⑴ python中怎么打开excel
读excel要用到xlrd模块，官网安装（http://pypi.python.org/pypi/xlrd）。然后就可以跟着里面的例子稍微试一下就知道怎么用了。大概的流程是这样的：
1、导入模块
import
xlrd
2、打开excel文件读取数据
data
=
xlrd.open_workbook('excel.xls')
3、获取一个工作表
①
table
=
data.sheets()[0]
#通过索引顺序获取
②
table
=
data.sheet_by_index(0)
#通过索引顺序获取
③
table
=
data.sheet_by_name(u'sheet1')#通过名称获取
4、获取整行和整列的值（返回数组）
table.row_values(i)
table.col_values(i)
5、获取行数和列数
table.nrows
table.ncols
6、获取单元格
table.cell(0,0).value
table.cell(2,3).value
就我自己使用的时候觉得还是获取cell最有用，这就相当于是给了你一个二维数组，余下你就可以想怎么干就怎么干了。得益于这个十分好用的库代码很是简洁。但是还是有若干坑的存在导致话了一定时间探索。现在列出来供后人参考吧：
1、首先就是我的统计是根据姓名统计各个表中的信息的，但是调试发现不同的表中各个名字貌似不能够匹配，开始怀疑过编码问题，不过后来发现是因为空格。因为在excel中输入的时候很可能会顺手在一些名字后面加上几个空格或是tab键，这样看起来没什么差别，但是程序处理的时候这就是两个完全不同的串了。我的解决方法是给每个获取的字符串都加上strip（）处理一下。效果良好
2、还是字符串的匹配，在判断某个单元格中的字符串（中文）是否等于我所给出的的时候发现无法匹配，并且各种unicode也不太奏效，网络过一些解决方案，但是都比较复杂或是没用。最后我采用了一个比较变通的方式：直接从excel中获取我想要的值再进行比较，效果是不错就是通用行不太好，个呢不能问题还没解决。
二、写excel表
写excel表要用到xlwt模块，官网下载（http://pypi.python.org/pypi/xlwt）。大致使用流程如下：
1、导入模块
复制代码代码如下:
import
xlwt
2、创建workbook（其实就是excel，后来保存一下就行）
复制代码代码如下:
workbook
=
xlwt.workbook(encoding
=
'ascii')
3、创建表
复制代码代码如下:
worksheet
=
workbook.add_sheet('my
worksheet')
4、往单元格内写入内容
复制代码代码如下:
worksheet.write(0,
0,
label
=
'row
0,
column
0
value')
5、保存
复制代码代码如下:
workbook.save('excel_workbook.xls')
⑵ python对excel操作
Python对于Excel的操作是多种多样的，掌握了相关用法就可以随心所欲的操作数据了！
操作xls文件
xlrd（读操作）：
import xlrd
1、引入xlrd模块
workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")
2、打开[36.xls]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象
names=workbook.sheet_names()
3、获取所有sheet的名字
worksheet=workbook.sheet_by_index(0)
4、通过sheet索引获得sheet对象
worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象
worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")
5、通过sheet名获得sheet对象
worksheet为excel表sheet名为【各省市】的实例化对象
nrows=worksheet.nrows
6、获取该表的总行数
ncols=worksheet.ncols
7、获取该表的总列数
row_data=worksheet.row_values(n)
8、获取该表第n行的内容
col_data=worksheet.col_values(n)
9、获取该表第n列的内容
cell_value=worksheet.cell_value(i,j)
10、获取该表第i行第j列的单元格内容
xlwt（写操作）：
import xlwt
1、引入xlwt模块
book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
2、创建一个Workbook对象，相当于创建了一个Excel文件
sheet = book.add_sheet('test')
3、创建一个sheet对象，一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。
sheet.write(i, j, '各省市')
4、向sheet表的第i行第j列，写入'各省市'
book.save('Data\\36.xls')
5、保存为Data目录下【36.xls】文件
操作xlsx文件
openpyxl（读操作）：
import openpyxl
1、引入openpyxl模块
workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")
2、打开[36.xlsx]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象
names=workbook.sheetnames
worksheet=workbook.worksheets[0]
worksheet=workbook["各省市"]
ws = workbook.active
6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
nrows=worksheet.max_row
7、获取该表的总行数
ncols=worksheet.max_column
8、获取该表的总列数
content_A1= worksheet['A1'].value
9、获取该表A1单元格的内容
content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value
10、获取该表第1列第1列的内容
openpyxl（写操作）：
workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active
3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet
worksheet.title="test"
4、worksheet的名称设置为"test"
worksheet = workbook.create_sheet()
5、创建一个新的sheet表，默认插在工作簿末尾
worksheet.cell(i,j,'空')
6、第i行第j列的值改成'空'
worksheet["B2"]="空"
7、将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","台湾省"])
9、添加行
workbook.save("Data\\36.xlsx")
10、保存为Data目录下【36.xlsx】文件
pandas处理excel文件
pandas操作：
import pandas as pd
1、引入pandas模块
data = pd.read_excel('36.xls')
2、读取[36.xls]或者[36.xlsx]文件
data = pd.read_csv('36.csv')
3、读取[36.csv]文件
data=data.dropna(subset=['店铺'])
4、过滤掉data店铺列有缺失的数据
data.sort_values("客户网名", inplace=True)
5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序
data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)
6、读取[36.csv]文件，前三行和后四行的数据略过
data = data.fillna('空')
7、将data中的空白处填充成'空'
data.drop_plicates('订单','first',inplace=True)
8、data中的数据，按照【订单】列做去重处理，保留第一条数据
data=pd.DataFrame(data,columns=['订单','仓库'])
9、只保留data中【订单】【仓库】列的数据
data = data[(data[u'展现量'] > 0)]
10、只保留【展现量】列中大于0的数据
data= data[data["订单"].str.contains('000')]
11、只保留【订单】列中包含'000'的数据
data= data[data["仓库"]=='正品仓']
12、只保留【仓库】列是'正品仓'的数据
xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']
13、获取店铺是南极人的销售额数据
data['订单'] = data['订单'].str[3:7]
14、【订单】列的值只保留4-8个字节的值
data["邮资"] = np.where((data['店铺'].str.contains('T|t')) & -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])
15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话，将邮资的值改成8，否则值不变
data = np.array(data).tolist()
16、将data从DataFrame转换成列表
data=pd.DataFrame(data)
17、将列表转换成DataFrame格式
zhan = data[u'展现'].sum().round(2)
18、将data中所有展现列数据求和，并取两位小数
sum=data.groupby(['店铺'])['刷单'].sum()
19、将data中按照店铺对刷单进行求和
counts=data['店铺'].value_counts()
20、将data按照店铺进行计算
avg=data.groupby(['店铺'])['刷单'].mean()
21、将data按照店铺对刷单进行求平均数
count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)
22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合
count=count.rename(index=str, columns={0: "订单", 1: "成本"})
23、将新生成的DataFrame列名进行修改
data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店铺', right_on='店铺')
24、将列表转换成DataFrame格式
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()
ws1=wb.active
data.to_excel('36.xlsx')
wb.close()
25、data完整的写入到关闭过程，执行此操作的时候【36.xlsx】不能是打开状态
excel格式操作
样式处理：
1、打开【36.xlsx】
sheet=workbook.worksheets[0]
2、将第一个sheet对象赋值给sheet
sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0
3、将A列的宽度设置为20
sheet.row_dismensions[1].height = 20.0
4、将第一行的行高设置为20
sheet.merge_cells('A1:A2')
5、将sheet表A1和A2单元格合并
sheet.unmerge_cells('A1:A2')
6、将sheet表A1和A2单元格取消合并
sheet.insert_rows(2,2)
7、将sheet表从第2行插入2行
sheet.insert_cols(3,2)
8、将sheet表从第3列插入2列
sheet.delete_rows(2)
9、删除第2行
sheet.delete_cols(3, 2)
10、将sheet表从第3列开始删除2列
from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment
11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式
sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)
12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体
sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式
left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)
14、引入边框样式并调用
fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill
15、引入填充样式，并调用
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','山东','浙江']
⑶ python怎么打开excel文件并处理
Python，想要打开excel文件，并处理这个，你可以直接在开始选项里边打开EXO键就可了
⑷ 如何用python遍历文件夹下的所有excel文件
大数据处理经常要用到一堆表格，然后需要把数据导入一个list中进行各种算法分析，简单讲一下自己的做法：
1.如何读取excel文件
网上的版本很多，在xlrd模块基础上，找到一些源码：
[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
#根据索引获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，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#行数
ncols=table.ncols#列数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
list=[]
forrownuminrange(1,nrows):
row=table.row_values(rownum)
ifrow:
app={}
foriinrange(len(colnames)):
app[colnames[i]]=row[i]
list.append(app)
returnlist
#根据名称获取Excel表格中的数据参数:file：Excel文件路径colnameindex：表头列名所在行的所以，by_name：Sheet1名称
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#行数
colnames=table.row_values(colnameindex)#某一行数据
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()
最后一句让代码里的函数都可以被复用，简单地说：假设文件名是a，在程序中import a以后，就可以用a.excel_table_byname()和a.excel_table_byindex()这两个超级好用的函数了。
2.然后是遍历文件夹取得excel文件以及路径：，原创代码如下：
[python]view plain
importos
importxlrd
importtest_wy
xpath="E:/唐伟捷/电力/电力系统总文件夹/舟山电力"
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
#读取所有文件夹中的xls文件
defread_xls(path,type2):
#遍历路径文件夹
forfileinos.walk(path):
foreach_listinfile[2]:
file_path=file[0]+"/"+each_list
#os.walk()函数返回三个参数：路径，子文件夹，路径下的文件，利用字符串拼接file[0]和file[2]得到文件的路径
name.insert(0,file_path)
all_xls=collect_xls(name,type2)
#遍历所有type文件路径并读取数据
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)
#请参考读取excel文件的代码
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读excel文件
想要使用python实现对Excel文件的读写，首先需要安装专用的模块（如果你是大牛可以自己编写）xlrd模块。
解压以后启动cmd命令窗口，在其中输入xlrd解压后所在的目录，执行安装命令如图所示（cmd命令的使用请自行网络，本机已经配置好了python环境才可以正常安装）
在IDE环境中导入使用对应的xlrd模块，以eclipse环境为例如图所示
impot xlrd即可
打开Excel文件读取数据的简单示例如图所示:
import xlrd后
（最新的xlrd 0.9.4版本跨平台同时支持.xls和.xlsx）
新手们在使用时会遇到：OSError: Invalid argument:XXX错误，这是文件I/O错误。在windows中要使用正斜杠 （对：C:/bbbb.xlsx，错：('C:\bbbb.xlsx'）
6
使用xlrd模块简单读取excel中的sheet和行、列数据。
sheets()[i],row_values(i),col_values(i)
⑹ 如何用python读取excel文件
1.首先说明我是使用的python3.5，我的office版本是2010，首先打开dos命令窗，安装必须的两个库，命令是：
pip3 install xlrd
Pip3 install xlwt
2.准备好excel，例如我的一个工作文件，我放在D盘/网络经验/11.xlsx，只有一个页签A，内容是一些销售数据
3.打开pycharm，新建一个excel.py的文件，首先导入支持库
import xlrdimport xlwt
4.针对刚入门的新手，先介绍三个知识，第一个:获取excel的sheet名称，第二：获取excel行数与列数，第三：获取第几行第几列的具体值，这是最常用的三个知识点
5.贴出代码，具体分析：
(1)要操作excel，首先得打开excel，使用open_workbook(‘路径’)
(2)要获取行与列，使用nrows(行)，ncols(列)
(3)获取具体的值，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里写入值，就要使用write属性,重点说明写入是用到xlwt这个支援库，思路是先新建excel，然后新建页签B，然后将一组数据写入到B，最后保存为excel.xls，这里建议保存为2003的格式，大部分电脑都能打开，特别注意保存的excel的路径是在python工作文件的目录下面，贴出代码：
stus = [['年', '月'], ['2018', '10'], ['2017', '9'], ['2016', '8']]Excel = xlwt.Workbook() # 新建excelsheet = Excel.add_sheet('B') #新建页签Brow = 0for stu in stus: col = 0 for s in stu: sheet.write(row, col, s) #开始写入 col = col + 1 row = row + 1Excel.save('Excel.xls') #保存
关于如何用python读取excel文件，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。