python如何操作excel案例

使用Python操作Excel文件的主要方法包括：通过openpyxl库读取和写入.xlsx文件、通过pandas库进行数据处理、使用xlrd和xlwt库处理.xls文件。其中，openpyxl和pandas是处理Excel文件的常用工具。下面我将详细介绍如何使用这些方法进行Excel文件操作。

一、OPENPYXL库的使用

openpyxl是一个用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。

1. 安装openpyxl

要使用openpyxl库，首先需要安装它。可以通过以下命令进行安装：

pip install openpyxl

2. 读取Excel文件

使用openpyxl读取Excel文件的步骤如下：

from openpyxl import load_workbook
加载工作簿
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')
获取表单
sheet = workbook.active
读取单元格数据
cell_value = sheet['A1'].value
print(f"单元格A1的值是: {cell_value}")

在上面的代码中，我们首先加载Excel工作簿，然后获取活动表单，并读取单元格A1的值。

3. 写入Excel文件

openpyxl还可以用来写入数据到Excel文件：

from openpyxl import Workbook
创建一个新的工作簿
workbook = Workbook()
激活表单
sheet = workbook.active
写入数据
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
保存文件
workbook.save(filename='output.xlsx')

上面的代码创建了一个新的Excel文件，写入了数据，并保存为output.xlsx。

4. 修改现有Excel文件

我们也可以使用openpyxl来修改现有的Excel文件：

# 加载工作簿
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')
获取表单
sheet = workbook.active
修改单元格数据
sheet['A1'] = 'New Value'
保存更改
workbook.save(filename='example_modified.xlsx')

二、PANDAS库的使用

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，可以用来处理Excel文件。

1. 安装pandas

首先，确保安装了pandas库：

pip install pandas

2. 读取Excel文件

使用pandas读取Excel文件非常简单：

import pandas as pd
读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
显示数据
print(df.head())

pandas会将Excel数据读取为DataFrame对象，这使得数据处理变得非常方便。

3. 写入Excel文件

我们可以使用pandas将DataFrame写入Excel文件：

# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

4. 数据处理和分析

pandas提供了许多功能来处理和分析数据。例如，我们可以过滤数据、计算统计信息等：

# 过滤年龄大于30的数据
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
计算平均年龄
average_age = df['Age'].mean()
print(f"平均年龄是: {average_age}")

三、处理.xls文件的xlrd和xlwt库

对于较旧版本的Excel文件（.xls），我们可以使用xlrd和xlwt库。

1. 安装xlrd和xlwt

pip install xlrd xlwt

2. 读取.xls文件

使用xlrd读取.xls文件的方法如下：

import xlrd
打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
获取表单
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
读取单元格数据
cell_value = sheet.cell_value(0, 0)
print(f"单元格A1的值是: {cell_value}")

3. 写入.xls文件

使用xlwt写入.xls文件：

import xlwt
创建工作簿
workbook = xlwt.Workbook()
添加表单
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
写入数据
sheet.write(0, 0, 'Hello')
sheet.write(0, 1, 'World')
保存文件
workbook.save('output.xls')

四、结合使用多种库进行复杂操作

在实际应用中，通常需要结合使用多种库以实现复杂的Excel操作。例如，使用pandas读取和分析数据，使用openpyxl格式化和保存结果。

1. 数据分析与格式化

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
读取数据
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
数据分析
summary = df.describe()
将分析结果写入新的Excel文件
summary.to_excel('summary.xlsx')
加载新的Excel文件以进行格式化
workbook = load_workbook('summary.xlsx')
sheet = workbook.active
格式化标题
sheet['A1'].font = Font(bold=True)
保存更改
workbook.save('formatted_summary.xlsx')

2. 数据合并与输出

假设我们有多个Excel文件需要合并：

import pandas as pd
import glob
获取所有Excel文件
excel_files = glob.glob('data/*.xlsx')
合并所有文件的数据
all_data = pd.DataFrame()
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    all_data = all_data.append(df, ignore_index=True)
输出合并后的数据
all_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)