在Python中，导入xlsm文件的主要方法有使用pandas库、使用openpyxl库、使用xlrd库等。最推荐的方式是使用pandas库，因为它不仅功能强大，还能处理各种格式的电子表格。下面将详细介绍使用pandas库导入xlsm文件的步骤。
使用pandas库导入xlsm文件的详细步骤如下：
- 安装pandas和openpyxl库：
pip install pandas openpyxl
- 导入pandas库并读取xlsm文件：
import pandas as pd
读取xlsm文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsm', engine='openpyxl')
在上面的代码中，pd.read_excel()函数可以读取xlsm文件，并将其转换为pandas的DataFrame对象。你需要指定engine='openpyxl'来确保pandas使用openpyxl引擎读取xlsm文件。
一、使用pandas库读取xlsm文件
pandas库是Python中处理数据的强大工具，特别适用于处理表格数据。pandas内置了读取Excel文件的函数，可以方便地处理xlsm文件。下面是使用pandas库读取xlsm文件的详细步骤和示例代码：
1. 安装pandas和openpyxl库
在使用pandas库读取xlsm文件之前，需要确保已经安装了pandas和openpyxl库。可以使用以下命令安装：
pip install pandas openpyxl
2. 使用pandas读取xlsm文件
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用pandas库读取xlsm文件：
import pandas as pd
读取xlsm文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsm', engine='openpyxl')
显示前5行数据
print(df.head())
在上面的代码中，pd.read_excel()函数用于读取xlsm文件，并将其转换为pandas的DataFrame对象。你需要指定engine='openpyxl'来确保pandas使用openpyxl引擎读取xlsm文件。
二、使用openpyxl库读取xlsm文件
openpyxl库是一个用于处理Excel文件的Python库，它可以读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。虽然pandas库在内部使用openpyxl引擎读取xlsm文件，但你也可以直接使用openpyxl库来读取xlsm文件。
1. 安装openpyxl库
使用以下命令安装openpyxl库：
pip install openpyxl
2. 使用openpyxl读取xlsm文件
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用openpyxl库读取xlsm文件：
from openpyxl import load_workbook
读取xlsm文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsm', keep_vba=True)
获取第一个工作表
sheet = workbook.active
显示工作表名称
print(sheet.title)
显示第一个单元格的值
print(sheet['A1'].value)
在上面的代码中，load_workbook()函数用于读取xlsm文件，并返回一个Workbook对象。通过访问Workbook对象的属性和方法，可以进一步操作工作表和单元格。
三、使用xlrd库读取xlsm文件
xlrd库是另一个用于读取Excel文件的Python库，但需要注意的是，xlrd库最新版本已经不再支持读取xlsm文件。如果你使用的是旧版本的xlrd库，可以尝试以下方法读取xlsm文件：
1. 安装xlrd库
使用以下命令安装旧版本的xlrd库：
pip install xlrd==1.2.0
2. 使用xlrd读取xlsm文件
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用xlrd库读取xlsm文件：
import xlrd
读取xlsm文件
workbook = xlrd.open_workbook('your_file.xlsm')
获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
显示工作表名称
print(sheet.name)
显示第一个单元格的值
print(sheet.cell_value(0, 0))
在上面的代码中，xlrd.open_workbook()函数用于读取xlsm文件，并返回一个Workbook对象。通过访问Workbook对象的属性和方法，可以进一步操作工作表和单元格。
四、处理xlsm文件中的宏
xlsm文件中可能包含宏（VBA代码），这些宏在读取文件时不会自动执行。如果你需要处理宏，可以使用openpyxl库中的keep_vba参数来保留宏，然后使用Excel应用程序执行宏。
以下是一个示例代码，展示了如何保留xlsm文件中的宏：
from openpyxl import load_workbook
读取xlsm文件，并保留宏
workbook = load_workbook('your_file.xlsm', keep_vba=True)
获取第一个工作表
sheet = workbook.active
显示工作表名称
print(sheet.title)
显示第一个单元格的值
print(sheet['A1'].value)
保存文件（保留宏）
workbook.save('your_file_copy.xlsm')
在上面的代码中，keep_vba=True参数用于保留xlsm文件中的宏。你可以对工作表和单元格进行操作，然后保存文件时保留宏。
五、处理xlsm文件中的多个工作表
xlsm文件中可能包含多个工作表，可以使用pandas库或openpyxl库来读取和处理这些工作表。
1. 使用pandas读取多个工作表
以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas库读取xlsm文件中的多个工作表：
import pandas as pd
读取xlsm文件中的所有工作表
sheets = pd.read_excel('your_file.xlsm', sheet_name=None, engine='openpyxl')
显示所有工作表名称
print(sheets.keys())
显示第一个工作表的前5行数据
print(sheets['Sheet1'].head())
在上面的代码中，sheet_name=None参数用于读取xlsm文件中的所有工作表，并返回一个字典，键是工作表名称，值是对应的DataFrame对象。
2. 使用openpyxl读取多个工作表
以下是一个示例代码，展示了如何使用openpyxl库读取xlsm文件中的多个工作表：
from openpyxl import load_workbook
读取xlsm文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsm', keep_vba=True)
显示所有工作表名称
print(workbook.sheetnames)
获取第一个工作表
sheet = workbook['Sheet1']
显示第一个单元格的值
print(sheet['A1'].value)
在上面的代码中，通过访问Workbook对象的sheetnames属性可以获取所有工作表名称，然后可以通过工作表名称获取特定的工作表对象。
六、处理xlsm文件中的特定单元格和区域
在处理xlsm文件时，你可能需要读取或修改特定单元格和区域的数据。以下是使用pandas库和openpyxl库处理特定单元格和区域的示例代码：
1. 使用pandas处理特定单元格和区域
以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas库读取xlsm文件中特定区域的数据：
import pandas as pd
读取xlsm文件中特定工作表的特定区域
df = pd.read_excel('your_file.xlsm', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C', nrows=10, engine='openpyxl')
显示读取的数据
print(df)
在上面的代码中，usecols参数用于指定要读取的列，nrows参数用于指定要读取的行数。这样可以仅读取特定的区域数据。
2. 使用openpyxl处理特定单元格和区域
以下是一个示例代码，展示了如何使用openpyxl库读取和修改xlsm文件中特定单元格的数据：
from openpyxl import load_workbook
读取xlsm文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsm', keep_vba=True)
获取特定工作表
sheet = workbook['Sheet1']
读取特定单元格的值
print(sheet['A1'].value)
修改特定单元格的值
sheet['A1'].value = 'New Value'
保存文件（保留宏）
workbook.save('your_file_modified.xlsm')
在上面的代码中，可以通过访问工作表对象的单元格属性来读取和修改特定单元格的数据，然后保存文件时保留宏。
七、处理xlsm文件中的数据格式和公式
在处理xlsm文件时，可能需要保留或修改数据格式和公式。以下是使用pandas库和openpyxl库处理数据格式和公式的示例代码：
1. 使用pandas处理数据格式和公式
pandas库主要用于数据处理和分析，对于保留或修改数据格式和公式方面的功能有限。如果需要保留数据格式和公式，可以考虑使用openpyxl库。
2. 使用openpyxl处理数据格式和公式
以下是一个示例代码，展示了如何使用openpyxl库保留和修改xlsm文件中的数据格式和公式：
from openpyxl import load_workbook
读取xlsm文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsm', keep_vba=True)
获取特定工作表
sheet = workbook['Sheet1']
显示特定单元格的公式
print(sheet['B1'].value)
修改特定单元格的公式
sheet['B1'].value = '=SUM(A1:A10)'
保存文件（保留宏）
workbook.save('your_file_with_formula.xlsm')
在上面的代码中，可以通过访问工作表对象的单元格属性来读取和修改特定单元格的公式，然后保存文件时保留宏。
八、处理xlsm文件中的图表和图片
在处理xlsm文件时，可能需要读取或修改文件中的图表和图片。以下是使用openpyxl库处理图表和图片的示例代码：
1. 使用openpyxl处理图表
以下是一个示例代码，展示了如何使用openpyxl库读取和修改xlsm文件中的图表：
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
读取xlsm文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsm', keep_vba=True)
获取特定工作表
sheet = workbook['Sheet1']
创建新的图表
chart = BarChart()
data = Reference(sheet, min_col=1, min_row=1, max_col=3, max_row=10)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
添加图表到工作表
sheet.add_chart(chart, 'E1')
保存文件（保留宏）
workbook.save('your_file_with_chart.xlsm')
在上面的代码中，可以使用openpyxl库的图表模块创建新的图表，并将其添加到工作表中，然后保存文件时保留宏。
2. 使用openpyxl处理图片
以下是一个示例代码，展示了如何使用openpyxl库读取和修改xlsm文件中的图片：
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
读取xlsm文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsm', keep_vba=True)
获取特定工作表
sheet = workbook['Sheet1']
添加新的图片
img = Image('path_to_image.png')
sheet.add_image(img, 'A10')
保存文件（保留宏）
workbook.save('your_file_with_image.xlsm')
在上面的代码中，可以使用openpyxl库的绘图模块添加新的图片到工作表中，然后保存文件时保留宏。
九、处理大规模数据的性能优化
在处理包含大量数据的xlsm文件时，性能可能会成为一个问题。以下是一些性能优化的建议：
1. 使用pandas进行批量处理
pandas库提供了高效的批量处理功能，可以在处理大规模数据时提高性能。以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas库进行批量处理：
import pandas as pd
读取大规模数据的xlsm文件
df = pd.read_excel('large_file.xlsm', engine='openpyxl')
批量处理数据
df['new_column'] = df['existing_column'].apply(lambda x: x * 2)
保存处理后的数据
df.to_excel('large_file_processed.xlsm', index=False, engine='openpyxl')
在上面的代码中，通过使用pandas的apply()函数可以高效地对数据进行批量处理。
2. 使用openpyxl进行逐行处理
openpyxl库适用于逐行处理数据，可以在处理大规模数据时逐行读取和写入，以避免内存不足的问题。以下是一个示例代码，展示了如何使用openpyxl库逐行处理数据：
from openpyxl import load_workbook
读取大规模数据的xlsm文件
workbook = load_workbook('large_file.xlsm', keep_vba=True)
获取特定工作表
sheet = workbook['Sheet1']
逐行处理数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column):
for cell in row:
cell.value = cell.value * 2
保存处理后的数据
workbook.save('large_file_processed.xlsm')
在上面的代码中，通过使用openpyxl的iter_rows()函数可以逐行处理数据，以提高处理大规模数据的性能。
十、总结
在Python中导入和处理xlsm文件的主要方法有使用pandas库、使用openpyxl库和使用xlrd库。使用pandas库是最推荐的方式，因为它不仅功能强大，还能处理各种格式的电子表格。使用openpyxl库可以直接操作Excel文件，包括读取和修改工作表、单元格、数据格式、公式、图表和图片等。使用xlrd库虽然也可以读取xlsm文件，但最新版本已经不再支持xlsm文件，因此建议使用旧版本的xlrd库。
在处理xlsm文件时，可以根据具体需求选择合适的方法和库，并结合批量处理和逐行处理等性能优化技巧，以提高处理大规模数据的效率。希望本文能帮助你更好地理解和使用Python导入和处理xlsm文件。
相关问答FAQs：
如何在Python中处理xlsm文件？
Python可以通过多种库来处理xlsm文件，例如openpyxl和pandas。openpyxl专门用于读取和写入Excel文件，而pandas则提供了更高级的数据处理功能。使用这些库，你可以轻松地导入、修改和导出xlsm文件中的数据。
使用pandas导入xlsm文件的步骤是什么？
使用pandas导入xlsm文件非常简单。只需安装pandas库和openpyxl引擎，然后使用pd.read_excel()函数指定文件路径和引擎即可。例如：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('文件路径.xlsm', engine='openpyxl')
这将把xlsm文件中的数据导入到一个DataFrame中，方便后续的数据分析和处理。
处理xlsm文件时需注意哪些事项？
在处理xlsm文件时，有几个注意事项。首先，确保安装了openpyxl库，因为它是处理xlsm文件的必要依赖。其次，注意文件中的宏，虽然Python可以读取数据，但不能直接执行Excel中的宏。此外，确保文件路径正确，以避免文件无法找到的错误。通过这些注意事项，可以更顺利地进行xlsm文件的处理。
