Python数据处理之导入导出excel数据

2021-12-01 23:25:57

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Python的一大应用就是数据分析了，而数据分析中，经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结，基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿！

Python处理Excel数据需要用到2个库：xlwt 和 xlrd。xlwt库负责将数据导入生成Excel表格文件，而 xlrd库则负责将Excel表格中的数据取出来。

`xlwt`库将数据导入Excel

将数据写入一个Excel文件

wb = xlwt.Workbook()
# 添加一个表
ws = wb.add_sheet('test')


# 3个参数分别为行号，列号，和内容
# 需要注意的是行号和列号都是从0开始的
ws.write(0, 0, '第1列')
ws.write(0, 1, '第2列')
ws.write(0, 2, '第3列')

# 保存excel文件
wb.save('./test.xls')

可以看到，用xlwt库操作非常简单，基本就三步走：

打开一个Workbook对象，并用add_sheet方法添加一个表
然后就是用write方法写入数据
最后用save方法保存

需要注意的是，xlwt库里面所定义的行和列都是从0开始计数的

定制Excel表格样式

表格样式一般主要有这么几块内容：字体、对齐方式、边框、背景色、宽度以及特殊内容，比如超链接、日期时间等。下面我们来分别看看用xlwt库怎么定制这些样式。

字体

xlwt库支持的字体属性也比较多，大概如下：

设置字体需要用到xlwt库的XFStyle类和Font类，代码模版如下：

style = xlwt.XFStyle()

# 设置字体
font = xlwt.Font()
# 比如设置字体加粗和下划线
font.bold = True
font.underline = True
style.font = font

# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)

后续几个属性的设置都是类似的，都是4步走：

拿到XFStyle
拿到对应需要的属性，比如这里的Font对象
设置具体的属性值
最后就是在write方法写入数据的时候应用就行

单元格对齐

先来看单元格对齐怎么设置

# 单元格对齐
alignment = xlwt.Alignment()

# 水平对齐方式和垂直对齐方式
alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER
alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER
# 自动换行
alignment.wrap = 1
style.alignment = alignment

# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)

上面这个自动换行的属性还是蛮有用的，因为我们很多时候数据会比较长，最好再加上单元格的宽度属性一起使用，这样整体样式会好很多

单元格宽度设置：

# 设置单元格宽度，也就是某一列的宽度
ws.col(0).width = 6666

单元格的背景色

背景色对应的属性是 Pattern

# 背景色
pattern = xlwt.Pattern()
pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN

# 背景色为黄色
# 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta,
# 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow ,
# almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray
# ...
pattern.pattern_fore_colour = 5
style.pattern = pattern

# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)

单元格边框

边框属性是Borders

单元格边框就2类：颜色和边框线样式

可以分别设置上下左右边框的颜色和样式

# 边框
borders = xlwt.Borders()

# 边框可以分别设置top、bottom、left、right
# 每个边框又可以分别设置颜色和线样式：实线、虚线、无
# 颜色设置，其他类似
borders.left_colour = 0x40
# 设置虚线，其他类似
borders.bottom = xlwt.Borders.DASHED
style.borders = borders

# 然后应用
ws.write(2, 1, 'test', style)

特殊内容，比如超链接和公式

特殊内容一般主要会碰到这几类：超链接、公式和时间日期

处理这些特殊内容需要用到Formula

# 超链接
link = 'HYPERLINK("http://www.baidu.com";"Baidu")'
formula = xlwt.Formula(link)
ws.write(2, 0, formula)

# 公式也是类似
ws.write(1, 1, xlwt.Formula('SUM(A1,B1)'))

# 时间
style.num_format_str = 'M/D/YY'
ws.write(2, 1, datetime.datetime.now(), style)

以上就是用Python将数据写入到Excel的全部内容了，下面我们再来看看怎么读取Excel中的数据做处理。

`xlrd`库读取Excel中的数据

读取Excel文件

同样的用xlrd库读取Excel的数据也是轻轻松松，先来看下实现代码

# 先打开一个文件
wb = xlrd.open_workbook(file_path)
# 获取第一个表
sheet1 = wb.sheet_by_index(0)

# 总行数
nrows = sheet1.nrows
# 总列数
ncols = sheet1.ncols

# 后面就通过循环即可遍历数据了
# 取数据
for i in range(nrows):
    for j in range(ncols):
        # cell_value方法取出第i行j列的数据
        value = sheet1.cell_value(i, j)
        print(value)

总结一下，分为一下几步：

首先通过xlrd库的open_workbook方法打开Excel文件
然后通过sheet_by_index方法获取表
然后分别获取表的行数和列数，便于后面循环遍历
根据列数和行数，循环遍历，通过cell_value方法获取每个单元格中的数据

工作表的相关操作

获取一个工作表,有多种方式

# 通过索引
sheet1 = wb.sheets()[0]
sheet1 = wb.sheet_by_index(0)

# 通过名字
sheet1 = wb.sheet_by_name('test')

# 获取所有表名
# sheet_names = wb.sheet_names()

获取某一行或某一列的所有数据

# 获取行中所有数据，返回结果是一个列表
tabs = sheet1.row_values(rowx=0, start_colx=0, end_colx=None)
# 返回一行一共有多少数据
len_value = sheet1.row_len(rowx=0)

row_values的三个参数分别是：行号、开始的列和结束的列，其中结束的列为None表示获取从开始列到最后的所有数据

类似的还有获取某一列的数据

cols = sheet1.col_values(colx=0, start_rowx=0, end_rowx=None)

处理时间数据

时间数据比较特殊，没发直接通过上面的cell_value方法获取。需要先转换为时间戳，然后再格式化成我们想要的格式。

比如要获取Excel表格中，格式为2019/8/13 20:46:35的时间数据

# 获取时间
time_value = sheet1.cell_value(3, 0)

# 获取时间戳
time_stamp = int(xlrd.xldate.xldate_as_datetime(time_value, 0).timestamp())
print(time_stamp)

# 格式化日期
time_rel = time.strftime("%Y/%m/%d", time.localtime(time_stamp))
print(time_rel)

基本也是三步走：

通过cell_value方法获取时间值
然后通过xldate_as_datetime方法获取时间戳
然后格式化一下

总结

Excel文件是用Python处理数据时常会碰到的一类场景，有了xlwt 和 xlrd的帮助可以非常快速的导入和导出Excel数据。大家可以把这篇文章收藏起来，以后碰到处理Excel文件的时候可以参考一下。

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xlwt库将数据导入Excel