Python遍历Excel的方法包括：使用pandas读取、使用openpyxl库遍历、使用xlrd库读取。使用pandas读取是最常用的方法，因为它简单且功能强大。在这些方法中，使用pandas库是最常见且易于使用的方式，适用于大多数场景。pandas库提供了强大的数据处理和分析功能，可以轻松读取和遍历Excel文件。下面将详细介绍如何使用pandas库来遍历Excel文件。
一、PANDAS库读取EXCEL
pandas是一个功能强大的数据分析和操作库，能够轻松读取和处理Excel文件。其核心数据结构DataFrame非常适合处理表格型数据。
1. 安装和导入pandas
在开始之前，你需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令安装：
pip install pandas
安装完成后，可以在Python脚本中导入pandas库：
import pandas as pd
2. 读取Excel文件
使用pandas读取Excel文件非常简单，只需使用read_excel函数即可：
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
在这里，example.xlsx是你的Excel文件的路径。read_excel函数会返回一个DataFrame对象，代表Excel文件中的数据。
3. 遍历DataFrame
一旦读取了Excel文件，你可以遍历DataFrame以访问每一行或每一列的数据。
遍历每一行：
for index, row in df.iterrows():
print(index, row['Column1'], row['Column2'])
在这里，iterrows()方法返回一个生成器，生成每一行的索引和数据，数据以Series的形式返回。
遍历每一列：
for column in df.columns:
print(column, df[column].values)
这个循环遍历DataFrame的每一列，通过列名称访问列数据。
4. 处理多张工作表
如果Excel文件中包含多张工作表，可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表：
df_sheet1 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df_sheet2 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')
你也可以将所有工作表读入一个字典中：
dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)
在这个字典中，键是工作表名称，值是对应的DataFrame。
二、OPENPYXL库遍历EXCEL
openpyxl是一个用于处理Excel文件的Python库，支持Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件格式。
1. 安装和导入openpyxl
首先，确保安装了openpyxl库：
pip install openpyxl
然后在Python脚本中导入：
from openpyxl import load_workbook
2. 加载Excel文件
使用load_workbook函数加载Excel文件：
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')
3. 选择工作表
选择一个工作表进行操作：
sheet = workbook.active # 选择活动工作表
或者
sheet = workbook['Sheet1'] # 通过名称选择工作表
4. 遍历工作表
你可以逐行或逐列遍历工作表中的数据。
逐行遍历：
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column):
for cell in row:
print(cell.value)
逐列遍历：
for col in sheet.iter_cols(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column):
for cell in col:
print(cell.value)
三、XLRD库读取EXCEL
xlrd是一个用于读取旧版Excel文件（xls格式）的库。尽管不再支持xlsx格式，但对于处理旧版文件仍然有用。
1. 安装和导入xlrd
确保安装了xlrd库：
pip install xlrd
然后在Python脚本中导入：
import xlrd
2. 打开Excel文件
使用open_workbook函数打开Excel文件：
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
3. 选择工作表
通过索引选择工作表：
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 选择第一个工作表
4. 遍历工作表
逐行读取工作表数据：
for row_idx in range(sheet.nrows):
row = sheet.row(row_idx)
for cell in row:
print(cell.value)
四、总结
在Python中遍历Excel文件，pandas库是最为推荐的方法，因为它功能强大、易于使用，适合处理各种格式和复杂的数据需求。openpyxl则是处理xlsx文件的另一种选择，尤其适合需要修改Excel文件的场景。对于旧版Excel文件（xls格式），可以使用xlrd库。根据具体需求选择合适的工具，可以显著提高数据处理的效率和准确性。
相关问答FAQs：
如何使用Python读取Excel文件中的数据？
要读取Excel文件中的数据，可以使用pandas库。首先，确保已安装该库。可以使用以下命令安装：pip install pandas openpyxl。接下来，使用pandas.read_excel()方法读取Excel文件，您可以指定工作表名称或索引。例如：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(data)
这样您就可以方便地访问Excel中的数据。
在Python中遍历Excel文件的每一行如何实现？
遍历Excel文件中的每一行可以使用iterrows()方法。读取数据后，您可以使用此方法遍历每一行，并对每一行执行特定的操作。以下是一个示例：
for index, row in data.iterrows():
print(f"Row {index}: {row['ColumnName']}")
在这个例子中，您可以根据需要替换'ColumnName'为实际的列名。
如何在遍历Excel文件时处理空值或缺失数据？
在处理Excel数据时，空值是常见的问题。使用pandas库时，可以通过dropna()方法删除含有空值的行，或者使用fillna()方法用特定的值替换空值。例如：
cleaned_data = data.dropna() # 删除含有空值的行
# 或者
filled_data = data.fillna(0) # 用0替换空值
这样可以确保在遍历数据时不会遇到空值带来的问题。
