python操作excel_详解Python操作Excel文件

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前言

本篇文章主要总结了一下利用python操作Excel文件的第三方库和方法。

常见库简介

1.xlrd

xlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信息的库&＃xff0c;支持.xls以及.xlsx文件。

地址&＃xff1a;http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/

• xlrd支持.xls&＃xff0c;.xlsx文件的读

• 通过设置on_demand变量使open_workbook()函数只加载那些需要的sheet&＃xff0c;从而节省时间和内存(该方法对.xlsx文件无效)。

• xlrd.Book对象有一个unload_sheet方法&＃xff0c;它将从内存中卸载工作表&＃xff0c;由工作表索引或工作表名称指定(该方法对.xlsx文件无效)

2.xlwt

xlwt是一个用于将数据和格式化信息写入旧Excel文件的库(如.xls)。

地址&＃xff1a;https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/

• xlwt支持.xls文件写。

3.xlutils

xlutils是一个处理Excel文件的库&＃xff0c;依赖于xlrd和xlwt。

地址&＃xff1a;http://xlutils.readthedocs.io/en/latest/

• xlutils支持.xls文件。

• 支持Excel操作。

4.xlwings

xlwings是一个可以实现从Excel调用Python&＃xff0c;也可在python中调用Excel的库。

地址&＃xff1a;http://docs.xlwings.org/en/stable/index.html

• xlwings支持.xls读&＃xff0c;支持.xlsx文件读写。

• 支持Excel操作。

• 支持VBA。

4、强大的转换器可以处理大部分数据类型&＃xff0c;包括在两个方向上的numpy array和pandas DataFrame。

5.openpyxl

openpyxl是一个用于读取和编写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。

地址&＃xff1a;https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

• openpyxl支持.xlsx文件的读写。

• 支持Excel操作。

• 加载大.xlsx文件可以使用read_only模式。

• 写入大.xlsx文件可以使用write_only模式。

6.xlsxwriter

xlsxwriter是一个用于创建Excel .xlsx文件的库。

地址&＃xff1a;https://xlsxwriter.readthedocs.io/

• xlswriter支持.xlsx文件的写。

• 支持VBA。

• 写入大.xlsx文件时使用内存优化模式。

7.win32com

win32com库存在于pywin32中&＃xff0c;是一个读写和处理Excel文件的库。

地址&＃xff1a;http://pythonexcels.com/python-excel-mini-cookbook/

• win32com支持.xls&＃xff0c;.xlsx文件的读写&＃xff0c;支持.xlsx文件的写。

• 支持Excel操作。

8.DataNitro

DataNitro是一个内嵌在Excel中的插件。

地址&＃xff1a;https://datanitro.com/docs/

• DataNitro支持.xls&＃xff0c;.xlsx文件的读写。

• 支持Excel操作。

• 支持VBA。

• 收费

9.pandas

pandas通过对Excel文件的读写实现数据输入输出

地址&＃xff1a;http://pandas.pydata.org/

• pandas支持.xls&＃xff0c;.xlsx文件的读写。

• 支持只加载每个表的单一工作页。

提醒及注意&＃xff1a;

• xlutils 仅支持 xls 文件&＃xff0c;即2003以下版本&＃xff1b;

• win32com 与 DataNitro 仅支持 windows 系统&＃xff1b;

• xlwings 安装成功后&＃xff0c;如果运行提示报错“ImportError: no module named win32api”&＃xff0c;请再安装 pypiwin32 或者 pywin32 包&＃xff1b;

• win32com 不是独立的扩展库&＃xff0c;而是集成在其他库中&＃xff0c;安装 pypiwin32 或者 pywin32 包即可使用&＃xff1b;

• DataNitro 是 Excel 的插件&＃xff0c;安装需到官网下载。

基本功能&＃xff1a;

由于设计目的不同&＃xff0c;每个模块通常着重于某一方面功能&＃xff0c;各有所长。

1.xlwings

可结合 VBA 实现对 Excel 编程&＃xff0c;强大的数据输入分析能力&＃xff0c;同时拥有丰富的接口&＃xff0c;结合 pandas/numpy/matplotlib 轻松应对 Excel 数据处理工作。

2.openpyxl

简单易用&＃xff0c;功能广泛&＃xff0c;单元格格式/图片/表格/公式/筛选/批注/文件保护等等功能应有尽有&＃xff0c;图表功能是其一大亮点&＃xff0c;缺点是对 VBA 支持的不够好。

3.pandas

数据处理是 pandas 的立身之本&＃xff0c;Excel 作为 pandas 输入/输出数据的容器。

4.win32com

从命名上就可以看出&＃xff0c;这是一个处理 windows 应用的扩展&＃xff0c;Excel 只是该库能实现的一小部分功能。该库还支持 office 的众多操作。需要注意的是&＃xff0c;该库不单独存在&＃xff0c;可通过安装 pypiwin32 或者 pywin32 获取。

5.xlsxwriter

拥有丰富的特性&＃xff0c;支持图片/表格/图表/筛选/格式/公式等&＃xff0c;功能与openpyxl相似&＃xff0c;优点是相比 openpyxl 还支持 VBA 文件导入&＃xff0c;迷你图等功能&＃xff0c;缺点是不能打开/修改已有文件&＃xff0c;意味着使用 xlsxwriter 需要从零开始。

6.DataNitro

作为插件内嵌到 Excel 中&＃xff0c;可完全替代 VBA&＃xff0c;在 Excel 中使用 python 脚本。既然被称为 Excel 中的 python&＃xff0c;协同其他 python 库亦是小事一桩。然而&＃xff0c;这是付费插件…

7.xlutils

基于 xlrd/xlwt&＃xff0c;老牌 python 包&＃xff0c;算是该领域的先驱&＃xff0c;功能特点中规中矩&＃xff0c;比较大的缺点是仅支持 xls 文件。

读写测试

测试用例

• 用例1. 读.xls文件的整个表(表有5个分页&＃xff0c;每个分页有2000行1200列的整数)。

• 用例2. 读.xlsx文件的整个表(表有5个分页&＃xff0c;每个分页有2000行1200列的整数)。

• 用例3. 读.xls文件的整个表(表有1个分页&＃xff0c;页有2000行1200列的整数)。

• 用例4. 读.xlsx文件的整个表(表有1个分页&＃xff0c;页有2000行1200列的整数)。

• 用例5. 写.xls文件的整个表(表有5个分页&＃xff0c;每个分页有2000行1200列的整数)。

• 用例6. 写.xlsx文件的整个表(表有5个分页&＃xff0c;每个分页有2000行1200列的整数)。

• 用例7. 写.xls文件的整个表(表有1个分页&＃xff0c;页有2000行1200列的整数)。

• 用例8. 写.xlsx文件的整个表(表有1个分页&＃xff0c;页有2000行1200列的整数)。

测试结果

注&＃xff1a;

1. xlwt和pandas每个工作页最多写入256列&＃xff0c;因此测试用例修改为每页有2000行256列的整数.

2. xlutils读写依赖于xlrd和xlwt&＃xff0c;不单独测试。

3. openpyxl测试两种模式&＃xff0c;一是普通加载写入&＃xff0c;二是read_only/write_only模式下的加载写入。

4. DataNitro要收费&＃xff0c;且需依托Excel使用&＃xff0c;本次不测试。

性能比较

单从读写的性能上考虑&＃xff0c;win32com的性能是最好的&＃xff0c;xlwings其次。

openpyxl虽然操作Excel的功能强大&＃xff0c;但读写性能过于糟糕&＃xff0c;尤其是写大表时&＃xff0c;会占用大量内存(把我的4G内存用完了)&＃xff0c;开启read_only和write_only模式后对其性能有大幅提升&＃xff0c;尤其是对读的性能提升很大&＃xff0c;使其几乎不耗时(0.01秒有点夸张&＃xff0c;不过确实是加载上了)。

pandas把Excel当作数据读写的容器&＃xff0c;为其强大的数据分析服务&＃xff0c;因此读写性能表现中规中矩&＃xff0c;但其对Excel文件兼容性是最好的&＃xff0c;支持读写.xls&＃xff0c;.xlsx文件&＃xff0c;且支持只读表中单一工作页。同样支持此功能的库还有xlrd&＃xff0c;但xlrd只支持读&＃xff0c;并不支持写&＃xff0c;且性能不突出&＃xff0c;需要配合xlutils进行Excel操作&＃xff0c;并使用xlwt保存数据&＃xff0c;而xlwt只能写入.xls文件(另一个可以写入.xls文件的库是pandas&＃xff0c;且这两个写入的Excel文件最多只能有256列&＃xff0c;其余库就我目前的了解均只能写入.xlsx文件)&＃xff0c;性能一般。

xlsxwriter功能单一&＃xff0c;一般用来创建.xlsx文件&＃xff0c;写入性能中庸。win32com拥有最棒的读写性能&＃xff0c;但该库存在于pywin32的库中&＃xff0c;自身没有完善的文档&＃xff0c;使用略吃力。xlwings拥有和win32com不相伯仲的读写性能&＃xff0c;强大的转换器可以处理大部分数据类型&＃xff0c;包括二维的numpy array和pandas DataFrame&＃xff0c;可以轻松搞定数据分析的工作。

综合考虑&＃xff0c;xlwings的表现最佳&＃xff0c;正如其名&＃xff0c;xlwings——Make Excel Fly&＃xff01;

便捷性比较

本测试目前只是针对Excel文件的读写&＃xff0c;并未涉及Excel操作&＃xff0c;单从读写的便捷性来讲&＃xff0c;各库的表现难分上下&＃xff0c;但是win32com和xlwings这两个库可以在程序运行时实时在打开的Excel文件中进行操作&＃xff0c;实现过程的可视化&＃xff0c;其次xlwings的数据结构转换器使其可以快速的为Excel文件添加二维数据结构而不需要在Excel文件中重定位数据的行和列&＃xff0c;因此从读写的便捷性来比较&＃xff0c;仍是xlwings胜出。

代码示例

最后&＃xff0c;附上一些演示代码&＃xff0c;大家可自行体会下不同模块的使用。

6.1 xlwings基本代码

import xlwings 

6.2 xlsxwriter基本代码

import xlsxwriter 

6.3 xlutils基本代码import xlrd #读取数据

import xlwt 

6.4 win32com基本代码

import win32com.client 

6.5 openpyxl基本代码

import openpyxl

6.6 DataNitro基本代码

#单一单元格赋值

openpyxl具体使用

1、 创建一个excel 文件&＃xff0c;并写入不同类的内容

# -*- coding: utf-8 -*-

2、创建sheet

from openpyxl 

3、操作单元格

# -*- coding: utf-8 -*-

4、操作已存在的文件

# -*- coding: utf-8 -*-

5、操作批量的单元格

# -*- coding: utf-8 -*-

6、获取所有的行(列)对象&＃xff1a;

# coding&＃61;utf-8

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