一，前言

入職數據分析以后，肯定要涉及到python處理excle，特別是涉及到對excle的一些重復操作時，也許能提升一些效率；因此，有必要對python操作excle進行學習。

現有操作excle的工具包有很多，例如 xlrd&xlwt&xlutils 以及強大的 pandas ，此外還有別的工具包，但受限于平臺或者安裝方式，都沒有以上兩種常用。（其中，pandas不僅是用來操作excle，而是一整套強大的工具包。）

知乎有一篇文章些不同python包操作excle的對比，其中有些內容不太準確，需要自己驗證。（知乎鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23998083）

下面對不同模塊對excle進行操作的基本方法進行解釋和練習，更高級復雜的操作還需要日后繼續深入學習打磨。

二，xlrd,xlwt讀寫excle

下面是一個讀excle的例子：

            
              # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 30 17:27:40 2019

@author: chao
"""
import xlrd
import sys
f1 = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\chao\Desktop\dataana.xlsx')#打開的這個excel必須存在，否則會報錯
filename = sys.argv[0] #獲取文件全路徑
print('opening the file:'+str(filename)) 
#獲取所有sheet頁的名字
print('all sheets:'+str(f1.sheet_names()))
#按名字查找第二張表單
# sheet=wb.sheet_by_name('abc2')#根據sheet頁的名字獲取sheet頁
sheet = f1.sheet_by_index(0)#根據sheet頁的索引獲取sheet頁
#獲取sheet頁的行數和列數
print('num of rows:'+str(sheet.nrows))
print('num of columns:'+str(sheet.ncols))

for rownum in range(sheet.nrows):  #循環取每行的數據

    print(sheet.row_values(rownum))#取每行的數據

    #按照索引打印對應單元格內容
    #cell_location_value=sheet.cell(0,0).value #獲取指定單元格的值，第一個值是列，第二個值是行
    #print(cell_location_value)
            
          

下面是一個寫excle的例子：

            
              # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 30 17:37:55 2019

@author: chao
"""
import xlwt
title = ['姓名','年齡','性別','分數']
stus = [['mary',20,'女',89.9],['rmay',21,'女',89.9],['amry',22,'女',89.9],['yram',23,'女',89.9]]
#新建一個excel對象
f1 = xlwt.Workbook()
#添加一個名為sheet1課程表的sheet頁
sheet = f1.add_sheet('sheet1')
for i in  range(len(title)):#寫入表頭
    sheet.write(0,i,title[i])#寫入每行,第一個值是行，第二個值是列，第三個是寫入的值
for i in range(len(stus)):
    if i !=0:#如果不是表頭的話
        for j in range(4):
            sheet.write(i,j,stus[i][j])#循環寫入每行數據
 #保存‘test1.xls’文件
f1.save(r'C:\Users\chao\Desktop\test1.xls')#保存xlsx后，會顯示文件損壞打不開
            
          

xlwt無法完成對已有文件的追加或修改，因此需要下面的xlutils對已有文件進行操作。

三，xlutils修改excle

xlutils實質上仍然需要xlrd和xlwt來完成操作，例子如下：

            
              # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 30 17:37:55 2019

@author: chao
"""
#import xlwt
import xlrd
from xlutils.copy import copy
f1 = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\chao\Desktop\dataana.xlsx')
# 復制為新的xlsx
wt_f1 = copy(f1)
# 修改新的xls
wt_sheet = wt_f1.get_sheet(0)
wt_sheet.write(24,1,'追加內容')
# 保存修改
wt_f1.save(r'C:\Users\chao\Desktop\dataana_copy.xls')
            
          

四，pandas創建，讀寫excle

先嘗試創建一個空xlsx：

            
              # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 30 19:39:51 2019

@author: chao
"""


import pandas as pd
 
 
# 構建數據
df=pd.DataFrame()#構造原始數據文件

# 保存文件
df.to_excel(r'C:\Users\chao\Desktop\pandas_test1.xlsx')
            
          

代碼運行后能成功保存文件并且可以打開，說明pandas是支持新版本的excle的。

創建指定內容的excle文件：

            
              import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'ID':[1,2,3],'Name':['XiaoMing','XiaoHong','XiaoLan']})
df=df.set_index('ID') #指定索引為ID
df.to_excel(r'C:\Users\chao\Desktop\pandas_test1.xlsx')

            
          

注意，如果不指定索引，pandas會在左側自動添加一列索引。

pandas讀取excle：

            
              df=pd.read_excel(r'C:\Users\chao\Desktop\dataana.xlsx',sheet_name='Sheet1')
#sheet_name用來指定讀取的sheet，省略時默認讀取第一個sheet
data=df.head()#默認讀取前5行的數據
print("read lines:\n{0}".format(data))#格式化輸出
#{}效力等同%
            
          

打印出來，會發現，pandas讀取數據時也會自動加上索引：

讀取指定行列：

            
              # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 30 19:39:51 2019

@author: chao
"""
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r'C:\Users\chao\Desktop\dataana.xlsx',sheet_name='Sheet1')
data=df.loc[1:3]['Age']
print("read lines：\n{0}".format(data))
            
          

注意，網上關于pandas很多教程有點老了，新的pandas已經棄用了ix，現在用iloc和loc。

修改指定行列并保存：

            
              # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 30 19:39:51 2019

@author: chao
"""
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r'C:\Users\chao\Desktop\dataana.xlsx',sheet_name='Sheet1')
df.loc[22,'Age']=18.888
df=df.set_index('Name')
print("read lines：\n{0}".format(df))
pd.DataFrame(df).to_excel(r'C:\Users\chao\Desktop\pandas_test1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
            
          

保存結果：

由上述結果可知，pandas能夠對新版本的excle進行支持，而xlrd&xlwt&xlutils并不支持xlsx。而xlrd&xlwt&xlutils在有些博客的實驗里，讀取速度比pandas更快，而后續需要對數據進行分析的話，還是采用pandas是比較好的。

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