Python怎么读取xlsx文件数据

### 使用 Pandas 和 Openpyxl 读取 `.xlsx` 文件 #### 方法一:使用 Pandas 的 `read_excel()` 函数 Pandas 是一种广泛使用的数据分析工具,能够轻松处理 Excel 数据。它提供了 `read_excel()` 函数用于读取 `.xlsx` 文件的内容,并将其转换为 DataFrame 格式以便进一步分析。 以下是具体代码示例: ```python import pandas as pd # 假设文件路径为 '鸢尾花训练数据.xlsx' file_path = '鸢尾花训练数据.xlsx' # 使用 read_excel() 函数读取文件,默认会读取第一个工作表 data = pd.read_excel(file_path) # 查看前几行数据以确认成功读取 print(data.head()) ``` 该方法简单易用,适合大多数场景下的 Excel 数据导入需求[^1]。 #### 方法二:使用 Openpyxl 库逐行读取数据 Openpyxl 是专门针对 Microsoft Excel 文件的操作库之一,尤其适用于需要更精细控制的工作流中。下面展示如何通过此库手动遍历单元格值: ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('鸢尾花训练数据.xlsx') sheet = wb.active # 默认激活的第一个工作簿 for row in sheet.iter_rows(values_only=True): # iter_rows 返回每一行的迭代器 print(row) ``` 这段脚本展示了另一种方式——直接访问每一条记录而不依赖额外的数据结构封装[^2]。 #### 总结比较两者优劣 | 特性 | Pandas (`read_excel`) | Openpyxl (load_workbook) | |-----------------|------------------------------------------|---------------------------------------| | **主要用途** | 大规模批量处理;快速构建 DataFrames | 细粒度操作单个工作表或特定区域 | | **性能表现** | 较高 | 更灵活但速度稍慢 | | **学习曲线** | 平坦 | 对初学者较陡峭 | 无论选择哪种方案都取决于项目具体情况和个人偏好。如果只是单纯想把整个电子表格内容一次性载入内存,则推荐优先考虑 Pandas 方案因其便捷性和效率兼顾的特点[^3]。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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