⑴ python中怎麼打開excel
讀excel要用到xlrd模塊，官網安裝（http://pypi.python.org/pypi/xlrd）。然後就可以跟著裡面的例子稍微試一下就知道怎麼用了。大概的流程是這樣的：
1、導入模塊
import
xlrd
2、打開excel文件讀取數據
data
=
xlrd.open_workbook('excel.xls')
3、獲取一個工作表
①
table
=
data.sheets()[0]
#通過索引順序獲取
②
table
=
data.sheet_by_index(0)
#通過索引順序獲取
③
table
=
data.sheet_by_name(u'sheet1')#通過名稱獲取
4、獲取整行和整列的值（返回數組）
table.row_values(i)
table.col_values(i)
5、獲取行數和列數
table.nrows
table.ncols
6、獲取單元格
table.cell(0,0).value
table.cell(2,3).value
就我自己使用的時候覺得還是獲取cell最有用，這就相當於是給了你一個二維數組，餘下你就可以想怎麼干就怎麼幹了。得益於這個十分好用的庫代碼很是簡潔。但是還是有若干坑的存在導致話了一定時間探索。現在列出來供後人參考吧：
1、首先就是我的統計是根據姓名統計各個表中的信息的，但是調試發現不同的表中各個名字貌似不能夠匹配，開始懷疑過編碼問題，不過後來發現是因為空格。因為在excel中輸入的時候很可能會順手在一些名字後面加上幾個空格或是tab鍵，這樣看起來沒什麼差別，但是程序處理的時候這就是兩個完全不同的串了。我的解決方法是給每個獲取的字元串都加上strip（）處理一下。效果良好
2、還是字元串的匹配，在判斷某個單元格中的字元串（中文）是否等於我所給出的的時候發現無法匹配，並且各種unicode也不太奏效，網路過一些解決方案，但是都比較復雜或是沒用。最後我採用了一個比較變通的方式：直接從excel中獲取我想要的值再進行比較，效果是不錯就是通用行不太好，個呢不能問題還沒解決。
二、寫excel表
寫excel表要用到xlwt模塊，官網下載（http://pypi.python.org/pypi/xlwt）。大致使用流程如下：
1、導入模塊
復制代碼代碼如下:
import
xlwt
2、創建workbook（其實就是excel，後來保存一下就行）
復制代碼代碼如下:
workbook
=
xlwt.workbook(encoding
=
'ascii')
3、創建表
復制代碼代碼如下:
worksheet
=
workbook.add_sheet('my
worksheet')
4、往單元格內寫入內容
復制代碼代碼如下:
worksheet.write(0,
0,
label
=
'row
0,
column
0
value')
5、保存
復制代碼代碼如下:
workbook.save('excel_workbook.xls')
⑵ python對excel操作
Python對於Excel的操作是多種多樣的，掌握了相關用法就可以隨心所欲的操作數據了！
操作xls文件
xlrd（讀操作）：
import xlrd
1、引入xlrd模塊
workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")
2、打開[36.xls]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象
names=workbook.sheet_names()
3、獲取所有sheet的名字
worksheet=workbook.sheet_by_index(0)
4、通過sheet索引獲得sheet對象
worksheet為excel表第一個sheet表的實例化對象
worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")
5、通過sheet名獲得sheet對象
worksheet為excel表sheet名為【各省市】的實例化對象
nrows=worksheet.nrows
6、獲取該表的總行數
ncols=worksheet.ncols
7、獲取該表的總列數
row_data=worksheet.row_values(n)
8、獲取該表第n行的內容
col_data=worksheet.col_values(n)
9、獲取該表第n列的內容
cell_value=worksheet.cell_value(i,j)
10、獲取該表第i行第j列的單元格內容
xlwt（寫操作）：
import xlwt
1、引入xlwt模塊
book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
2、創建一個Workbook對象，相當於創建了一個Excel文件
sheet = book.add_sheet('test')
3、創建一個sheet對象，一個sheet對象對應Excel文件中的一張表格。
sheet.write(i, j, '各省市')
4、向sheet表的第i行第j列，寫入'各省市'
book.save('Data\\36.xls')
5、保存為Data目錄下【36.xls】文件
操作xlsx文件
openpyxl（讀操作）：
import openpyxl
1、引入openpyxl模塊
workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")
2、打開[36.xlsx]文件，獲取excel文件的workbook（工作簿）對象
names=workbook.sheetnames
worksheet=workbook.worksheets[0]
worksheet=workbook["各省市"]
ws = workbook.active
6、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet
nrows=worksheet.max_row
7、獲取該表的總行數
ncols=worksheet.max_column
8、獲取該表的總列數
content_A1= worksheet['A1'].value
9、獲取該表A1單元格的內容
content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value
10、獲取該表第1列第1列的內容
openpyxl（寫操作）：
workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active
3、獲取當前活躍的worksheet,默認就是第一個worksheet
worksheet.title="test"
4、worksheet的名稱設置為"test"
worksheet = workbook.create_sheet()
5、創建一個新的sheet表，默認插在工作簿末尾
worksheet.cell(i,j,'空')
6、第i行第j列的值改成'空'
worksheet["B2"]="空"
7、將B2的值改成'空'
worksheet.insert_cols(1)
8、在第一列之前插入一列
worksheet.append(["新增","台灣省"])
9、添加行
workbook.save("Data\\36.xlsx")
10、保存為Data目錄下【36.xlsx】文件
pandas處理excel文件
pandas操作：
import pandas as pd
1、引入pandas模塊
data = pd.read_excel('36.xls')
2、讀取[36.xls]或者[36.xlsx]文件
data = pd.read_csv('36.csv')
3、讀取[36.csv]文件
data=data.dropna(subset=['店鋪'])
4、過濾掉data店鋪列有缺失的數據
data.sort_values("客戶網名", inplace=True)
5、將data數據按照客戶網名列進行從小到大排序
data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)
6、讀取[36.csv]文件，前三行和後四行的數據略過
data = data.fillna('空')
7、將data中的空白處填充成'空'
data.drop_plicates('訂單','first',inplace=True)
8、data中的數據，按照【訂單】列做去重處理，保留第一條數據
data=pd.DataFrame(data,columns=['訂單','倉庫'])
9、只保留data中【訂單】【倉庫】列的數據
data = data[(data[u'展現量'] > 0)]
10、只保留【展現量】列中大於0的數據
data= data[data["訂單"].str.contains('000')]
11、只保留【訂單】列中包含'000'的數據
data= data[data["倉庫"]=='正品倉']
12、只保留【倉庫】列是'正品倉'的數據
xs= data[data["店鋪"]=='南極人']['銷售額']
13、獲取店鋪是南極人的銷售額數據
data['訂單'] = data['訂單'].str[3:7]
14、【訂單】列的值只保留4-8個位元組的值
data["郵資"] = np.where((data['店鋪'].str.contains('T|t')) & -(data['倉庫'] == '代發倉'), 8, data['郵資'])
15、滿足店鋪列包含 T 或 t 並且倉庫不等於'代發倉'的話，將郵資的值改成8，否則值不變
data = np.array(data).tolist()
16、將data從DataFrame轉換成列表
data=pd.DataFrame(data)
17、將列表轉換成DataFrame格式
zhan = data[u'展現'].sum().round(2)
18、將data中所有展現列數據求和，並取兩位小數
sum=data.groupby(['店鋪'])['刷單'].sum()
19、將data中按照店鋪對刷單進行求和
counts=data['店鋪'].value_counts()
20、將data按照店鋪進行計算
avg=data.groupby(['店鋪'])['刷單'].mean()
21、將data按照店鋪對刷單進行求平均數
count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)
22、將counts和sum兩個DataFrame進行了組合
count=count.rename(index=str, columns={0: "訂單", 1: "成本"})
23、將新生成的DataFrame列名進行修改
data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店鋪', right_on='店鋪')
24、將列表轉換成DataFrame格式
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()
ws1=wb.active
data.to_excel('36.xlsx')
wb.close()
25、data完整的寫入到關閉過程，執行此操作的時候【36.xlsx】不能是打開狀態
excel格式操作
樣式處理：
1、打開【36.xlsx】
sheet=workbook.worksheets[0]
2、將第一個sheet對象賦值給sheet
sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0
3、將A列的寬度設置為20
sheet.row_dismensions[1].height = 20.0
4、將第一行的行高設置為20
sheet.merge_cells('A1:A2')
5、將sheet表A1和A2單元格合並
sheet.unmerge_cells('A1:A2')
6、將sheet表A1和A2單元格取消合並
sheet.insert_rows(2,2)
7、將sheet表從第2行插入2行
sheet.insert_cols(3,2)
8、將sheet表從第3列插入2列
sheet.delete_rows(2)
9、刪除第2行
sheet.delete_cols(3, 2)
10、將sheet表從第3列開始刪除2列
from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment
11、分別引入字體、邊框、圖案填充、顏色、對齊方式
sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)
12、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體
sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
13、設置sheet表第 i 行第 j 列的字體對齊方式
left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)
14、引入邊框樣式並調用
fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill
15、引入填充樣式，並調用
import xlrd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')
sheet=workbook.active
sheet.insert_cols(idx=1)
sheet.merge_cells(A1:A3)
sheet['A1']=['上海','山東','浙江']
⑶ python怎麼打開excel文件並處理
Python，想要打開excel文件，並處理這個，你可以直接在開始選項里邊打開EXO鍵就可了
⑷ 如何用python遍歷文件夾下的所有excel文件
大數據處理經常要用到一堆表格，然後需要把數據導入一個list中進行各種演算法分析，簡單講一下自己的做法：
1.如何讀取excel文件
網上的版本很多，在xlrd模塊基礎上，找到一些源碼：
[python]view plain
importxdrlib,sys
importxlrd
defopen_excel(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx"):
data=xlrd.open_workbook(file)
returndata
#根據索引獲取Excel表格中的數據參數:file：Excel文件路徑colnameindex：表頭列名所在行的所以，by_index：表的索引
defexcel_table_byindex(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_index=0):
data=open_excel(file)
table=data.sheets()[by_index]
nrows=table.nrows#行數
ncols=table.ncols#列數
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行數據
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
#根據名稱獲取Excel表格中的數據參數:file：Excel文件路徑colnameindex：表頭列名所在行的所以，by_name：Sheet1名稱
defexcel_table_byname(file="C:/Users/flyminer/Desktop/新建MicrosoftExcel工作表.xlsx",colnameindex=0,by_name=u'Sheet1'):
data=open_excel(file)
table=data.sheet_by_name(by_name)
nrows=table.nrows#行數
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行數據
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
defmain():
tables=excel_table_byindex()
forrowintables:
print(row)
tables=excel_table_byname()
forrowintables:
print(row)
if__name__=="__main__":
main()
最後一句讓代碼里的函數都可以被復用，簡單地說：假設文件名是a，在程序中import a以後，就可以用a.excel_table_byname()和a.excel_table_byindex()這兩個超級好用的函數了。
2.然後是遍歷文件夾取得excel文件以及路徑：，原創代碼如下：
[python]view plain
importos
importxlrd
importtest_wy
xpath="E:/唐偉捷/電力/電力系統總文件夾/舟山電力"
xtype="xlsx"
typedata=[]
name=[]
raw_data=[]
file_path=[]
defcollect_xls(list_collect,type1):
#取得列表中所有的type文件
foreach_elementinlist_collect:
ifisinstance(each_element,list):
collect_xls(each_element,type1)
elifeach_element.endswith(type1):
typedata.insert(0,each_element)
returntypedata
#讀取所有文件夾中的xls文件
defread_xls(path,type2):
#遍歷路徑文件夾
forfileinos.walk(path):
foreach_listinfile[2]:
file_path=file[0]+"/"+each_list
#os.walk()函數返回三個參數：路徑，子文件夾，路徑下的文件，利用字元串拼接file[0]和file[2]得到文件的路徑
name.insert(0,file_path)
all_xls=collect_xls(name,type2)
#遍歷所有type文件路徑並讀取數據
forevey_nameinall_xls:
xls_data=xlrd.open_workbook(evey_name)
foreach_sheetinxls_data.sheets():
sheet_data=test_wy.excel_table_byname(evey_name,0,each_sheet.name)
#請參考讀取excel文件的代碼
raw_data.insert(0,sheet_data)
print(each_sheet.name,":Datahasbeendone.")
returnraw_data
a=read_xls(xpath,xtype)
print("Victory")
⑸ 如何用python讀excel文件
想要使用python實現對Excel文件的讀寫，首先需要安裝專用的模塊（如果你是大牛可以自己編寫）xlrd模塊。
解壓以後啟動cmd命令窗口，在其中輸入xlrd解壓後所在的目錄，執行安裝命令如圖所示（cmd命令的使用請自行網路，本機已經配置好了python環境才可以正常安裝）
在IDE環境中導入使用對應的xlrd模塊，以eclipse環境為例如圖所示
impot xlrd即可
打開Excel文件讀取數據的簡單示例如圖所示:
import xlrd後
（最新的xlrd 0.9.4版本跨平台同時支持.xls和.xlsx）
新手們在使用時會遇到：OSError: Invalid argument:XXX錯誤，這是文件I/O錯誤。在windows中要使用正斜杠 （對：C:/bbbb.xlsx，錯：('C:\bbbb.xlsx'）
6
使用xlrd模塊簡單讀取excel中的sheet和行、列數據。
sheets()[i],row_values(i),col_values(i)
⑹ 如何用python讀取excel文件
1.首先說明我是使用的python3.5，我的office版本是2010，首先打開dos命令窗，安裝必須的兩個庫，命令是：
pip3 install xlrd
Pip3 install xlwt
2.准備好excel，例如我的一個工作文件，我放在D盤/網路經驗/11.xlsx，只有一個頁簽A，內容是一些銷售數據
3.打開pycharm，新建一個excel.py的文件，首先導入支持庫
import xlrdimport xlwt
4.針對剛入門的新手，先介紹三個知識，第一個:獲取excel的sheet名稱，第二：獲取excel行數與列數，第三：獲取第幾行第幾列的具體值，這是最常用的三個知識點
5.貼出代碼，具體分析：
(1)要操作excel，首先得打開excel，使用open_workbook(‘路徑’)
(2)要獲取行與列，使用nrows(行)，ncols(列)
(3)獲取具體的值，使用cell(row,col).value
workbook=xlrd.open_workbook(r'E:11.xlsx')print (workbook.sheet_names()) sheet2=workbook.sheet_by_name('A') nrows=sheet2.nrows ncols=sheet2.ncols print(nrows,ncols) cell_A=sheet2.cell(1,1).value print(cell_A)
6.要在excel里寫入值，就要使用write屬性,重點說明寫入是用到xlwt這個支援庫，思路是先新建excel，然後新建頁簽B，然後將一組數據寫入到B，最後保存為excel.xls，這里建議保存為2003的格式，大部分電腦都能打開，特別注意保存的excel的路徑是在python工作文件的目錄下面，貼出代碼：
stus = [['年', '月'], ['2018', '10'], ['2017', '9'], ['2016', '8']]Excel = xlwt.Workbook() # 新建excelsheet = Excel.add_sheet('B') #新建頁簽Brow = 0for stu in stus: col = 0 for s in stu: sheet.write(row, col, s) #開始寫入 col = col + 1 row = row + 1Excel.save('Excel.xls') #保存
關於如何用python讀取excel文件，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。