Python中如何读取xlsx表格里数据

Python中读取xlsx表格里数据的方法有多种，常见的有：使用Pandas库、使用openpyxl库、使用xlrd库。 其中Pandas库是最常用的方法之一，因为它功能强大且易于使用。以下将详细介绍使用Pandas读取xlsx表格中的数据的方法。

一、Pandas库读取xlsx表格

Pandas是一个强大的数据分析库，它可以方便地读取、处理和分析各种格式的数据，包括xlsx格式的Excel表格。

1. 安装Pandas库

在使用Pandas读取xlsx表格之前，首先需要确保已经安装了Pandas库。如果还没有安装，可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

2. 读取xlsx表格

以下是使用Pandas读取xlsx表格的基本步骤：

import pandas as pd

读取Excel文件
file_path = 'path_to_your_file.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
查看数据
print(df.head())

3. 详细描述读取数据的方法

Pandas读取Excel文件时，会将数据存储在DataFrame对象中，这是一种二维数据结构，可以看作是一个表格。使用pd.read_excel函数可以非常方便地读取Excel文件中的数据，并且可以通过多种参数来控制读取行为。

• sheet_name：指定要读取的工作表名称或索引，默认为第一个工作表。
• header：指定用作列名的行号，默认为0，即第一行。
• usecols：指定要读取的列，可以是列名的列表或列的范围。
• skiprows：指定要跳过的行数或行号列表。
• nrows：指定要读取的行数。

以下是一个更复杂的示例，展示了如何使用这些参数：

df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', header=1, usecols='A:C', skiprows=[0, 2], nrows=10)

print(df)

二、Openpyxl库读取xlsx表格

Openpyxl是另一个常用的库，专门用于处理Excel文件，它可以更灵活地操作Excel文件的内容，包括读取和写入数据。

1. 安装Openpyxl库

可以使用以下命令安装Openpyxl库：

pip install openpyxl

2. 读取xlsx表格

以下是使用Openpyxl读取xlsx表格的基本步骤：

import openpyxl

打开Excel文件
file_path = 'path_to_your_file.xlsx'
workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
选择工作表
sheet = workbook['Sheet1']
读取数据
data = []
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    data.append(row)
print(data)

3. 详细描述读取数据的方法

Openpyxl提供了多种方法来读取Excel文件中的数据，包括按行或按列读取数据。sheet.iter_rows()方法可以按行读取数据，而sheet.iter_cols()方法可以按列读取数据。可以使用这些方法来灵活地读取所需的数据。

三、xlrd库读取xlsx表格

xlrd是一个专门用于读取Excel文件的库，但是自2020年以后，xlrd已经停止支持.xlsx文件的读取，推荐使用Pandas或Openpyxl来读取.xlsx文件。

1. 安装xlrd库

可以使用以下命令安装xlrd库：

pip install xlrd

2. 读取xls表格

尽管xlrd不再支持.xlsx文件的读取，它仍然可以用于读取.xls格式的文件：

import xlrd

打开Excel文件
file_path = 'path_to_your_file.xls'
workbook = xlrd.open_workbook(file_path)
选择工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
读取数据
data = []
for row_idx in range(sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(row_idx)
    data.append(row)
print(data)

四、综合对比和选择

1. 功能和易用性

• Pandas：功能强大，适合数据分析任务，支持多种文件格式，易于使用。
• Openpyxl：灵活性强，适合复杂的Excel文件操作，包括读取和写入数据。
• xlrd：仅适用于读取.xls格式的文件，功能有限。

2. 性能

Pandas由于其高效的数据结构，在处理大数据集时性能较好。Openpyxl在处理较大数据集时可能会稍慢，但其灵活性使其成为操作复杂Excel文件的首选。

五、实例应用

以下是一个实际应用的示例，展示了如何使用Pandas读取和处理Excel文件中的数据，并进行简单的数据分析：

import pandas as pd

读取Excel文件
file_path = 'sales_data.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)
数据预处理
df.dropna(inplace=True)
数据分析
total_sales = df['Sales'].sum()
average_sales = df['Sales'].mean()
top_sales = df.nlargest(5, 'Sales')
print(f"Total Sales: {total_sales}")
print(f"Average Sales: {average_sales}")
print("Top 5 Sales Records:")
print(top_sales)

这个示例展示了如何读取Excel文件中的销售数据，进行数据预处理（删除缺失值），并计算总销售额、平均销售额和前五名的销售记录。

六、总结

使用Pandas读取xlsx表格数据是最推荐的方法，因为它功能强大、易于使用，且适合各种数据分析任务。 Openpyxl适合需要更复杂的Excel文件操作的场景，而xlrd由于不再支持.xlsx文件，建议仅在需要读取.xls文件时使用。

在项目管理中，推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile，以便更高效地管理和分析项目数据。

通过本文的介绍，希望读者能够掌握如何在Python中读取xlsx表格里的数据，并根据不同的需求选择合适的工具和方法。

相关问答FAQs：

1. 如何在Python中读取xlsx表格数据？
在Python中，可以使用第三方库openpyxl来读取xlsx表格数据。首先，需要安装openpyxl库，然后使用它的load_workbook函数来加载xlsx文件，接着可以通过指定表格名或索引来获取表格对象，最后使用表格对象的方法和属性来读取数据。

2. 如何读取xlsx表格中的特定单元格数据？
要读取xlsx表格中的特定单元格数据，可以使用openpyxl库的表格对象的cell方法。该方法接受一个参数，即单元格的坐标，例如"A1"表示第一列第一行的单元格。通过指定单元格坐标，可以获取特定单元格的值。

3. 如何读取xlsx表格中的多个单元格数据？
如果需要读取xlsx表格中的多个连续单元格的数据，可以使用openpyxl库的表格对象的iter_rows方法。该方法可以按行迭代表格中的数据，通过指定起始行和结束行的索引，可以获取连续单元格的数据。可以使用for循环遍历迭代器，获取每行的数据。

4. 如何读取xlsx表格中的多个非连续单元格数据？
如果需要读取xlsx表格中的多个非连续单元格的数据，可以使用openpyxl库的表格对象的cell方法。可以通过指定多个单元格的坐标，逐个获取每个单元格的数据。可以使用for循环遍历多个单元格的坐标，获取每个单元格的值。