### 如何使用 Python 读取或加载 Excel 文件 为了实现 Python 加载和读取 Excel 文件的功能，通常会依赖于第三方库 `xlrd` 和 `openpyxl` 等工具。以下是关于如何使用这些库来完成任务的详细介绍。 #### 1. 安装必要的库 在开始之前，需要确保已经安装了处理 Excel 文件所需的库。常用的库有 `xlrd`（适用于 `.xls` 文件）以及 `openpyxl`（适用于 `.xlsx` 文件）。可以通过以下命令安装它们： ```bash pip install xlrd openpyxl ``` 这一步骤非常重要，因为如果没有正确安装对应的库，则无法正常运行后续代码[^1]。 #### 2. 使用 `xlrd` 库读取 `.xls` 文件 对于旧版的 Excel 文件（`.xls`），可以采用 `xlrd` 库来进行操作。下面是一个简单的例子展示如何读取 `.xls` 文件的内容： ```python import xlrd # 获取Excel文件的位置并打开它 workbook = xlrd.open_workbook('example.xls') # 访问第一个Sheet sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 输出所有的行数和列数 print(f'Number of rows: {sheet.nrows}') print(f'Number of columns: {sheet.ncols}') # 遍历每一行数据 for row_idx in range(sheet.nrows): print(sheet.row_values(row_idx)) ``` 这段代码首先打开了名为 `example.xls` 的文件，并访问其首个 Sheet 页面；接着打印出了总共有多少行与列的信息，最后逐行列举所有单元格内的值[^2]。 #### 3. 利用 `openpyxl` 处理现代 Excel 文件 (.xlsx) 如果面对的是较新版本的 Excel 文档（即扩展名 `.xlsx`），那么应该考虑改用 `openpyxl` 模块代替 `xlrd`: ```python from openpyxl import load_workbook # 加载现有的.xlsx文件 wb = load_workbook(filename='example.xlsx') ws = wb.active # 默认激活的工作表 # 展示当前活动工作表名称及其尺寸大小 print(ws.title) print(f'{ws.max_row} Rows and {ws.max_column} Columns.') # 提取出特定区域的数据 data_range = ws['A1':'C3'] for row in data_range: for cell in row: print(cell.value, end=" ") print() ``` 在这里，我们选择了默认活跃的工作表并通过迭代指定了范围内的每一个单元格对象，从而提取其中存储的实际数值[^3]。 #### 注意事项 - 当前介绍的方法主要集中在只读模式下的基本功能演示。如果有涉及修改原有内容或将新创建的结果保存回磁盘上的需求时还需要额外学习相关函数调用方式。 - 对于超大规格的数据集来说，可能需要探索更加高效的解决方案比如 pandas DataFrame 结合 chunksize 参数分批处理等方式提升性能表现。 --- ###