Python 与 Excel 不得不说的事

Python 与 Excel 不得不说的事_第1张图片

数据处理是 Python 的一大应用场景,而 Excel 则是最流行的数据处理软件。因此用 Python 进行数据相关的工作时,难免要和 Excel 打交道。

如果仅仅是要以表单形式保存数据,可以借助 CSV 格式(一种以逗号分隔的表格数据格式)进行处理,Excel 也支持此格式。但标准的 Excel 文件(xls/xlsx)具有较复杂的格式,并不方便像普通文本文件一样直接进行读写,需要借助第三方库来实现。

常用的库是 python-excel 系列:

xlrd、xlwt、xlutils

  • xlrd - 读取 Excel 文件

  • xlwt - 写入 Excel 文件

  • xlutils - 操作 Excel 文件的实用工具,如复制、分割、筛选等

尽管这是目前被用得最多的 Excel 库,我还是很想吐槽为什么这三个包不能放在一个模块里……另外它们有个缺陷,就是只能处理 xls 文件。如果你想用新版本的 xlsx,可以考虑 openpyxl 和 xlsxwriter。

不过今天只说说这三个。

(更新:有人提到另外几个 Python 处理 Excel 的库,有些的确会比 python-excel 系列好用。之后会再做一篇对比,敬请期待。

另外,关于为什么不用 VBA、Java、C#……处理 Excel。其实本文的出发点是对于 Python 使用者来说,操作 Excel 的一种基本方式,并非否定其他语言和方法。)

安装

安装的方法没啥特别的,只是得装三遍。可以下载安装包、下载代码压缩包、或者通过 pip 等。

如果安装过之前推荐的 anaconda,那么就已经有了 xlrd 和 xlwt,但 xlutils 没有附带在安装包中,使用时仍需另行安装。

读取

结合一段简单的代码来看:

import xlrd

# 打开 xls 文件

book = xlrd.open_workbook("test.xls")

print "表单数量:", book.nsheets

print "表单名称:", book.sheet_names()

# 获取第1个表单

sh = book.sheet_by_index(0)

print u"表单 %s 共 %d 行 %d 列" % (sh.name, sh.nrows, sh.ncols)

print "第二行第三列:", sh.cell_value(1, 2)

# 遍历所有表单

for s in book.sheets():

    for r in range(s.nrows):

        # 输出指定行

        print s.row(r)

测试文件:

Python 与 Excel 不得不说的事_第2张图片

输出结果:

表单数量: 2

表单名称: [u'Group.A', u'Group.B']

表单 Group.A 共 7 行 3 列

第二行第三列: 15.0

[text:u'Rank', text:u'Team', text:u'Points']

[number:1.0, text:u'Brazil', number:15.0]

[number:2.0, text:u'Russia', number:12.0]

...

常用的方法:

  • open_workbook 打开文件

  • sheet_by_index 获取某一个表单

  • sheets 获取所有表单

  • cell_value 获取指定单元格的数据

写入

还是看代码:

import xlwt

# 创建 xls 文件对象

wb = xlwt.Workbook()

# 新增一个表单

sh = wb.add_sheet('A Test Sheet')

# 按位置添加数据

sh.write(0, 0, 1234.56)

sh.write(1, 0, 8888)

sh.write(2, 0, 'hello')

sh.write(2, 1, 'world')

# 保存文件

wb.save('example.xls')

生成文件:


Python 与 Excel 不得不说的事_第3张图片

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常用的方法:

Workbook 创建文件对象

add_sheet 新增一个表单

write 在指定单元格写入数据

修改

很遗憾,并没有直接修改 xls 文件的方法。通常的做法是,读取出文件,复制一份数据,对其进行修改,再保存。

在复制时,需要用到 xlutils 中的方法。

from xlrd import open_workbook

from xlutils.copy import copy

# 打开文件

rb = open_workbook("example.xls")

# 复制

wb = copy(rb)

# 选取表单

s = wb.get_sheet(0)

# 写入数据

s.write(0, 1, 'new data')

# 保存

wb.save('example.xls')

修改后文件:

Python 与 Excel 不得不说的事_第4张图片

特别要注意的是,选取读取表单时,要使用 sheet_by_index,而在选取写入表单时,则要用 get_sheet。不要问我为什么,我也很想知道这么设定的用意何在……

时间转换

如果表单中有时间格式的数据,通过处理之后,你会发现时间数据出了差错。


Python 与 Excel 不得不说的事_第5张图片
Python 与 Excel 不得不说的事_第6张图片

输出单元格内容:

[number:8888.0, xldate:42613.0]

因为这里 xldate 有自己的格式定义。如果要使用正确的格式,必须转换:

new_date = xlrd.xldate.xldate_as_datetime(date, book.datemode)

date 是对应单元格的数据,book 是打开的文件对象。

另外,在打开文件时,加上参数 formatting_info=True,可以保证在时间数据在 copy 时保持原样。

写入时间数据,则可通过此方法创建 excel 的时间对象:

xlrd.xldate.xldate_from_datetime_tuple

或者通过 xlwt.easyxf 指定时间格式:

style = xlwt.easyxf(num_format_str='D-MMM-YY')

ws.write(1, 0, datetime.now(), style)

具体细节及更多功能这里不展开说明。

以上便是 Python 操作 Excel 文件的一些基本方法。实际使用过程中遇到问题或者需要了解更多功能,永远记住两个词:

RTFM、STFW

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