python 对excel交互工具的使用详情

Python 对 Excel 交互工具的使用攻略

1. Excel 文件读取

1.1 安装依赖库

使用 Python 进行 Excel 文件读取需要安装相应的依赖库，可以通过以下命令进行安装：

!pip install pandas openpyxl xlrd

其中，pandas 提供了 Excel 文件读写的高级接口，openpyxl 和 xlrd 则提供了更底层的读写支持。

1.2 读取 Excel 文件

使用 pandas 读取 Excel 文件非常简单，只需要一行代码即可：

import pandas as pd

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

其中，'example.xlsx' 是你要读取的 Excel 文件名称，也可以指定文件路径。

读取 Excel 文件后，可以使用 pandas 提供的 API 将数据进行过滤、排序、统计等操作。

1.3 示例说明

假设我们有如下的 Excel 文件：

name	age	gender
Alice	25	Female
Bob	30	Male
Claire	28	Female

我们可以使用以下代码读取并输出该表格的内容：

import pandas as pd

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

输出结果为：

     name  age  gender
0   Alice   25  Female
1     Bob   30    Male
2  Claire   28  Female

2. Excel 文件写入

2.1 写入 Excel 文件

与读取 Excel 文件类似，使用 pandas 进行写入操作也非常简单：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Claire'], 'age':[25, 30, 28], 'gender':['Female', 'Male', 'Female']})
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

其中，to_excel 函数将 DataFrame 写入 Excel 文件，index=False 表示不写入索引列。

2.2 示例说明

假设我们有一个 DataFrame 数据如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Claire'], 'age':[25, 30, 28], 'gender':['Female', 'Male', 'Female']})

我们可以使用以下代码将该数据写入 Excel 文件：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Claire'], 'age':[25, 30, 28], 'gender':['Female', 'Male', 'Female']})
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

写入成功后，可以在当前路径下找到名为 'example.xlsx' 的 Excel 文件。