在数据分析和处理的过程中，Excel 是一种广泛使用的数据存储和交换格式。Python 提供了多个强大的库来处理 Excel 文件，如 pandas、openpyxl 和 xlrd 等。本文将详细介绍如何使用这些库进行 Excel 文件的常用操作，包括读取、写入、修改和格式化等。

使用 pandas 处理 Excel 文件

pandas 是一个强大的数据处理和分析库，它提供了高效的 Excel 读取和写入功能。

读取 Excel 文件

使用 pandas 读取 Excel 文件非常简单，只需一行代码。

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 显示前几行数据
print(df.head())

写入 Excel 文件

将 DataFrame 写入 Excel 文件也同样简单。

# 创建一个 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 写入 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

追加数据到 Excel 文件

如果需要在现有的 Excel 文件中追加数据，可以使用 ExcelWriter。

# 追加数据到现有 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', mode='a', engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='NewSheet', index=False)

使用 openpyxl 处理 Excel 文件

openpyxl 是一个专门处理 Excel 文件的库，适用于处理 .xlsx 格式的文件。

读取 Excel 文件

使用 openpyxl 读取 Excel 文件并获取数据。

from openpyxl import load_workbook

# 加载 Excel 文件
wb = load_workbook('data.xlsx')

# 选择活动工作表
ws = wb.active

# 读取所有数据
data = []
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
    data.append(row)

# 打印数据
for row in data:
    print(row)

写入 Excel 文件

使用 openpyxl 创建和写入 Excel 文件。

from openpyxl import Workbook

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入数据
ws.append(['Name', 'Age', 'City'])
ws.append(['Alice', 25, 'New York'])
ws.append(['Bob', 30, 'Los Angeles'])
ws.append(['Charlie', 35, 'Chicago'])

# 保存工作簿
wb.save('output.xlsx')

修改 Excel 文件

打开现有的 Excel 文件，修改其中的数据，并保存更改。

# 加载现有 Excel 文件
wb = load_workbook('output.xlsx')
ws = wb.active

# 修改数据
ws['B2'] = 26  # 将 Alice 的年龄改为 26

# 保存工作簿
wb.save('output_modified.xlsx')

单元格格式化

可以使用 openpyxl 设置单元格的格式，如字体、颜色、边框等。

from openpyxl.styles import Font, PatternFill

# 加载 Excel 文件
wb = load_workbook('output.xlsx')
ws = wb.active

# 设置字体
font = Font(name='Arial', size=14, bold=True)
ws['A1'].font = font

# 设置填充颜色
fill = PatternFill(start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid')
ws['A1'].fill = fill

# 保存工作簿
wb.save('output_formatted.xlsx')

使用 xlrd 读取旧版 Excel 文件

xlrd 是一个用于读取 .xls 文件的库。注意，xlrd 从 2.0.0 版本开始只支持读取 .xls 文件，不再支持 .xlsx 文件。

读取 Excel 文件

使用 xlrd 读取 .xls 文件中的数据。

import xlrd

# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('data.xls')

# 选择工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 读取所有数据
data = []
for row_idx in range(sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(row_idx)
    data.append(row)

# 打印数据
for row in data:
    print(row)

综合示例：从 Excel 文件读取、处理并写回

以下示例展示了如何综合使用 pandas 和 openpyxl 从 Excel 文件中读取数据，进行处理，并将结果写回到新的 Excel 文件中。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 处理数据（例如，计算年龄的平均值）
average_age = df['Age'].mean()
print(f"平均年龄: {average_age}")

# 将处理结果写入新的 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('processed_data.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Data', index=False)
    summary_df = pd.DataFrame({'Average Age': [average_age]})
    summary_df.to_excel(writer, sheet_name='Summary', index=False)

总结

本文详细介绍了如何使用 Python 处理 Excel 文件的常用操作，包括读取、写入、修改和格式化等。通过 pandas、openpyxl 和 xlrd 库，你可以高效地进行各种 Excel 文件的操作，适用于数据分析和处理等应用场景。掌握这些技能，不仅可以提高工作效率，还能显著提升数据处理能力。希望本文对大家理解和应用 Python 处理 Excel 文件有所帮助。

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