24.Python读写Excel文件-1

Python读写Excel文件-1

Excel简介

Excel 是 Microsoft（微软）为使用 Windows 和 macOS 操作系统开发的一款电子表格软件。Excel 凭借其直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，一直以来都是最为流行的个人计算机数据处理软件。当然，Excel 也有很多竞品，例如 Google Sheets、LibreOffice Calc、Numbers 等，这些竞品基本上也能够兼容 Excel，至少能够读写较新版本的 Excel 文件，当然这些不是我们讨论的重点。掌握用 Python 程序操作 Excel 文件，可以让日常办公自动化的工作更加轻松愉快，而且在很多商业项目中，导入导出 Excel 文件都是特别常见的功能。

Python 操作 Excel 需要三方库的支持，如果要兼容 Excel 2007 以前的版本，也就是xls格式的 Excel 文件，可以使用三方库xlrd和xlwt，前者用于读 Excel 文件，后者用于写 Excel 文件。如果使用较新版本的 Excel，即xlsx格式的 Excel 文件，可以使用openpyxl库，当然这个库不仅仅可以操作Excel，还可以操作其他基于 Office Open XML 的电子表格文件。

本章我们先讲解基于xlwt和xlrd操作 Excel 文件，大家可以先使用下面的命令安装这两个三方库以及配合使用的工具模块xlutils。

pip install xlwt xlrd xlutils

读Excel文件

例如在当前文件夹下有一个名为“阿里巴巴2020年股票数据.xls”的 Excel 文件，如果想读取并显示该文件的内容，可以通过如下所示的代码来完成。

import xlrd

# 使用xlrd模块的open_workbook函数打开指定Excel文件并获得Book对象（工作簿）
wb = xlrd.open_workbook('阿里巴巴2020年股票数据.xls')
# 通过Book对象的sheet_names方法可以获取所有表单名称
sheetnames = wb.sheet_names()
print(sheetnames)
# 通过指定的表单名称获取Sheet对象（工作表）
sheet = wb.sheet_by_name(sheetnames[0])
# 通过Sheet对象的nrows和ncols属性获取表单的行数和列数
print(sheet.nrows, sheet.ncols)
for row in range(sheet.nrows):
    for col in range(sheet.ncols):
        # 通过Sheet对象的cell方法获取指定Cell对象（单元格）
        # 通过Cell对象的value属性获取单元格中的值
        value = sheet.cell(row, col).value
        # 对除首行外的其他行进行数据格式化处理
        if row > 0:
            # 第1列的xldate类型先转成元组再格式化为“年月日”的格式
            if col == 0:
                # xldate_as_tuple函数的第二个参数只有0和1两个取值
                # 其中0代表以1900-01-01为基准的日期，1代表以1904-01-01为基准的日期
                value = xlrd.xldate_as_tuple(value, 0)
                value = f'{value[0]}年{value[1]:>02d}月{value[2]:>02d}日'
            # 其他列的number类型处理成小数点后保留两位有效数字的浮点数
            else:
                value = f'{value:.2f}'
        print(value, end='\t')
    print()
# 获取最后一个单元格的数据类型
# 0 - 空值，1 - 字符串，2 - 数字，3 - 日期，4 - 布尔，5 - 错误
last_cell_type = sheet.cell_type(sheet.nrows - 1, sheet.ncols - 1)
print(last_cell_type)
# 获取第一行的值（列表）
print(sheet.row_values(0))
# 获取指定行指定列范围的数据（列表）
# 第一个参数代表行索引，第二个和第三个参数代表列的开始（含）和结束（不含）索引
print(sheet.row_slice(3, 0, 5))