否为datetime64[ns]

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如何优化Excel文件读写速度？

对于大型Excel文件，读写速度是一个需要考虑的问题。

openpyxl

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：可以使用

read_only

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和

write_only

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模式来提高读写速度。

read_only

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模式只能读取数据，不能修改数据；

write_only

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模式只能写入数据，不能读取数据。

from openpyxl import load_workbook

# 只读模式
workbook = load_workbook(filename="large_file.xlsx", read_only=True)
sheet = workbook.active

for row in sheet.rows:
    for cell in row:
        print(cell.value)

# 只写模式
from openpyxl import Workbook

workbook = Workbook(write_only=True)
sheet = workbook.create_sheet()

for i in range(1000):
    row = [i] * 10
    sheet.append(row)

workbook.save("large_file_write_only.xlsx")

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```
pandas
```
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：可以使用
```
chunksize
```
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参数来分块读取数据。这样可以避免一次性将整个文件加载到内存中，从而提高读取速度。
```
import pandas as pd

for chunk in pd.read_excel("large_file.xlsx", chunksize=1000):
    print(chunk.head()) # 处理每一块数据
```
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另外，尽量避免在循环中频繁地读写单元格，可以将数据先存储到内存中，然后一次性写入Excel文件。