如何用python读取xls

要用Python读取xls文件，你可以使用多种库来实现这个任务，常用的库包括pandas、xlrd、openpyxl等。这些库各有优缺点，最常用的是pandas，因为它不仅功能强大，还可以处理各种数据格式。此外，xlrd库专门用于读取Excel文件，而openpyxl则可以读取和写入Excel文件。接下来，我们将详细介绍如何使用这些库来读取xls文件，并逐一说明其用法和优点。

一、安装相关库

在开始编写代码之前，首先需要安装相关的库。你可以使用以下命令来安装pandas、xlrd和openpyxl：

pip install pandas xlrd openpyxl

二、使用pandas库读取xls文件

pandas是一个功能强大的数据处理库，它不仅可以读取和写入Excel文件，还可以进行数据分析和操作。以下是使用pandas库读取xls文件的示例代码：

import pandas as pd
读取xls文件
df = pd.read_excel('file.xls', sheet_name='Sheet1')
显示数据
print(df)

详细描述：

导入库：首先需要导入pandas库。
读取文件：使用pd.read_excel函数读取xls文件，并指定要读取的工作表名称。
显示数据：将读取的数据存储在DataFrame对象中，并使用print函数显示数据。

三、使用xlrd库读取xls文件

xlrd是一个专门用于读取Excel文件的库，虽然功能没有pandas强大，但它更加轻量级。以下是使用xlrd库读取xls文件的示例代码：

import xlrd
打开xls文件
workbook = xlrd.open_workbook('file.xls')
获取工作表
sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
读取数据
for row in range(sheet.nrows):
    values = sheet.row_values(row)
    print(values)

详细描述：

导入库：首先需要导入xlrd库。
打开文件：使用xlrd.open_workbook函数打开xls文件。
获取工作表：使用sheet_by_name函数获取工作表对象。
读取数据：遍历工作表的每一行，并使用row_values函数读取行数据。

四、使用openpyxl库读取xls文件

openpyxl库不仅可以读取Excel文件，还可以对其进行修改和写入。以下是使用openpyxl库读取xls文件的示例代码：

from openpyxl import load_workbook
打开xls文件
workbook = load_workbook('file.xlsx')
获取工作表
sheet = workbook['Sheet1']
读取数据
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

详细描述：

导入库：首先需要导入openpyxl库中的load_workbook函数。
打开文件：使用load_workbook函数打开xls文件。
获取工作表：通过工作表名称获取工作表对象。
读取数据：遍历工作表的每一行，并使用iter_rows函数读取行数据。

五、使用xlrd库读取xls文件的详细步骤

尽管pandas和openpyxl库功能强大，但在某些特定场景下，xlrd库可能更为合适。以下是使用xlrd库读取xls文件的详细步骤：

1. 安装xlrd库

首先，确保你已经安装了xlrd库。你可以使用以下命令进行安装：

pip install xlrd

2. 打开xls文件

使用xlrd.open_workbook函数打开xls文件，并返回一个Workbook对象：

import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('file.xls')

3. 获取工作表

可以通过工作表名称或索引获取工作表对象：

sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
或者
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

4. 读取数据

使用工作表对象的nrows属性获取工作表的行数，使用row_values函数读取每一行的数据：

for row in range(sheet.nrows):
    values = sheet.row_values(row)
    print(values)

六、结合使用pandas和xlrd库读取xls文件

在某些情况下，你可能需要结合使用pandas和xlrd库来读取xls文件。例如，当你的xls文件包含多个工作表时，可以使用pandas库读取数据，并使用xlrd库进行进一步处理。

以下是一个示例代码，展示了如何结合使用pandas和xlrd库读取xls文件：

import pandas as pd
import xlrd
读取xls文件的所有工作表
sheets = pd.read_excel('file.xls', sheet_name=None)
遍历每个工作表
for sheet_name, df in sheets.items():
    print(f'Sheet name: {sheet_name}')
    print(df)
    # 使用xlrd库进行进一步处理
    workbook = xlrd.open_workbook('file.xls')
    sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)
    for row in range(sheet.nrows):
        values = sheet.row_values(row)
        print(values)

七、处理读取的Excel数据

读取Excel文件后，你可能需要对数据进行进一步处理。以下是一些常见的数据处理操作：

1. 数据清洗

数据清洗是数据处理的第一步，通常包括去除空值、重复值、异常值等操作。以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas库进行数据清洗：

import pandas as pd
读取xls文件
df = pd.read_excel('file.xls', sheet_name='Sheet1')
去除空值
df.dropna(inplace=True)
去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
去除异常值（假设某列的值应在0到100之间）
df = df[(df['column_name'] >= 0) & (df['column_name'] <= 100)]
print(df)

2. 数据转换

数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas库进行数据转换：

import pandas as pd
读取xls文件
df = pd.read_excel('file.xls', sheet_name='Sheet1')
转换数据类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype('int')
计算新列
df['new_column'] = df['column_name'] * 2
print(df)

3. 数据可视化

数据可视化是数据分析的重要步骤，可以帮助你更好地理解数据。以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas库和matplotlib库进行数据可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
读取xls文件
df = pd.read_excel('file.xls', sheet_name='Sheet1')
绘制折线图
plt.plot(df['column_name'])
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Line Chart')
plt.show()
绘制柱状图
df['column_name'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Bar Chart')
plt.show()