Python操作Excel推荐根据需求选择库：处理.xlsx文件且需单元格级控制时用openpyxl；进行数据分析和批量处理时首选pandas；兼容旧版.xls文件可使用xlrd和xlwt；生成复杂报表且仅需写入时选用xlsxwriter。openpyxl支持读写及样式、合并单元格等精细控制，适合自动化报告；pandas以DataFrame形式高效处理数据，便于清洗、分析与批量读写；xlrd/xlwt适用于遗留.xls文件；xlsxwriter擅长创建图表、条件格式等高级格式。实际应用中常结合使用，如用pandas处理数据后交由openpyxl格式化输出。处理数据类型时需注意Excel日期存储机制，合理转换datetime；数字类型注意浮点精度与文本型数字的转换；字符串需清理空格与编码问题；公式在openpyxl中可读取或写入，pandas仅保留结果；格式控制需依赖openpyxl或xlsxwriter。批量处理时应启用openpyxl的read_only模式提升大文件读取性能，优先使用pandas批量读写，避免频繁I/O操作，采用append或to_excel实现高效写入。错误处理需检查文件存在性与权限，捕获FileNotFoundError、PermissionError等异常，验证文件格式与数据完整性，结合try-except实现单文件容错，确保批处理流程不中断，并通过logging记录
Python操作Excel文件，主要依赖于几个功能强大的第三方库，如
openpyxl
、
pandas
、
xlrd
、
xlwt
和
xlsxwriter
。它们各自有不同的侧重点和优势，能够实现从简单的数据读写到复杂的格式控制、图表生成等多种需求，极大地提升了处理Excel文件的自动化能力和效率。
解决方案
在Python中读写Excel文件，我们通常会根据文件格式（
.xls
或
.xlsx
）和具体需求来选择合适的库。对于现代的
.xlsx
格式文件，
openpyxl
和
pandas
是两个最常用的选择，它们各有侧重。
使用
openpyxl
进行读写（推荐用于
.xlsx
文件）
openpyxl
是一个功能全面的库，可以处理
.xlsx
文件的读写，包括单元格数据、样式、合并单元格、图表等。它在处理单元格级别的精细控制时表现出色。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
读取Excel文件：
from openpyxl import load_workbooktry: # 加载工作簿 workbook = load_workbook('示例文件.xlsx') # 选择活动工作表，或者通过名称选择 sheet = workbook.active # sheet = workbook['Sheet1'] print("读取单元格数据：") # 读取单个单元格 cell_a1 = sheet['A1'].value print(f"A1: {cell_a1}") # 遍历所有行和列 for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column): row_values = [cell.value for cell in row] print(row_values)except FileNotFoundError: print("错误：文件未找到，请检查路径和文件名。")except Exception as e: print(f"读取文件时发生错误: {e}")
写入Excel文件：
from openpyxl import Workbooktry: # 创建一个新的工作簿 workbook = Workbook() # 获取活动工作表 sheet = workbook.active sheet.title = "我的数据" # 设置工作表名称 # 写入单个单元格 sheet['A1'] = "姓名" sheet['B1'] = "年龄" sheet['C1'] = "城市" # 写入多行数据 data = [ ("张三", 30, "北京"), ("李四", 25, "上海"), ("王五", 35, "广州") ] for row_data in data: sheet.append(row_data) # 保存工作簿 workbook.save('新生成文件.xlsx') print("Excel文件'新生成文件.xlsx'已成功创建并写入数据。")except Exception as e: print(f"写入文件时发生错误: {e}")
使用
pandas
进行读写（推荐用于数据分析和批量处理）
pandas
是Python数据科学的核心库，它将Excel文件视为表格数据，并能轻松地将其转换为DataFrame对象进行处理。对于需要进行数据清洗、分析、聚合等操作的场景，
pandas
是效率最高的选择。
读取Excel文件：
import pandas as pdtry: # 读取Excel文件到DataFrame df = pd.read_excel('示例文件.xlsx') print("读取到的DataFrame：") print(df.head()) # 显示前几行数据 # 如果Excel有多个工作表，可以指定sheet_name # df_sheet2 = pd.read_excel('示例文件.xlsx', sheet_name='Sheet2')except FileNotFoundError: print("错误：文件未找到，请检查路径和文件名。")except Exception as e: print(f"读取文件时发生错误: {e}")
写入Excel文件：
import pandas as pdtry: # 创建一个DataFrame data = { '产品': ['A', 'B', 'C', 'D'], '销量': [100, 150, 80, 200], '价格': [10.5, 12.0, 9.8, 11.2] } df_new = pd.DataFrame(data) # 将DataFrame写入Excel文件 # index=False表示不写入DataFrame的索引 df_new.to_excel('产品销售数据.xlsx', index=False) print("Excel文件'产品销售数据.xlsx'已成功创建并写入数据。") # 写入到不同的工作表 # with pd.ExcelWriter('多工作表文件.xlsx') as writer: # df_new.to_excel(writer, sheet_name='销售数据', index=False) # pd.DataFrame({'ID': [1,2], '名称': ['测试1','测试2']}).to_excel(writer, sheet_name='其他数据', index=False)except Exception as e: print(f"写入文件时发生错误: {e}")
其他库的简要说明：
xlrd
和
xlwt
： 主要用于处理旧版
.xls
文件。
xlrd
用于读取，
xlwt
用于写入。对于
.xlsx
文件，
xlrd
在较新版本中出于安全考虑，默认不再支持。如果你的项目需要兼容大量旧版Excel文件，它们依然有用。
xlsxwriter
： 这是一个专门用于写入
.xlsx
文件的库，功能非常强大，可以创建复杂的图表、条件格式、数据验证等，但它不支持读取。如果你需要生成高度定制化的报表，它会是很好的选择。
Python操作Excel时，选择哪个库最合适？
在我看来，选择哪个Python库来操作Excel，很大程度上取决于你的具体需求和文件类型。这就像选工具，你得知道自己要拧什么螺丝。
如果你主要处理的是现代
.xlsx
格式文件，并且需要对单元格进行精细控制，比如设置样式、合并单元格、读取或写入特定位置的单个数据，那么
openpyxl
几乎是我的首选。它提供了非常直观的API来模拟Excel的结构，上手也比较容易。我个人在做一些自动化报告生成，需要调整表头样式、填充颜色或者插入图片时，都会倾向于用
openpyxl
。
但如果你的任务更多是关于数据处理、分析，比如从Excel中读取大量数据进行清洗、转换，然后可能再将处理后的数据写入到另一个Excel文件，那么
pandas
无疑是更强大的选择。
pandas
将Excel数据抽象成DataFrame，这使得数据操作变得极其高效和便捷。比如，我要从一个包含几十万行销售数据的Excel里筛选出某个区域的销售额，用
pandas
几行代码就能搞定，性能也非常好。它的
read_excel
和
to_excel
方法简直是数据工作者的福音。
对于那些遗留的
.xls
文件，
xlrd
和
xlwt
仍然是必要的，尽管现在
.xlsx
已经成为主流。不过，需要注意
xlrd
在处理
.xlsx
文件时的限制和安全策略变化。至于
xlsxwriter
，它是一个非常专业的写入库，如果你需要生成带有复杂图表、宏或者特定格式的报表，并且不需要读取现有文件，那么它能提供比
openpyxl
更强大的定制能力。
总而言之，我的经验是：
数据分析和批量数据操作：
pandas
是王者。
.xlsx
文件精细化控制（读写）：
openpyxl
是多面手。
.xls
文件兼容：
xlrd
和
xlwt
是历史遗留的解决方案。复杂
.xlsx
报表生成（仅写）：
xlsxwriter
是专家级工具。
很多时候，我甚至会结合使用它们，比如用
pandas
读取数据并进行初步处理，然后将DataFrame传递给
openpyxl
，利用
openpyxl
的特性来对最终输出的Excel文件进行样式和布局的调整。这就像是先用挖掘机把土挖出来（
pandas
），再用铲子精细平整（
openpyxl
）。
Python读写Excel文件时，如何处理常见的数据类型和格式问题？
在Python与Excel交互时，数据类型和格式问题常常是让人头疼的细节，因为Excel本身在数据存储和显示上有一些“约定俗成”的规则。理解这些，能让我们少走很多弯路。
首先是日期和时间。Excel内部将日期和时间存储为数字，表示从某个基准日期（Windows通常是1900年1月1日，Mac是1904年1月1日）开始的天数。小数部分表示时间。当Python库读取时，它们会尝试将这些数字转换为Python的
datetime
对象。
openpyxl
通常能很好地完成这个转换，但有时你可能会得到一个浮点数，这时需要手动使用
openpyxl.utils.datetime.from_excel
进行转换。
pandas
的
read_excel
在默认情况下也能智能识别日期格式，但如果格式不标准，可能需要通过
parse_dates
参数或者后续的
pd.to_datetime()
进行处理。写入时，Python的
datetime
对象通常会被正确地转换为Excel日期格式，但如果需要特定的日期显示格式，可能需要在
openpyxl
中设置单元格的
number_format
，或者在
xlsxwriter
中应用格式。
接着是数字类型。Excel不区分整数和浮点数，统一处理。Python读取时，通常会转换为
int
或
float
。但要注意浮点数的精度问题，Excel和Python在内部表示浮点数的方式可能略有不同，这在进行精确计算时需要留意。如果Excel单元格中包含的是以文本形式存储的数字（比如前面带单引号），
pandas
在读取时可能默认将其识别为字符串，这时需要后续进行类型转换，比如
df['列名'].astype(float)
。
字符串方面，主要问题是编码。现代Excel文件（
.xlsx
）通常使用UTF-8编码，Python也能很好地处理。但如果遇到一些老旧文件或者特殊字符，可能会出现乱码。此外，Excel单元格中的字符串可能包含前导或尾随空格，或者不可见的换行符。
pandas
在读取后，可以方便地使用
df['列名'].str.strip()
来清理这些空格。
公式的处理也很有意思。
openpyxl
在读取时，你可以选择获取公式本身（
cell.value
会得到公式字符串，如
=SUM(A1:A5)
），或者获取公式计算后的结果（
cell.value
在加载时指定
data_only=True
）。写入时，你可以直接将公式字符串赋给单元格，Excel会在打开时自动计算。
pandas
在读取时通常只获取公式计算后的结果，不保留公式本身。
最后是单元格格式，比如字体、颜色、背景色、边框、合并单元格等。
pandas
在写入Excel时，通常不会保留DataFrame的任何格式信息，只会写入纯数据。如果你需要控制这些格式，
openpyxl
和
xlsxwriter
是你的好帮手。
openpyxl
允许你创建
Font
、
PatternFill
、
Border
等对象并应用到单元格或区域，甚至可以处理合并单元格。
xlsxwriter
则提供了更强大的格式化API，特别适合生成复杂的报表。但这也意味着你需要编写更多的代码来定义这些样式，而不是像
pandas
那样简单地
to_excel()
。我个人在处理格式时，通常会先用
pandas
处理好数据，然后用
openpyxl
加载这个文件，再进行格式化，这样可以兼顾效率和美观。
Python批量处理Excel文件，有哪些性能优化和错误处理策略？
批量处理Excel文件，尤其是当文件数量多或者单个文件体量巨大时，性能和错误处理就显得尤为关键。我在这方面踩过不少坑，所以有些心得可以分享。
性能优化策略：
选择合适的库和模式：
对于大文件读取，
openpyxl
有一个
read_only
模式，可以显著减少内存占用和加载时间。它会以流式方式读取文件，而不是一次性加载所有内容。
pandas
的
read_excel
在处理大量数据时通常表现出色，因为它底层做了很多优化。避免在循环中频繁打开和关闭文件，尽量一次性加载或写入。
避免不必要的单元格操作：
在
openpyxl
中，直接通过
sheet['A1']
访问单元格会比使用
sheet.cell(row=1, column=1)
略慢。更重要的是，尽量使用
sheet.iter_rows()
或
sheet.iter_cols()
迭代器来遍历单元格，而不是通过索引
sheet[row][col]
，这对于大文件性能提升非常明显。如果只是想获取所有数据，一次性将整个区域的数据读入列表或
pandas
DataFrame会比逐个单元格读取快得多。
批量写入：
在
openpyxl
中，使用
sheet.append(row_data)
比逐个设置单元格值（
sheet.cell(row, col, value)
）效率更高，因为它内部做了优化。如果数据量大，先构建一个
pandas
DataFrame，然后用
df.to_excel()
一次性写入，这是最高效的写入方式。
减少磁盘I/O：
如果可以，尽量在内存中完成大部分数据处理，最后再进行一次性写入。频繁地读取和保存文件会大大降低效率。考虑使用
io.BytesIO
或
io.StringIO
在内存中操作文件，特别是在Web服务或临时文件场景下。
错误处理策略：
文件存在性及权限检查：
在尝试打开或保存文件之前，使用
os.path.exists()
检查文件是否存在，并确保有读写权限。这能避免最常见的
FileNotFoundError
或
PermissionError
。始终用
try-except
块包裹文件操作，捕获
FileNotFoundError
、
PermissionError
等。
import osif not os.path.exists(file_path): print(f"错误：文件 '{file_path}' 不存在。") return# 尝试打开文件try: # ... 文件操作 ...except PermissionError: print(f"错误：没有权限访问文件 '{file_path}'。")
Excel文件格式校验：
Excel文件可能损坏或格式不正确。
openpyxl
和
pandas
在加载时可能会抛出
BadZipFile
、
InvalidFile
等异常。捕获这些异常，并给出友好的错误提示。对于用户上传的文件，最好进行初步的文件类型检查，确保它是
.xlsx
或
.xls
文件。
数据校验：
读取数据后，对关键列的数据类型、范围、非空性等进行校验。例如，如果某列应该是数字，但读出来是字符串，需要进行转换并处理转换失败的情况。
pandas
提供了强大的数据校验能力，比如
df.isnull().sum()
检查缺失值，
df['列名'].apply(lambda x: isinstance(x, str))
检查类型等。
日志记录：
在批量处理过程中，详细记录每个文件的处理状态、遇到的错误、跳过的文件等信息。这对于事后排查问题至关重要。使用Python的
logging
模块是一个好习惯。记录错误发生的文件名、行号、错误类型和简要描述。
健壮的循环和跳过机制：
在批量处理多个文件时，即使某个文件处理失败，也不应该中断整个批处理过程。使用
try-except
块包裹单个文件的处理逻辑，捕获异常后，记录错误并继续处理下一个文件。
import globexcel_files = glob.glob('data/*.xlsx')for file_path in excel_files: try: print(f"正在处理文件: {file_path}") # ... 处理单个Excel文件的代码 ... print(f"文件 '{file_path}' 处理完成。") except Exception as e: print(f"处理文件 '{file_path}' 时发生错误: {e}") # 记录错误到日志文件 continue # 继续处理下一个文件
这些策略的运用，能让你的Python Excel处理脚本更加稳定、高效，尤其是在面对真实世界中各种“不规范”的Excel文件时，它们能帮你避免很多不必要的麻烦。
以上就是Python如何操作Excel_Python读写Excel文件方法归纳的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1368977.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
