在 Python 中读取 Excel 文件是一种常见的数据处理任务，通常用于数据分析、报表生成和数据迁移等场景。Python 提供了多种方法来实现这一功能，主要依赖于第三方库。 ### 使用 `pandas` 读取 Excel 文件 `pandas` 是一个强大的数据分析库，其 `read_excel()` 方法可以方便地读取 Excel 文件。此方法适用于快速加载整个表格数据，尤其适合单个 sheet 的读取[^1]。 ```python import pandas as pd # 指定 Excel 文件路径 path = r'D:\PythonTest\20200925\example\ex1.xlsx' # 使用 read_excel() 方法读取 Excel 文件 frame = pd.read_excel(path) # 输出读取的数据 print(frame) ``` 上述代码会将 Excel 文件中的数据读取为一个 `DataFrame` 对象，便于后续的数据分析操作。 ### 使用 `openpyxl` 读取 Excel 文件 `openpyxl` 是一个专门用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库，支持对单元格进行精细操作，例如遍历每个单元格并提取值[^3]。 ```python from openpyxl import load_workbook # 加载 Excel 文件 wb = load_workbook(filename='example.xlsx') # 获取默认的工作表 sheet = wb.active # 遍历工作表的所有行和列，并输出单元格的值 for row in sheet.iter_rows(): for cell in row: print(cell.value, end='\t') print() ``` 通过 `load_workbook()` 函数加载文件后，可以使用 `active` 属性获取当前活动的工作表，也可以通过名称指定特定的工作表。 ### 读取所有 Sheet 表格 如果需要读取 Excel 文件中所有的工作表（Sheet），可以通过 `pandas` 的 `ExcelFile` 类结合循环实现： ```python import pandas as pd # 加载 Excel 文件 xls = pd.ExcelFile('example.xlsx') # 获取所有 sheet 名称 sheet_names = xls.sheet_names # 遍历所有 sheet 并读取数据 for sheet_name in sheet_names: frame = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name) print(f"Sheet Name: {sheet_name}") print(frame) ``` 该方法利用 `ExcelFile` 对象获取所有 sheet 名称，并逐一读取每个 sheet 的内容。 ### 总结 - **`pandas.read_excel()`**：适用于快速读取 Excel 文件中的单个或多个 sheet，返回的是 `DataFrame` 格式的数据，适合数据分析。 - **`openpyxl`**：适用于更复杂的操作，如逐个单元格访问、修改以及保存 Excel 文件。 - **读取所有 sheet**：可以结合 `pandas.ExcelFile` 和 `pd.read_excel()` 实现。 根据具体需求选择合适的方法，能够高效地完成 Excel 文件的读取任务。 ---