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对比其它编程语言,我们都知道Python最大的优势是代码简单,有丰富的第三方开源库供开发者使用。伴随着近几年数据分析的热度,Python也成为最受欢迎的编程语言之一。而对于数据的读取和存储,对于普通人来讲,除了数据库之外,最常见的就是微软的Excel。
1.1. 初识Excel
Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。
1.2. 格式区别
Excel中有xls和xlsx两种格式,它们之间的区别是:
- 文件格式不同。xls是一个特有的二进制格式,其核心结构是复合文档类型的结构,而xlsx的核心结构是XML类型的结构,采用的是基于 XML的压缩方式,使其占用的空间更小。xlsx 中最后一个 x 的意义就在于此。
- 版本不同。xls是Excel2003及以前版本生成的文件格式,而xlsx是Excel2007及以后版本生成的文件格式。
- 兼容性不同。xlsx格式是向下兼容的,可兼容xls格式。
1.3. 库的使用
Python自带的模块中有针对xls格式的xlrd和xlwt模块,但这两个库仅仅是针对xls的操作,当我们要操作xlsx格式文件时,则需要使用到openpyxl第三方库。

1.4. 整体思路
当使用以上几个模块的时候,从理论上我们就可以完全操作不同格式的Excel的读和写,很多人就疑惑,那这篇文章的作用是什么?我们直接学习对应的这三个模块不就好了吗?
答案就是:虽然这几个库已经把Excel的文件、表、行、列的概念完全转换为Python中的对象,但每次操作都需要遍历每一个单元格,甚至很多时候我们要花费大量的时间在思考循环单元格的边界上,这本身就是在重复造轮子,因此我花了半天时间整理了以下六个函数。


2. 代码展示
2.1. xlz格式
2.1.1. 读取xls格式文件
def read_xls_excel(url,index):
'''
读取xls格式文件
参数:
url:文件路径
index:工作表序号(第几个工作表,传入参数从1开始数)
返回:
data:表格中的数据
'''
# 打开指定的工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(url)
# 获取工作簿中的所有表格
sheets = workbook.sheet_names()
# 获取工作簿中所有表格中的的第 index 个表格
worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[index-1])
# 定义列表存储表格数据
data = []
# 遍历每一行数据
for i in range(0, worksheet.nrows):
# 定义表格存储每一行数据
da = []
# 遍历每一列数据
for j in range(0, worksheet.ncols):
# 将行数据存储到da列表
da.append(worksheet.cell_value(i, j))
# 存储每一行数据
data.append(da)
# 返回数据
return data
2.1.2. 写入xls格式文件
def write_xls_excel(url,sheet_name,two_dimensional_data):
'''
写入xls格式文件
参数:
url:文件路径
sheet_name:表名
two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
'''
# 创建工作簿对象
workbook = xlwt.Workbook()
# 创建工作表对象
sheet = workbook.add_sheet(sheet_name)
# 遍历每一行数据
for i in range(0,len(two_dimensional_data)):
# 遍历每一列数据
for j in range(0,len(two_dimensional_data[i])):
# 写入数据
sheet.write(i,j,two_dimensional_data[i][j])
# 保存
workbook.save(url)
print("写入成功")
2.1.3. 追加写入xls格式文件
def write_xls_excel_add(url, two_dimensional_data, index):
'''
追加写入xls格式文件
参数:
url:文件路径
two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
index:指定要追加的表的序号(第几个工作表,传入参数从1开始数)
'''
# 打开指定的工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(url)
# 获取工作簿中的所有表格
sheets = workbook.sheet_names()
# 获取指定的表
worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[index-1])
# 获取表格中已存在的数据的行数
rows_old = worksheet.nrows
# 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
new_workbook = copy(workbook)
# 获取转化后工作簿中的第index个表格
new_worksheet = new_workbook.get_sheet(index-1)
# 遍历每一行数据
for i in range(0, len(two_dimensional_data)):
# 遍历每一列数据
for j in range(0, len(two_dimensional_data[i])):
# 追加写入数据,注意是从i+rows_old行开始写入
new_worksheet.write(i+rows_old, j, two_dimensional_data[i][j])
# 保存工作簿
new_workbook.save(url)
print("追加写入成功")
2.2. xlsx格式
2.2.1. 读取xlsx格式文件
def read_xlsx_excel(url, sheet_name):
'''
读取xlsx格式文件
参数:
url:文件路径
sheet_name:表名
返回:
data:表格中的数据
'''
# 使用openpyxl加载指定路径的Excel文件并得到对应的workbook对象
workbook = openpyxl.load_workbook(url)
# 根据指定表名获取表格并得到对应的sheet对象
sheet = workbook[sheet_name]
# 定义列表存储表格数据
data = []
# 遍历表格的每一行
for row in sheet.rows:
# 定义表格存储每一行数据
da = []
# 从每一行中遍历每一个单元格
for cell in row:
# 将行数据存储到da列表
da.append(cell.value)
# 存储每一行数据
data.append(da)
# 返回数据
return data
2.2.2. 写入xlsx格式文件
def write_xlsx_excel(url, sheet_name, two_dimensional_data):
'''
写入xlsx格式文件
参数:
url:文件路径
sheet_name:表名
two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
'''
# 创建工作簿对象
workbook = openpyxl.Workbook()
# 创建工作表对象
sheet = workbook.active
# 设置该工作表的名字
sheet.title = sheet_name
# 遍历表格的每一行
for i in range(0, len(two_dimensional_data)):
# 遍历表格的每一列
for j in range(0, len(two_dimensional_data[i])):
# 写入数据(注意openpyxl的行和列是从1开始的,和我们平时的认知是一样的)
sheet.cell(row=i + 1, column=j + 1, value=str(two_dimensional_data[i][j]))
# 保存到指定位置
workbook.save(url)
print("写入成功")
2.2.3. 追加写入xlsx格式文件
def write_xlsx_excel_add(url, sheet_name, two_dimensional_data):
'''
追加写入xlsx格式文件
参数:
url:文件路径
sheet_name:表名
two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
'''
# 使用openpyxl加载指定路径的Excel文件并得到对应的workbook对象
workbook = openpyxl.load_workbook(url)
# 根据指定表名获取表格并得到对应的sheet对象
sheet = workbook[sheet_name]
for tdd in two_dimensional_data:
sheet.append(tdd)
# 保存到指定位置
workbook.save(url)
print("追加写入成功")
3. 结果测试
3.1. 读取测试
先准备两个Excel文件,如图所示

其内容如下:


测试代码:

输出结果:

结论:表明读取并没有问题!!!接下来测试写入
3.2. 写入测试
测试代码:

结果输出:

看到数据被覆盖了!!!接下来在上面修改后的数据的基础上测试追加写入
3.3. 追加写入测试
测试代码:

结果输出:

追加也没有问题!!
4. 总结
我们一直认为数据分析就应该以数据为主,而不应该把大量的代码花费在设计Excel表格的样式上,这样多少就有点主客颠倒的意思了。总之,希望这篇文章对正在学习Python的你有一定的帮助,如果对你有帮助的话,不妨点个赞和收藏吧!如果有什么意见和建议也欢迎在评论区留言!
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1.本书的重点不在于如何解题,而在于帮助读者在计算机世界里如何利用数学解决算法问题,让程序员更容易理解数学背后的逻辑,进而编写出更优雅的代码
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