Python读取Excel实例详解

简介

Excel是广泛使用的电子表格软件，它的表格内容以.xlsx结尾的文件格式保存。Python是一门强大的编程语言，可以用于数据处理、数据可视化、机器学习等领域。在Python中，我们可以使用多种方式读取Excel文件，本文将提供一些实例进行讲解。

安装第三方库

在使用Python进行Excel读取之前，我们需要安装一些第三方库（即Python Package Index，简称pip）。

在命令行中输入以下命令来安装需要的库：

pip install pandas
pip install openpyxl

pandas库使用起来较为简单，但是 如果要根据某种条件过滤数据、计算平均值、极值之类的复杂操作，需要学习更多、更复杂的知识，而openpyxl则更加灵活、自由，但是需要使用更多的代码来完成操作。

pandas读取Excel

pandas库提供了read_excel()方法可以简单地读取Excel文件，读取后的数据可以转换为DataFrame类型，可以进行数据筛选、聚合等操作。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df.head())

其中，read_excel()是读取Excel文件的方法，'example.xlsx' 是要读取的文件名。head()方法是pandas库提供的DataFame的方法，用于查看前五行数据，相当于SQL中的SELECT * FROM table LIMIT 5;。

openpyxl读取Excel

openpyxl库是Python操作Excel文件的第三方库，它提供了更多的灵活性。对于那些需要对Excel表格进行精细化操作的情况下，openpyxl是更好的选择。下面是一个简单的openpyxl库示例：

import openpyxl

workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook.active
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=3, values_only=True):
    if row[1] == ‘worker1’:
        print(row)

其中，load_workbook()方法是加载Excel工作薄（workbook）的方法,‘example.xlsx’是要读取的文件名。.active方法是获取当前活动的工作表（worksheet）。

因为在Excel表格中第一行通常是表头，不属于数据范畴，因此iter_rows()方法读取数据，从第二行开始，到第三列结束。values_only=True表示只读取数据的值，而不是格式等其他信息。for循环遍历每一行数据，找到Worker1的信息并打印。

总结

本文介绍了两种Python读取Excel文件的方法。如果只需要对数据进行筛选、聚合等操作，可以使用pandas库进行操作。如果需要对数据进行更复杂的处理，可以选择openpyxl库。

以上示例仅供参考，实际情况下，读取Excel数据还需要根据具体情况进行特定的处理，开发者需要根据具体情况进行调整。