Excel 是由微软公司开发的办公软件之一，它在日常工作中得到了广泛的应用。在数据量较少的情况下，Excel 对于数据的处理、分析、可视化有其独特的优势，因此可以显著提升您的工作效率。但是，当数据量非常大时，Excel 的劣势就暴露出来了，比如，操作重复、数据分析难等问题。Pandas 提供了操作 Excel 文件的函数，可以很方便地处理 Excel 表格。

to_excel()

通过 to_excel() 函数可以将 Dataframe 中的数据写入到 Excel 文件。

如果想要把单个对象写入 Excel 文件，那么必须指定目标文件名；如果想要写入到多张工作表中，则需要创建一个带有目标文件名的ExcelWriter对象，并通过sheet_name参数依次指定工作表的名称。

to_ecxel() 语法格式如下：

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)  

下表列出函数的常用参数项，如下表所示：

参数名称	描述说明
excel_wirter	文件路径或者 ExcelWrite 对象。
sheet_name	指定要写入数据的工作表名称。
na_rep	缺失值的表示形式。
float_format	它是一个可选参数，用于格式化浮点数字符串。
columns	指要写入的列。
header	写出每一列的名称，如果给出的是字符串列表，则表示列的别名。
index	表示要写入的索引。
index_label	引用索引列的列标签。如果未指定，并且 hearder 和 index 均为为 True，则使用索引名称。如果 DataFrame 使用 MultiIndex，则需要给出一个序列。
startrow	初始写入的行位置，默认值0。表示引用左上角的行单元格来储存 DataFrame。
startcol	初始写入的列位置，默认值0。表示引用左上角的列单元格来储存 DataFrame。
engine	它是一个可选参数，用于指定要使用的引擎，可以是 openpyxl 或 xlsxwriter。

下面看一组简单的示例：

1. import pandas as pd
2. #创建DataFrame数据
3. info_website = pd.DataFrame({'name': ['编程帮', 'c语言中文网', '微学苑', '92python'],
4.      'rank': [1, 2, 3, 4],
5.      'language': ['PHP', 'C', 'PHP','Python' ],
6.      'url': ['www.bianchneg.com', 'c.bianchneg.net', 'www.weixueyuan.com','www.92python.com' ]})
7. #创建ExcelWrite对象
8. writer = pd.ExcelWriter('website.xlsx')
9. info_website.to_excel(writer)
10. writer.save()
11. print('输出成功')

上述代码执行后会自动生成 website.xlsx 文件，文件内容如下：
 

图1：DataFrame转为Excel

read_excel()

如果您想读取 Excel 表格中的数据，可以使用 read_excel() 方法，其语法格式如下：

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,
              usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None,
              converters=None, true_values=None, false_values=None,
              skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False,
              date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0,
              convert_float=True, **kwds)

下表对常用参数做了说明：

参数名称	说明
io	表示 Excel 文件的存储路径。
sheet_name	要读取的工作表名称。
header	指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名；若数据不包含列名，则设定 header = None。若将其设置 为 header=2，则表示将前两行作为多重索引。
names	一般适用于Excel缺少列名，或者需要重新定义列名的情况；names的长度必须等于Excel表格列的长度，否则会报错。
index_col	用做行索引的列，可以是工作表的列名称，如 index_col = '列名'，也可以是整数或者列表。
usecols	int或list类型，默认为None，表示需要读取所有列。
squeeze	boolean，默认为False，如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series。
converters	规定每一列的数据类型。
skiprows	接受一个列表，表示跳过指定行数的数据，从头部第一行开始。
nrows	需要读取的行数。
skipfooter	接受一个列表，省略指定行数的数据，从尾部最后一行开始。

示例如下所示：

1. import pandas as pd
2. #读取excel数据
3. df = pd.read_excel('website.xlsx',index_col='name',skiprows=[2])
4. #处理未命名列
5. df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed.*', 'col_label')
6. print(df)

输出结果：

           col_label     rank    language          agelimit
name                                                 
编程帮           0         1        PHP       www.bianchneg.com
微学苑           2         3        PHP       www.weixueyuan.com
92python        3         4        Python    www.92python.com

再看一组示例：

1. import pandas as pd
2. #读取excel数据
3. #index_col选择前两列作为索引列
4. #选择前三列数据，name列作为行索引
5. df = pd.read_excel('website.xlsx',index_col='name',index_col=[0,1],usecols=[1,2,3])
6. #处理未命名列，固定用法
7. df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed.*', 'col_label')
8. print(df)

输出结果：

                   language
name      rank        
编程帮       1          PHP
c语言中文网   2           C
微学苑       3          PHP
92python    4         Python