pyhon读写Excel

python读写Excel的方式有三种：

用xlrd和xlwt进行Excel读写；
用openpyxl进行Excel读写；
用pandas进行Excel读写；

首先新建了一个xlsx文件，第一个工作表sheet1区域“A1:F5”的内容如下，用于测试读Excel的代码：

用xlrd和xlwt进行excel读写（xlwt不支持xlsx）

首先是安装第三方模块xlrd和xlwt，在cmd中输入”pip install xlrd”和”pip install xlwt”

xlrd读Excel

import xlrd

book = xlrd.open_workbook('xlrdReadDemo.xlsx')

sheet1 = book.sheets()[0]

nrows = sheet1.nrows

print('表格总行数',nrows)

ncols = sheet1.ncols

print('表格总列数',ncols)

row1_values = sheet1.row_values(0)

print('第1行值',row1_values)

col1_values = sheet1.col_values(0)

print('第1列值',col1_values)

cell_1_1 = sheet1.cell(0,0).value

print('第1行第1列的单元格的值：',cell_1_1)

xlwt写Excel

import xlwt # 不支持excel2007的xlsx格式

workbook = xlwt.Workbook()

worksheet = workbook.add_sheet('test')

worksheet.write(0,0,'A1data')

workbook.save('xlwtWriteDemo.xls')

利用openpyxl读写excel（只能是xlsx类型的excel）

首先是安装第三方模块openpyxl，在cmd中输入”pip install openpyxl”

openpyxl读Excel

import openpyxl

workbook = openpyxl.load_workbook('openpyxlReadDemo.xlsx')

worksheet = workbook.get_sheet_by_name('Sheet1')

row1=[item.value for item in list(worksheet.rows)[0]]

print('第1行值',row1)

col1=[item.value for item in list(worksheet.columns)[0]]

print('第1行值',col1)

cell_1_1=worksheet.cell(row=0,column=0).value

print('第1行第1列值',cell_1_1)

max_row=worksheet.max_row

print('最大行',max_row)

openpyxl写Excel

import openpyxl

workbook = openpyxl.Workbook()

sheet=workbook.active

sheet['A1']='a,b'

workbook.save('openpyxlWriteDemo.xlsx')

用pandas读取Excel

首先是安装第三方模块pandas，在cmd中输入”pip install pandas”，如果用pip install pandas安装后运行出错，可以考虑安装以前的版本：pip install pandas==0.22

pandas是一个数据处理的包，本身提供了许多读取文件的函数，像read_csv（读取csv文件），read_excel（读取excel文件）等，只需一行代码就能实现文件的读取

pandas读Excel

import pandas as pd

prd = pd.read_excel(r'pandasReadDemo.xlsx',sheetname=0)

print(prd.head())

pandas写Excel

from pandas import DataFrame

data={

'name':['张三','李四','王五'],

'age':[11,12,13]

'sex':'男','女','男']

}

df=DataFrame(data)

df.to_excel('pandasWriteDemo.xlsx")
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「zljain」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/zljain/article/details/81706034