Python知识点：如何使用Python进行Excel文件操作（OpenPyXL、Pandas）

在 Python 中，处理 Excel 文件常用的库有 OpenPyXL 和 Pandas。它们各自适合不同的使用场景：

OpenPyXL：
- 主要用于操作 .xlsx 格式的 Excel 文件。
- 适合对 Excel 文件进行格式设置 、公式、图表等功能的处理。
- 更多偏向 Excel 文档的原生功能操作。
Pandas：
- 更适合处理表格型数据，如读取、分析、修改数据。
- 可以非常方便地进行数据处理，如筛选、排序、数据聚合等操作。

以下是如何使用这两个库进行常见操作的示例：

安装所需库

bash 复制代码

pip install openpyxl pandas

1. 使用 OpenPyXL 操作 Excel 文件

基本操作：读取和写入

python 复制代码

from openpyxl import load_workbook, Workbook

# 读取 Excel 文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb.active  # 获取活跃的 sheet，或通过 sheet 名字 wb['Sheet1'] 来获取

# 读取单元格数据
cell_value = sheet['A1'].value
print(cell_value)

# 修改单元格数据
sheet['A1'] = "New Value"

# 保存更改
wb.save('example_modified.xlsx')

创建一个新的 Excel 文件并写入数据

python 复制代码

# 创建新的工作簿
wb = Workbook()
sheet = wb.active

# 写入数据
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['A2'] = 'World'

# 保存工作簿
wb.save('new_file.xlsx')

添加多个 sheet

python 复制代码

# 创建一个新的 sheet
wb.create_sheet(title="Sheet2")

# 选择新的 sheet
sheet2 = wb["Sheet2"]
sheet2['A1'] = "Data in Sheet2"

# 保存
wb.save('new_file_with_multiple_sheets.xlsx')

2. 使用 Pandas 操作 Excel 文件

读取 Excel 文件

python 复制代码

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的第一个 sheet
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 查看前几行数据
print(df.head())

将 DataFrame 写入到 Excel 文件

python 复制代码

# 创建一个 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 保存为 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # index=False 去掉 DataFrame 的行索引

读取和写入多个 sheet

python 复制代码

# 读取 Excel 文件的特定 sheet
df_sheet2 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 写入多个 sheet 到 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('output_multiple_sheets.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
    df_sheet2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')

数据处理

Pandas 更适合进行数据处理操作，比如过滤、分组、聚合等：

python 复制代码

# 过滤数据
filtered_df = df[df['Age'] > 30]

# 分组聚合
grouped = df.groupby('Age').sum()

# 打印结果
print(filtered_df)
print(grouped)

两者对比

OpenPyXL 更适合需要对 Excel 文件的格式、单元格样式 、图表等进行操作的场景。
Pandas 更擅长处理大规模数据、进行复杂的数据分析和处理，但它不处理 Excel 的格式和样式。

总结

根据实际需要选择库：

如果你只是读取和处理数据，Pandas 更方便快捷。
如果需要对 Excel 文件的格式、图表等进行操作，OpenPyXL 更适合。

希望这些例子能帮助你了解如何使用 Python 来处理 Excel 文件。如果有更多问题，欢迎继续讨论！