一、為什麼使用Python導入和讀取Excel表格數據
Excel是廣泛使用的數據處理和管理工具,經常需要對表格中的數據進行導入和讀取,通常的做法是使用微軟自家的Excel軟件,但是對於需要自動化處理大量數據的場合,手工導入和讀取顯然不夠高效。另一方面,Python作為一種流行的面向對象的腳本語言,自帶豐富的數據操作庫,提供了非常優秀的Excel表格數據導入和讀取工具,可以大大提高處理數據的效率。
二、Python實現Excel表格數據導入和讀取方法
Python實現Excel表格數據導入和讀取主要有以下兩種方法:
- 使用Python自帶的openpyxl庫實現Excel數據導入和讀取
- 使用Python第三方庫pandas實現Excel數據導入和讀取
三、使用openpyxl庫實現Excel數據導入和讀取
openpyxl是一個被廣泛應用的Python庫,可用於讀取和編寫Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件,可以讓Python解釋器實現Excel類型的計算。可以在Python中向Excel表格中寫入和讀取數據,同時支持格式化和標記Excel表格中的數據。下面是一個基於openpyxl庫實現Excel數據導入和讀取的示例代碼:
from openpyxl import load_workbook #讀取Excel表格中的數據 def read_excel_data(file_path, sheet_name, start_row, end_row, start_column, end_column): data_list = [] try: workbook = load_workbook(file_path) worksheet = workbook[sheet_name] for row in worksheet.iter_rows(min_row=start_row, max_row=end_row, min_col=start_column, max_col=end_column): row_list = [] for cell in row: row_list.append(cell.value) data_list.append(row_list) except Exception as e: print(e) return data_list #將數據寫入Excel表格中 def write_excel_data(file_path, sheet_name, row_index, column_index, data_list): try: workbook = load_workbook(file_path) worksheet = workbook[sheet_name] for i in range(len(data_list)): worksheet.cell(row=row_index+i, column=column_index).value = data_list[i] workbook.save(file_path) except Exception as e: print(e) #測試代碼 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' #讀取Excel表格中的數據 data_list = read_excel_data(file_path, sheet_name, 1, 3, 1, 3) print(data_list) #向Excel表格中寫入數據 data_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] write_excel_data(file_path, sheet_name, 8, 1, data_list)
四、使用pandas庫實現Excel數據導入和讀取
pandas庫是Python中數據分析和處理的重要庫之一,可用於導入和導出常見的文件格式,包括Excel。pandas庫提供了非常實用的DataFrame對象,可以輕鬆地實現對Excel表格中數據的操作。
下面是一個基於pandas庫實現Excel數據導入和讀取的示例代碼:
import pandas as pd #讀取Excel表格中的數據 def read_excel_data(file_path, sheet_name, start_row, end_row, start_column, end_column): data_frame = pd.read_excel(file_path, sheet_name, header=None, skiprows=start_row-1, skipfooter=0, usecols=range(start_column-1,end_column)) data_list = data_frame.values.tolist() return data_list #將數據寫入Excel表格中 def write_excel_data(file_path, sheet_name, row_index, column_index, data_list): data_frame = pd.DataFrame(data=data_list) writer = pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl') data_frame.to_excel(writer, sheet_name, startrow=row_index-1, startcol=column_index-1, header=False, index=False) writer.save() #測試代碼 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' #讀取Excel表格中的數據 data_list = read_excel_data(file_path, sheet_name, 1, 3, 1, 3) print(data_list) #向Excel表格中寫入數據 data_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] write_excel_data(file_path, sheet_name, 8, 1, data_list)
五、總結
Python實現Excel表格數據導入和讀取主要有兩種方法:使用Python自帶的openpyxl庫和使用Python第三方庫pandas。兩種方法都能夠實現對Excel表格中數據的讀取和寫入,具體使用哪種方法可以根據實際需求進行選擇。如果需要進行數據分析和處理,則推薦使用pandas庫,它提供了更為方便的DataFrame對象,可以實現更高效的數據操作。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/277626.html