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Python操作Excel库xlrd与xlwt常用操作详解

CDA数据分析师 631

前言:

而今你们对“windowspythonxlrd”可能比较关心,各位老铁们都需要分析一些“windowspythonxlrd”的相关知识。那么小编也在网摘上汇集了一些对于“windowspythonxlrd””的相关知识,希望兄弟们能喜欢,兄弟们快快来学习一下吧!

来源:早起Python

作者:刘早起

大家好,我是早起。

在之前的Python办公自动化系列文章中,我们已经相信介绍了openyxlxlsxwriter等Python操作Excel库。

openpyxl操作Excel详解xlwings操作Excel详解xlsxwriter操作Excel详解

相信大家对于几个库的差异与使用场景有了一定的认识,本文将继续介绍另外两种操作Excel的Python库---xlrdxlwt。看看这两者搭配起来如何玩出火花!

和以前文章一样,有请老朋友openpyxl登场来进行对比

openyxl:可以对xlsx、xlsm文件进行读、写操作,主要对Excel2007年之后的版本(.xlsx)xlrd:可以对xlsx、xls、xlsm文件进行读操作且效率高xlwt:主要对xls文件进行写操作且效率高,但是不能执行xlsx文件

通过对比,可以看到在效率上而言,xlrd&xlwtopenyxl要高效得多。而写入数据方面上而言,openyxl又比较贴近我们的日常所需,所以两种方式来处理Excel各有千秋。

一、简介

xlrd是用来从Excel中读写数据的,但我们通常只用它进行读操作,写操作会相对于装门写入的模块麻烦一些。其实,后面的rd可以看出是reader的缩小。

类比于xlrd的reader,那么xlwt就相对于writer,而且很纯正的一点就是它只能对Excel进行写操作。xlwt和xlrd不光名字像,连很多函数和操作格式也是完全相同。下面让我们慢慢介绍。

二、安装与使用

安装很简单,直接在命令行或者终端中使用pip安装

pip install Xlrdpip install xlwt

而使用xlrd&xlwt操作Excel的大致过程如下图所示

三、xlrd常用操作详解

现在我们讲解xlrd操作Excel部分常用操作,先准备一份Excel文件,大致如下图:

用xlrd进行读取比较方便,流程和平常手动操作Excel一样,打开工作簿(Workbook),选择工作表(sheets),然后操作单元格(cell)。接下来先介绍一下基本操作在举个例子。

3.1 打开Excel文件

import xlrddf = xlrd.open_workbook(name) 

先导入模块而后使用open_workbook()函数来读取指定的一个工作簿对象。这里的参数name是Excel文件的名字,一般使用的是相对路径的名字,结果如下

3.2 查看工作簿中所有sheet

df.sheet_names()

我们读取上述文件,便可以得到以列表形式嵌字符串的值。

3.3 选择某一个工作表

先看代码

table=df.sheets()[0]  #列表是从0开始计数table=df.sheet_by_index(0)table=df.sheet_by_name('name')

第一行代码是获取第一个工作表的意思,写法是根据内置的列表格式来选取的。

第二行代码顾名思义是通过索引获取第一个工作表,这里的索引与pandasDataFrameindex索引类似,只不过对象换成了工作表。

第三行代码是通过表的名称选择工作表,如果工作表是有自己的名字的,那么这个读取方式是最方便的。

打印table,可以得到类似下图的结果

3.4 获取表格的行数和列数

注意,这里不需要在函数后面加小括号,否则你可能debug时都头痛于错在哪。

row=table.nrowscol=table.ncols

打印row和col,可以发现是和我们的原表格一样的行列数。

3.5 获取整行和整列的值

这里需要注意两个参数:num1和num2

table.row_values(num1)table.column_values(num2)

num1在row_values()中,指的是选取的行数时多少,例如我们选取第一行所有字段名称数据,那么这个num1就是0。

同理,column_values()的参数就是第几列的意思。

它出来的值是一个列表的形式。调用第一行代码,可以得到如下结果。

3.6 通过循环读取表格的所有行

在第五步我们实现了读取单行单列的数据,那么我们就用循环来将所有行打印出来。

for i in range(table.nrows): print (table.row_values(i))

效果如下

3.7 获取单元格的值

代码很简单,有点像VBA

cell1=table.row(0)[0].valuecell1=table.cell(0,0).valuecell1=table.col(0)[0].value

第一行获取单元格值的方式是通过调取指定行数据进行筛选。

第二行是以二维的形式获取,即(第i行,第j列)形式。

第三行与第一行类似是通过列索引调用。

3.8 例子

最后来举一个完整的例子

df=xlrd.open_workbook('data.xlsx')  table=df.sheet_by_name('早起Python')data_list=[] data_list.append(table.row_values(1))for i in data_list:    print(i)

打出来的结果

这里我们的目的是选取上述讲解过的语法,将第三行所有数据放到data_list列表中并用for循环将它打印出来。

四、xlwt常用操作详解

4.1 新建一个Excel文件

直接使用.Workbook()即可

import xlwtdf2 = xlwt.Workbook()

4.2 新建一个工作表

这里的name是工作表的名称

table2=df2.add_sheet('name')

4.3 写入数据到指定单元格

这里有三个参数,前两个参数对应(第i行,第j列),代表的是单元格的位置。第三个参数是要写的值(可以是字符串、数字)

table2.write(0,0,'Python')

需要注意的是,如果是对同一个单元格重复操作,会让Python报错(多次输入错误),所以如果想要取消这个功能,则添加这个参数在新建工作表的代码里面。

table2=df2.add_sheet('name',cell_overwrite_ok=True)

4.4 保存文件

上面提示过,xlwt仅支持.xls的文件格式输出,常用的xlsx是不行的。这也是这个模块的一种缺陷。

df2.save('data2.xls')

4.5 改变样式

调整样式也是可以的,先看几行代码

style=xlwt.XFStyle()font=xlwt.Font()font.name='name Times New Roman'font.bold=Truestyle.font=fontsheet.write(0,1,'Python',style)

第一行代码是初始化样式,可以认为是一个类似于父类的东西。

第二行代码是为样式创建字体

第三行代码是指定字体的名字,这里用到的是name Times New Roman这个类型。

第四行代码是字体加粗,以布尔值的形式的设定。

第五行代码是将font设定为style的字体

第六行代码是写入文件单元格时怎么运用这个格式。

4.6 例子:

最后,我们结合两个模块进行读写操作。

我们的目标是将已经准备好的data文件进行读取,并将其内容进行倒序排序,最终以转置形式输出。先思考一下如何使用代码实现

对于xlwt写入部分,先创建一个早起Python的工作表。并将提取的数据列表data_list1用列表的倒叙来排序。最后用pop()函数把两个字段名称(grammerpopularity)放在首位。最后结合我们写入部分讲解的内容进行保存。

xlrd读取部分我们稍有不同的是,我们的for循环用在了提取所有数据这一步骤,而不再是循环输出列表值。

所以完整代码如下

import xlrddf=xlrd.open_workbook('data.xlsx')  table=df.sheet_by_name('早起Python')data_list=[] for i in range(table.nrows):    data_list.append(table.row_values(i))data_list1 = []data_list1 = data_list[::-1]item = data_list1.pop(-1)data_list1.insert(0,item)import xlwtdf2 = xlwt.Workbook()table2=df2.add_sheet('早起Python')for i in range(2):    for j in range(9):        table2.write(i,j,data_list1[j][i])df2.save('data2.xls')

至此我们就将xlrdxlwt的常用操作都盘点了一遍,如果想要了解的透彻一点的话,早起还是建议按照文中介绍的顺序自己动手敲一遍代码来体会!

最后也希望大家能够体会不同库之间的异同与使用场景,当然Python操作Excel的库并不止这五个(openpyxlxlswriterxlwingsxlrdxlwt),我会在全部介绍一遍后为大家送上总结!

标签: #windowspythonxlrd #pythonxlrd