python写出excel文件

⑴ python中怎么写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'）

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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)

⑵ Python处理Excel文件(csv, xls, xlsx)

Excel文件格式主要有csv，xlsx和xlsx，对于不同的格式，我们使用不同的包来进行处理。

其中， encoding='utf-8-sig' 是为了编码正常可以正确显示中文， spamreader 中的每一个 row 为list格式，可以循环取出每个单元格的值。

结果：

如果csv文件是数据类的，那么使用 pandas 包读写数据会更方便。

结果：

参数：

结果：

参数：

Excel文件有三层对象：工作薄、工作表和三元格，分别对应 openpyxl 包中的workbook、sheet和cell。

注 ： openpyxl 功能全面，还支持：合并单元格、数学运算、单元格格式、迭代器 ws.iter_rows() 操作等。

注 ： xlrd 打开为只读模式，不可修改。

结果：

结果：

⑶ python怎么把数据写入到excel

Python中一般使用xlrd（excel read）来读取Excel文件，使用xlwt（excel write）来生成Excel文件（可以控制Excel中单元格的格式），需要注意的是，用xlrd读取excel是不能对其进行操作的：xlrd.open_workbook()方法返回xlrd.Book类型，是只读的，不能对其进行操作。而xlwt.Workbook()返回的xlwt.Workbook类型的save(filepath)方法可以保存excel文件。

因此对于读取和生成Excel文件都非常容易处理，但是对于已经存在的Excel文件进行修改就比较麻烦了。不过，还有一个xlutils（依赖于xlrd和xlwt）提供复制excel文件内容和修改文件的功能。其实际也只是在xlrd.Book和xlwt.Workbook之间建立了一个管道而已。

xlutils.模块的()方法实现了这个功能，示例代码如下：

⑷ 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']

⑸ python将数组写入excel文件

# 将数据写入新文件
def data_write(file_path, datas):
f = xlwt.Workbook()
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1',cell_overwrite_ok=True) #创建sheet

#将数据写入第 i 行，第 j 列
i = 0
for data in datas:
for j in range(len(data)):
sheet1.write(i,j,data[j])
i = i + 1
f.save(file_path) #保存文件

⑹ Python中操作Excel最好用的模块是

Python中的模块也称为库，在Python中操作Excel的模块有很多。

优缺点如下：

**1、Pandas模块**

Pandas是Python的一一个开源数据分析模块，可用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能，可以说它是日前Python数据分析的必备工具之一。Pandas能够处理类似电子表格的数据，用于数据快速加载、操作、对齐、合并、数据预处理等。

Pandas通过对Excel文件的读写实现数据输入、输出，Pandas支持.xls和.xlsx格式文件的读写，支持只加载每个表的单一工作页。

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r'E:ban.xlsx') #pandas 导入库获取excel表的数据内容

df`

**2、xlwings模块**

xlwings模块可以实现Python中调用Excel，也可以从Excel调用Python，这个模块支持支持.xls和.xlsx格式文件的读写，支持对这类文件的操作，还支持使用VBA，具有强大的转换功能，并且可以处理大部分数据类型。

**3、Xlrd模块**

xlrd模块可以读取Excel文件，其对Excel文件的读取可以实现比较精细的控制。虽然现在使用Pandas模块读取和保存Excel文件往往更加方便快捷，但在某些场景下，依然需要xlrd这种更底层的模块来实现对Excel文件读取的控制。

xlrd模块支持.xls、.xlsx格式文件的读取，但不支持写信息。

**4、xlwt模块**

前面xlrd模块可以读取Excel文件，但不能写。而xlwt模块可以写、可以修改Excel文件，但不能读，且只支持.xls格式文件的写操作。

**5、xlutils模块**

xlutils也是一个处理Excel文件的模块，但它不能对Excel文件进行读和写的操作，但依赖于xlrd模块和xlwt模块。xlutils模块支持.xls格式文件，不支持.xlsx格式文件。

**6、openpyxl模块**

openpyxl模块可以对.xlsx格式的Excel文件进行读写操作，特点是读取快、写入慢，且不能操作.xls格式文件。

**7、xlsxwriter模块**

xlsxwriter模块支持多种Excel功能，可以写.xlsx格式的Excel文件，而且速度快、占用内存空间小，但不支持读或者修改现有的Excel文件。

**8、win32com模块**

win32com模块支持.xls、.xlsx格式的Excel文件的读、写和修改，读写速度快。但win32com模块存在于pywin32的模块中，自身没有完善的文档，使用起来不太方便。

**9、分析总结**

Pandas模块把Excel当作数据读写的容器，为其强大的数据分析服务，因此读写性能的表现中规中矩。xlwings和win32com这两个模块都拥有很好的读写性能，强大的转换器可以处理大部分数据类型，同时，可以在程序运行时，在打开的Excel文件中进行实时操作，实现过程的可视化。另外，xlwings模块的数据结构转换器使其可以快速地为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，因此笔者认为，从读写的便捷性来看，xlwings模块比较好用一些。

⑺ 如何通过Python实现Excel文件读写

参考代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import xdrlib ,sys
import xlrd
def open_excel(file= 'file.xls'):
try:
data = xlrd.open_workbook(file)
return data
except Exception,e:
print str(e)
#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
def excel_table_byindex(file= 'file.xls',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 =[]
for rownum in range(1,nrows):

row = table.row_values(rownum)
if row:
app = {}
for i in range(len(colnames)):
app[colnames[i]] = row[i]
list.append(app)
return list

#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
def excel_table_byname(file= 'file.xls',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 =[]
for rownum in range(1,nrows):
row = table.row_values(rownum)
if row:
app = {}
for i in range(len(colnames)):
app[colnames[i]] = row[i]
list.append(app)
return list

def main():
tables = excel_table_byindex()
for row in tables:
print row

tables = excel_table_byname()
for row in tables:
print row

if __name__=="__main__":
main()

⑻ python怎么把数据输出到excel

python导出数据到excel文件的方法：

1、调用Workbook()对象中的add_sheet()方法

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wb = xlwt.Workbook()

ws = wb.add_sheet('A Test Sheet')

2、通过add_sheet()方法中的write()函数将数据写入到excel中，然后使用save()函数保存excel文件

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ws.write(0, 0, 1234.56, style0)

ws.write(1, 0, datetime.now(), style1)

ws.write(2, 0, 1)

ws.write(2, 1, 1)

ws.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3"))

wb.save('example.xls')

完整代码如下：

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import xlwtfrom datetime import datetime

style0 = xlwt.easyxf('font: name Times New Roman, color-index red, bold on',num_format_str='#,##0.00')

style1 = xlwt.easyxf(num_format_str='D-MMM-YY')

wb = xlwt.Workbook()

ws = wb.add_sheet('A Test Sheet')

ws.write(0, 0, 1234.56, style0)

ws.write(1, 0, datetime.now(), style1)

ws.write(2, 0, 1)

ws.write(2, 1, 1)

ws.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3"))

wb.save('example.xls')

程序执行结果如下：

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