如何用python向excel中写入数据

如何用Python向Excel中写入数据

用Python向Excel中写入数据，可以使用多种方法，常见的有pandas库、openpyxl库、xlsxwriter库。其中，pandas库因其强大的数据处理能力和简洁的语法，是最常用的方式。本文将详细介绍这几种方法，并提供实际代码示例。

一、Pandas库

Pandas是一个数据分析库，支持多种文件格式的读写操作，其中包括Excel文件。使用pandas库向Excel中写入数据非常简便。

1、安装Pandas库

要使用pandas库，首先需要安装它。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2、使用Pandas写入数据到Excel

以下是一个简单的例子，展示了如何使用pandas库将数据写入Excel文件：

import pandas as pd
创建一个数据框
data = {
    'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
    'Age': [28, 24, 35, 32],
    'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']
}
df = pd.DataFrame(data)
将数据框写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们首先创建了一个数据框（DataFrame），然后使用to_excel方法将其写入Excel文件。注意：index=False参数用于避免将DataFrame的索引写入Excel文件中。

二、Openpyxl库

Openpyxl是另一个非常流行的库，专门用于读写Excel文件。它提供了对Excel文件的更多控制和定制选项。

1、安装Openpyxl库

可以使用以下命令安装openpyxl库：

pip install openpyxl

2、使用Openpyxl写入数据到Excel

以下是一个示例，展示了如何使用openpyxl库将数据写入Excel文件：

from openpyxl import Workbook
创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active
添加数据
ws['A1'] = 'Name'
ws['B1'] = 'Age'
ws['C1'] = 'City'
ws.append(['John', 28, 'New York'])
ws.append(['Anna', 24, 'Paris'])
ws.append(['Peter', 35, 'Berlin'])
ws.append(['Linda', 32, 'London'])
保存工作簿
wb.save('output_openpyxl.xlsx')

在这个例子中，我们首先创建了一个工作簿（Workbook），并在其中添加数据。最后，我们使用save方法将工作簿保存为Excel文件。

三、Xlsxwriter库

Xlsxwriter是一个Python库，用于创建Excel文件。它提供了丰富的功能，可以用来创建复杂的Excel报表。

1、安装Xlsxwriter库

可以使用以下命令安装xlsxwriter库：

pip install XlsxWriter

2、使用Xlsxwriter写入数据到Excel

以下是一个示例，展示了如何使用xlsxwriter库将数据写入Excel文件：

import xlsxwriter
创建一个新的Excel文件和工作表
workbook = xlsxwriter.Workbook('output_xlsxwriter.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
添加数据
data = [
    ['Name', 'Age', 'City'],
    ['John', 28, 'New York'],
    ['Anna', 24, 'Paris'],
    ['Peter', 35, 'Berlin'],
    ['Linda', 32, 'London']
]
写入数据
for row_num, row_data in enumerate(data):
    for col_num, col_data in enumerate(row_data):
        worksheet.write(row_num, col_num, col_data)
关闭工作簿
workbook.close()

在这个例子中，我们首先创建了一个新的Excel文件和一个工作表（Worksheet），然后将数据写入工作表。最后，我们使用close方法保存并关闭工作簿。

四、对比与总结

1、Pandas库的优势

Pandas库的主要优势在于其简洁的语法和强大的数据处理能力。对于需要处理大量数据并进行复杂数据分析的场景，pandas库是首选。此外，pandas库还支持多种文件格式的读写操作，如CSV、JSON等，具有很好的通用性。

2、Openpyxl库的优势

Openpyxl库提供了对Excel文件的更多控制和定制选项，适用于需要对Excel文件进行细粒度操作的场景。例如，可以设置单元格样式、合并单元格、添加图表等。对于需要创建复杂Excel报表的场景，openpyxl库是一个不错的选择。

3、Xlsxwriter库的优势

Xlsxwriter库专注于创建Excel文件，提供了丰富的功能，如格式设置、图表创建、公式计算等。与openpyxl库相比，xlsxwriter库的性能更好，适用于需要创建高性能Excel报表的场景。

五、实战案例

在实际应用中，可能会遇到更加复杂的场景，例如：需要将数据分多个工作表写入Excel文件、设置单元格样式、插入图表等。以下是一个综合示例，展示了如何使用pandas库和openpyxl库结合来完成这些任务。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
创建数据框
data1 = {
    'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
    'Age': [28, 24, 35, 32],
    'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']
}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {
    'Product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Sales': [100, 150, 200, 250]
}
df2 = pd.DataFrame(data2)
将数据框写入Excel文件的不同工作表
with pd.ExcelWriter('output_combined.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)
加载工作簿
wb = load_workbook('output_combined.xlsx')
设置Sheet1的单元格样式
ws1 = wb['Sheet1']
header_font = Font(bold=True)
for cell in ws1['1:1']:
    cell.font = header_font
    cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
在Sheet2中插入柱状图
ws2 = wb['Sheet2']
chart = BarChart()
data = Reference(ws2, min_col=2, min_row=1, max_col=2, max_row=5)
categories = Reference(ws2, min_col=1, min_row=2, max_row=5)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)
chart.title = "Product Sales"
ws2.add_chart(chart, 'E5')
保存工作簿
wb.save('output_combined.xlsx')

在这个示例中，我们首先使用pandas库将数据写入Excel文件的不同工作表，然后使用openpyxl库加载工作簿并设置单元格样式，最后在第二个工作表中插入柱状图。

六、总结

本文详细介绍了如何使用Python向Excel中写入数据的三种方法：pandas库、openpyxl库和xlsxwriter库。通过对比，可以看出pandas库适用于需要处理大量数据的场景，openpyxl库适用于需要对Excel文件进行细粒度操作的场景，xlsxwriter库适用于需要创建高性能Excel报表的场景。最后，通过一个综合示例展示了如何结合使用pandas库和openpyxl库来完成复杂的任务。希望本文能对你在实际工作中使用Python操作Excel文件有所帮助。