大家好，今天为大家分享一个好用的 Python 库 - pyexcel。

Github地址：https://github.com/pyexcel/pyexcel

pyexcel是一个功能强大的Python第三方库，专门用于处理各种格式的电子表格文件。核心价值在于提供了统一的接口来读取、写入和操作Excel、CSV、ODS等多种电子表格格式，极大简化了数据处理工作流程。与传统的单一格式处理库不同，pyexcel采用了插件化架构，使开发者能够通过一套API处理所有主流的电子表格格式。不仅支持基础的数据读写操作，还提供了数据转换、格式化、筛选和聚合等高级功能。

安装

1、基础安装

pyexcel的安装过程需要考虑不同文件格式的支持需求。核心库提供基础功能，而特定格式的支持需要安装相应的插件。

# 安装核心库
pip install pyexcel

# 安装Excel格式支持
pip install pyexcel-xls pyexcel-xlsx

# 安装其他格式支持
pip install pyexcel-ods3 pyexcel-odsr

# 一次性安装所有格式支持
pip install pyexcel[all]

2、安装验证

完成安装后需要验证pyexcel的功能完整性和格式支持情况。验证过程包括检查核心功能、测试文件格式支持和确认插件加载状态。

import pyexcel
from pyexcel_io import plugins

# 检查支持的文件格式
# 检查支持的文件格式
print("支持的输入格式:")
for plugin in plugins.READERS.get_all_formats():
    print(f"  {plugin}")

print("\n支持的输出格式:")
for plugin in plugins.WRITERS.get_all_formats():
    print(f"  {plugin}")

# 创建简单测试数据
test_data = [["Name", "Age"], ["Alice", 25], ["Bob", 30]]
pyexcel.save_as(array=test_data, dest_file_name="test.xlsx")

# 验证读取功能
data = pyexcel.get_array(file_name="test.xlsx")
print("读取测试:", data)

运行结果：

支持的输入格式:
  xlsb
  csvz
  xlsx
  xlsm
  queryset
  xls
  tsvz
  fods
  ods
  html
  pdf
  tsv
  csv

支持的输出格式:
  xlsx
  csvz
  xlsm
  xls
  tsvz
  ods
  tsv
  csv
读取测试: [['Name', 'Age'], ['Alice', 25], ['Bob', 30]]

主要特性

• 多格式支持：统一处理Excel、CSV、ODS、TSV等多种电子表格格式
• 数据结构灵活：支持数组、字典、记录集等多种数据结构的转换
• 内存优化：提供流式处理能力，高效处理大型数据文件
• 数据变换：内置丰富的数据过滤、转换和格式化功能
• 插件架构：模块化设计支持功能扩展和自定义处理器
• 简洁API：统一的接口设计简化了不同格式间的数据转换

基本功能

1、文件读取操作

pyexcel的文件读取功能是其最基础也是最重要的特性之一。提供了多种数据读取方式，包括以数组形式读取整个工作表、以字典形式读取带标题的数据以及以记录集形式读取结构化数据。

import pyexcel

# 创建示例数据文件
sample_data = [
    ["产品名称", "单价", "库存", "类别"],
    ["笔记本电脑", 5999, 50, "电子产品"],
    ["办公椅", 899, 120, "办公用品"],
    ["咖啡机", 1299, 30, "家电"],
    ["书架", 599, 80, "家具"]
]
pyexcel.save_as(array=sample_data, dest_file_name="products.xlsx")

# 以数组形式读取数据
data_array = pyexcel.get_array(file_name="products.xlsx")
print("数组格式数据:")
for row in data_array:
    print(row)

# 以记录形式读取数据（第一行作为标题）
records = pyexcel.get_records(file_name="products.xlsx")
print("\n记录格式数据:")
for record in records:
    print(f"产品: {record['产品名称']}, 价格: {record['单价']}")

# 以字典形式读取数据
data_dict = pyexcel.get_dict(file_name="products.xlsx")
print("\n字典格式数据:")
print(data_dict)

运行结果：

数组格式数据:
['产品名称', '单价', '库存', '类别']
['笔记本电脑', 5999, 50, '电子产品']
['办公椅', 899, 120, '办公用品']
['咖啡机', 1299, 30, '家电']
['书架', 599, 80, '家具']

记录格式数据:
产品: 笔记本电脑, 价格: 5999
产品: 办公椅, 价格: 899
产品: 咖啡机, 价格: 1299
产品: 书架, 价格: 599

字典格式数据:
OrderedDict([('产品名称', ['笔记本电脑', '办公椅', '咖啡机', '书架']), ('单价', [5999, 899, 1299, 599]), ('库存', [50, 120, 30, 80]), ('类别', ['电子产品', '办公用品', '家电', '家具'])])

2、数据写入操作

pyexcel的数据写入功能同样灵活强大，支持将不同数据结构写入到各种格式的文件中。开发者可以将Python的列表、字典、记录集等数据结构直接保存为电子表格文件，无需进行复杂的格式转换。

import pyexcel
from datetime import datetime

# 准备不同结构的数据
array_data = [
    ["日期", "销售额", "订单数"],
    ["2025-07-01", 15600, 28],
    ["2025-07-02", 18900, 34],
    ["2025-07-03", 12400, 22]
]

dict_data = {
    "员工姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "部门": ["销售部", "技术部", "人事部"],
    "工资": [8000, 12000, 6500]
}

records_data = [
    {"客户名称": "ABC公司", "联系人": "张经理", "电话": "13800138000"},
    {"客户名称": "XYZ集团", "联系人": "李总监", "电话": "13900139000"},
    {"客户名称": "DEF企业", "联系人": "王主任", "电话": "13700137000"}
]

# 保存为不同格式
pyexcel.save_as(array=array_data, dest_file_name="sales_report.xlsx")
pyexcel.save_as(adict=dict_data, dest_file_name="employee_info.csv")
pyexcel.save_as(records=records_data, dest_file_name="customer_contacts.ods")

print("数据已成功保存到不同格式的文件中")

# 验证保存结果
sales_data = pyexcel.get_records(file_name="sales_report.xlsx")
print("销售报表数据验证:")
for record in sales_data:
    print(f"{record['日期']}: 销售额{record['销售额']}元")

运行结果：

数据已成功保存到不同格式的文件中
销售报表数据验证:
2025-07-01: 销售额15600元
2025-07-02: 销售额18900元
2025-07-03: 销售额12400元

3、格式转换操作

pyexcel的格式转换功能是其最具价值的特性之一，能够实现不同电子表格格式之间的无缝转换。通过简单的API调用，开发者可以将Excel文件转换为CSV格式，或者将多个CSV文件合并为一个Excel工作簿。

import pyexcel
import os

# 创建多个不同格式的示例文件
excel_data = [
    ["项目名称", "负责人", "状态", "预算"],
    ["网站重构", "张三", "进行中", 50000],
    ["移动应用", "李四", "已完成", 80000],
    ["数据分析", "王五", "计划中", 30000]
]

csv_data = [
    ["供应商", "产品", "价格"],
    ["供应商A", "原材料1", 1200],
    ["供应商B", "原材料2", 1500],
    ["供应商C", "原材料3", 900]
]

# 保存初始文件
pyexcel.save_as(array=excel_data, dest_file_name="projects.xlsx")
pyexcel.save_as(array=csv_data, dest_file_name="suppliers.csv")

# Excel转CSV
pyexcel.save_as(file_name="projects.xlsx", dest_file_name="projects_converted.csv")

# CSV转Excel
pyexcel.save_as(file_name="suppliers.csv", dest_file_name="suppliers_converted.xlsx")

# 批量转换多个文件
source_files = ["projects.xlsx", "suppliers.csv"]
for file_name in source_files:
    base_name = os.path.splitext(file_name)[0]
    if file_name.endswith('.xlsx'):
        pyexcel.save_as(file_name=file_name, dest_file_name=f"{base_name}_to_csv.csv")
    elif file_name.endswith('.csv'):
        pyexcel.save_as(file_name=file_name, dest_file_name=f"{base_name}_to_excel.xlsx")

print("格式转换完成，生成了以下文件:")
for file in os.listdir('.'):
    if file.endswith(('.xlsx', '.csv')) and ('converted'in file or'to_'in file):
        print(f"- {file}")

运行结果：

格式转换完成，生成了以下文件:
- projects_converted.csv
- suppliers_converted.xlsx
- suppliers_to_excel.xlsx
- projects_to_csv.csv

高级功能

1、数据过滤和变换

pyexcel提供了强大的数据过滤和变换功能，允许开发者在读取数据的同时进行预处理操作。包括行列过滤、数据类型转换、条件筛选和自定义变换函数等。

import pyexcel

# 创建包含多种数据类型的示例文件
mixed_data = [
    ["员工ID", "姓名", "年龄", "工资", "入职日期", "部门"],
    ["E001", "张三", "28", "8500.50", "2022-03-15", "销售部"],
    ["E002", "李四", "32", "12000.00", "2021-08-20", "技术部"],
    ["E003", "王五", "26", "6800.75", "2023-01-10", "人事部"],
    ["E004", "赵六", "35", "15000.00", "2020-05-30", "技术部"],
    ["E005", "钱七", "29", "9200.25", "2022-11-05", "销售部"]
]

pyexcel.save_as(array=mixed_data, dest_file_name="employees.xlsx")

# 定义数据转换函数
def convert_salary(value):
    try:
        return float(value)
    except ValueError:
        return 0.0

def convert_age(value):
    try:
        return int(value)
    except ValueError:
        return 0

# 读取数据
sheet = pyexcel.get_sheet(file_name="employees.xlsx", name_columns_by_row=0)

# 获取列名和对应的索引
header = sheet.colnames
try:
    dept_index = header.index("部门")
    name_index = header.index("姓名")
    age_index = header.index("年龄")
    salary_index = header.index("工资")
except ValueError as e:
    print(f"错误: 缺少必要的列 - {e}")
    print("可用列:", header)
    exit()

# 转换数据
for row in sheet:
    row[age_index] = convert_age(row[age_index])
    row[salary_index] = convert_salary(row[salary_index])

# 过滤技术部员工
tech_employees = [row for row in sheet if row[dept_index] == "技术部"]

print("\n技术部员工信息:")
for emp in tech_employees:
    print(f"姓名: {emp[name_index]}, 年龄: {emp[age_index]}, 工资: {emp[salary_index]:.2f}")

# 计算平均工资 (跳过标题行)
salaries = [row[salary_index] for row in sheet]
average_salary = sum(salaries) / len(salaries) if salaries else 0
print(f"\n平均工资: {average_salary:.2f}")

运行结果：

技术部员工信息:
姓名: 李四, 年龄: 32, 工资: 12000.00
姓名: 赵六, 年龄: 35, 工资: 15000.00

平均工资: 10300.30

2、多工作表处理

对于包含多个工作表的Excel文件，pyexcel提供了专门的处理接口。开发者可以访问、修改和管理工作簿中的所有工作表，实现复杂的多表数据操作。

import pyexcel

# 创建多工作表数据
sales_q1 = [
    ["月份", "销售额", "利润"],
    ["1月", 150000, 25000],
    ["2月", 180000, 32000],
    ["3月", 200000, 38000]
]

sales_q2 = [
    ["月份", "销售额", "利润"],
    ["4月", 220000, 42000],
    ["5月", 190000, 35000],
    ["6月", 250000, 48000]
]

inventory_data = [
    ["产品", "库存", "成本"],
    ["产品A", 500, 25],
    ["产品B", 300, 40],
    ["产品C", 800, 15]
]

# 创建多工作表工作簿
book_dict = {
    "第一季度销售": sales_q1,
    "第二季度销售": sales_q2,
    "库存信息": inventory_data
}

pyexcel.save_book_as(bookdict=book_dict, dest_file_name="business_report.xlsx")

# 读取多工作表数据
book = pyexcel.get_book(file_name="business_report.xlsx")

print("工作簿包含的工作表:")
for sheet_name in book.sheet_names():
    print(f"- {sheet_name}")

# 访问特定工作表
q1_sheet = book["第一季度销售"]
print(f"\n第一季度销售数据:")
for row in q1_sheet.rows():
    print(row)

# 合并季度数据
combined_sales = [["月份", "销售额", "利润"]]
for sheet_name in ["第一季度销售", "第二季度销售"]:
    sheet_data = book[sheet_name].rows()
    next(sheet_data)  # 跳过标题行
    combined_sales.extend(list(sheet_data))

# 保存合并后的数据
pyexcel.save_as(array=combined_sales, dest_file_name="annual_sales.xlsx")

# 计算全年总计
total_sales = sum(row[1] for row in combined_sales[1:])
total_profit = sum(row[2] for row in combined_sales[1:])
print(f"\n全年销售总额: {total_sales}")
print(f"全年利润总额: {total_profit}")

运行结果：

工作簿包含的工作表:
- 库存信息
- 第一季度销售
- 第二季度销售

第一季度销售数据:
['月份', '销售额', '利润']
['1月', 150000, 25000]
['2月', 180000, 32000]
['3月', 200000, 38000]

全年销售总额: 1190000
全年利润总额: 220000

总结

pyexcel作为Python电子表格处理的专业工具，通过统一的API接口和插件化架构，有效解决了多格式文件处理的复杂性问题。该库的核心价值在于简化数据操作流程，使开发者能够专注于业务逻辑实现。其丰富的功能特性涵盖了从基础读写到高级数据处理的全方位需求，在财务自动化、数据迁移和业务分析等领域表现出色。pyexcel的设计理念强调易用性与功能性的平衡，为Python开发者提供了可靠的电子表格数据处理解决方案。