可以使用 `pandas` 库来读取 Excel 文件，并将其写入新的 Excel 文件。`pandas` 是一个功能强大的数据处理库，支持多种数据格式的读写操作，并且操作简单、高效。 以下是一个完整的示例，展示如何使用 `pandas` 读取 Excel 数据并写入新的 Excel 文件： ### 读取 Excel 数据并写入新文件 ```python import pandas as pd # 读取原始 Excel 文件 input_file = 'input.xlsx' # 输入文件名 df = pd.read_excel(input_file) # 显示读取的数据（可选） print(df) # 写入新的 Excel 文件 output_file = 'output.xlsx' # 输出文件名 df.to_excel(output_file, index=False) ``` ### 代码说明： 1. **`pd.read_excel(input_file)`** 用于读取 Excel 文件，默认读取第一个工作表。如果需要读取特定的工作表，可以使用 `sheet_name` 参数指定工作表名称或索引。 ```python df = pd.read_excel(input_file, sheet_name='Sheet1') ``` 2. **`df.to_excel(output_file, index=False)`** 将数据写入新的 Excel 文件。`index=False` 表示不将 DataFrame 的索引写入文件。 3. 如果需要读取或写入多个工作表，可以使用 `ExcelWriter` 对象。 ### 读取多个工作表并写入新文件 ```python # 读取多个工作表 sheets = ['Sheet1', 'Sheet2'] dfs = {sheet: pd.read_excel(input_file, sheet_name=sheet) for sheet in sheets} # 写入新的 Excel 文件并保存多个工作表 output_file = 'output.xlsx' with pd.ExcelWriter(output_file) as writer: for sheet, data in dfs.items(): data.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False) ``` ### 依赖库安装 如果尚未安装 `pandas` 和 `openpyxl`，可以使用以下命令安装： ```bash pip install pandas openpyxl ``` `pandas` 在写入 Excel 文件时默认使用 `openpyxl` 引擎，因此需要安装该库。 ### 注意事项 - `pandas` 支持读写 `.xls` 和 `.xlsx` 格式的文件。 - 如果文件较大，建议使用 `.xlsx` 格式以提高性能。 - `pandas` 提供了丰富的数据处理功能，可以对读取的数据进行清洗、转换和分析后再写入新文件。 通过上述方法，可以高效地读取 Excel 数据并写入新的 Excel 文件[^1]。 ---