### 使用Python读取和保存Excel文件的方法及库 #### openpyxl 处理 Excel 文件教程 `openpyxl` 是一个专门用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。此库支持多种功能，包括但不限于创建新的工作簿、访问单个工作表以及遍历行和列。 对于读取 Excel 文件： ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(filename='example.xlsx') sheet_ranges = wb['range_title'] print(sheet_ranges['D18'].value) ``` 这段代码展示了如何加载现有的 Excel 工作簿，并打印特定单元格的内容[^1]。 对于保存 Excel 文件，在修改现有文档或创建新文档之后，可以通过 `save()` 方法实现持久化存储。 ```python wb.save('output_file_name.xlsx') ``` #### pandas 处理 Excel 文件教程 另一个广泛使用的工具是 `pandas`，它不仅能够高效地处理结构化的表格型数据集，还简化了许多常见的输入/输出任务，比如与 Excel 的交互。Pandas 支持通过集成其他专用包（如 `openpyxl` 和 `xlrd`）来进行更复杂的操作。 要使用 Pandas 来读取 Excel 文件中的数据，可以这样做： ```python import pandas as pd dataframe = pd.read_excel(io='file_path.xls', sheet_name='Sheet1') print(dataframe.head()) ``` 这里展示了一个简单的例子，其中指定了要打开的工作表名称 `Sheet1` 并显示前几条记录[^5]。 当需要将 DataFrame 对象导出回 Excel 格式时，则可调用 `.to_excel()` 函数完成这项工作： ```python dataframe.to_excel(excel_writer='destination_file.xlsx', sheet_name='NewSheetName', index=False, header=True) ``` 注意参数设置中关闭了默认索引列 (`index=False`) ，并且启用了首行列名 (`header=True`) 。 #### xlrd 和 xlwt 库的应用场景 尽管现在更多开发者倾向于采用更新颖的方式处理电子表格，但传统的 `xlrd` 和 `xlwt` 库仍然有其应用场景。前者主要用于解析旧版本 (.xls) 的 Excel 文件；后者则允许程序生成兼容 Microsoft Office XP/2003 版本的新文件。然而值得注意的是，由于安全性和维护性的原因，官方已经停止对这两个项目的积极开发和支持[^4]。 因此建议优先考虑基于现代标准构建的应用程序接口 (API)，除非确实有必要处理非常老旧的数据源。