### Python 读写 Excel 文件的方法 Python 提供了多种库用于处理 Excel 文件，以下是三种常用方法及其具体实现： #### 方法一：使用 `xlrd` 和 `xlwt` `xlrd` 是专门用来读取 Excel 文件的库，而 `xlwt` 则是用来创建和写入 Excel 文件的工具。这两个库适用于 `.xls` 格式的文件。 ##### 读取 Excel 文件 通过 `xlrd.open_workbook()` 打开目标文件并获取工作表数据[^2]。 ```python import xlrd # 加载Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一个工作表 for row_idx in range(sheet.nrows): # 遍历每一行 print(sheet.row_values(row_idx)) # 输出每行的数据 ``` ##### 写入 Excel 文件 使用 `xlwt.Workbook()` 创建一个新的 Excel 工作簿，并向其中写入数据[^2]。 ```python import xlwt # 创建新的Workbook对象 workbook = xlwt.Workbook() sheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 添加一个新工作表 data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 25], ['Bob', 30]] # 数据列表 for i, row in enumerate(data): for j, value in enumerate(row): sheet.write(i, j, value) # 向指定位置写入数据 workbook.save('output.xls') # 保存到文件 ``` --- #### 方法二：使用 `openpyxl` `openpyxl` 库支持 `.xlsx` 格式的文件操作，功能强大且易于使用。 ##### 读取 Excel 文件 加载 `.xlsx` 文件并通过遍历工作表中的单元格来提取数据[^1]。 ```python from openpyxl import load_workbook # 加载现有Excel文件 workbook = load_workbook('example.xlsx') sheet = workbook.active # 获取活动的工作表 for row in sheet.iter_rows(values_only=True): # 遍历所有行 print(row) # 输出当前行的内容 ``` ##### 写入 Excel 文件 新建或修改现有的 `.xlsx` 文件，并将其保存至磁盘[^1]。 ```python from openpyxl import Workbook # 新建Workbook对象 workbook = Workbook() sheet = workbook.active # 获取默认工作表 data = [['Name', 'Age'], ['Charlie', 28], ['David', 35]] for row_data in data: sheet.append(row_data) # 将数据追加到表格中 workbook.save('output.xlsx') # 保存文件 ``` --- #### 方法三：使用 `pandas` `pandas` 是数据分析的强大工具之一，它提供了简单易用的接口来读写 Excel 文件。 ##### 读取 Excel 文件 借助 `pandas.read_excel()` 函数快速导入 Excel 表格为 DataFrame 对象[^1]。 ```python import pandas as pd # 从Excel文件中读取数据 df = pd.read_excel('example.xlsx') print(df.head()) # 显示前几行数据 ``` ##### 写入 Excel 文件 利用 `DataFrame.to_excel()` 方法将数据导出到 Excel 文件[^1]。 ```python import pandas as pd # 构造示例数据 data = {'Name': ['Eve', 'Frank'], 'Age': [22, 40]} df = pd.DataFrame(data) # 导出到Excel文件 df.to_excel('output_pandas.xlsx', index=False) ``` --- ### 总结 以上介绍了三种常见的 Python 处理 Excel 的方法： - 如果仅需简单的读写操作，推荐使用 `pandas`； - 若专注于 `.xls` 格式，则可选用 `xlrd` 和 `xlwt` 组合； - 而对于现代 `.xlsx` 文件的支持以及更复杂的场景下，建议采用 `openpyxl`。 这些方法各有优劣，在实际应用时可根据需求灵活选择合适的方案。