• Python哪个Excel库最好用?


    作为人生苦短的 Python 程序员,该如何优雅地操作 Excel?其实Python提供的操作Excel的库有7个之多,到底哪个更好使用更加方便呢?首先让我们来整体把握下不同库的特点:xlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信息的库,支持.xls以及.xlsx文件。官方文档:http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/xlwt是一个用于将数据和格式化信息写入旧Excel文件的库(如.xls)。官方文档:https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/xlutils是一个处理Excel文件的库,依赖于xlrd和xlwt。它仅支持.xls文件的操作。官方文档:http://xlutils.readthedocs.io/en/latest/xlwings 简单强大,使用方便,可替代VBA。xlwings可以支持.xls读,支持.xlsx文件读写。官方文档:http://docs.xlwings.org/en/stable/index.htmlXlsxWriter 是一个用来写 .xlsx 文件格式的模块,但不能用来读取和修改 Excel 文件。官方文档:https://xlsxwriter.readthedocs.io/openpyxl是一个用于读取和编写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。官方文档:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/pandas是一个进行数据处理和分析的强大模块,有时也可以用来自动化处理Excel,官方文档:http://pandas.pydata.org/另外还有win32com,通过名字大家就知道离不开windows系统,该库存在于pywin32中,是一个读写和处理Excel文件的库。但是我的电脑是Mac,就不做展开了。 官方文档:http://pythonexcels.com/python-excel-mini-cookbook/ DataNitro呢?严格来说它是一个Excel 的插件,安装也需单独到官网下载。也是仅支持windows系统。 官方文档:https://datanitro.com/具体内容大家也可以参看:http://www.python-excel.org环境安装

    在这里插入图片描述

    安装7个模块均为非标准库,因此都需要在命令行中 pip/pip3进行安装:pip/pip3 install xlrdpip/pip3 install xlwtpip/pip3 install xlutilspip/pip3 install xlwingspip/pip3 install XlsxWriterpip/pip3 install openpyxlpip/pip3 install pandas提示:xlutils 仅支持 xls 文件,即2003以下版本;xlwings 安装成功后,如果运行提示报错“ImportError: no module named win32api”,请再安装 pypiwin32 或者 pywin32 包;模块导入模块的导入跟以往导入其他模块一样,使用import进行导入,如果名字比较长还可以使用as起个别名。import xlrdimport xlwtimport xlwings as xwimport xlsxwriterimport openpyxlimport pandas as pdxlutils 模块是 xlrd和 xlwt之间的桥梁,最核心的作用是拷贝一份通过 xlrd 读取到内存中的 .xls 对象,然后再拷贝对象上通过 xlwt 修改 .xls 表格的内容。xlutils 可以将 xlrd 的 Book 对象复制转换为xlwt 的Workbook 对象。具体使用时通常导入的是模块中的copy子模块:import xlutils.copy文档操作由于设计模式的不同,导致基本的新建文件、修改文件、保存文件等功能在不同的库中存在着一定差异,比如xlsxwriter并不支持打开或修改现有文件,xlwings不支持对新建文件的命名等等,但是分析发现xlwings和openpyxl是对excel操作支持最多的两个库。特别要说明一下xlutils库,xlrd、xlwt、xlutils 各自的功能都有局限性,但三者互为补充,覆盖了Excel文件尤其是 .xls 文件的操作。xlwt 可以生成 .xls 文件,xlrd 可以读取已经存在的 .xls文件,xlutils 连接 xlrd 和 xlwt 两个模块,使用户可以同时读写一个 .xls 文件。简单来说,xlrd负责读、xlwt 负责写、xlutils 负责提供辅助和衔接

    在这里插入图片描述

    性能对比对几个库做了最基本的写入和读取测试,分别使用不同库进行添加及读取 5000行 * 800列 数据操作,得到所用时间,重复操作取平均值。另外在不同的电脑配置,不同的环境下结果肯定会有出入,数据仅供参考。

    在这里插入图片描述

    openpyxl虽然操作Excel的功能强大,但读写性能过于糟糕,尤其是写大表时,会占用大量内存,开启read_only和write_only模式后对其性能有大幅提升,尤其是对读的性能提升很大,使其几乎不耗时。pandas把Excel当作数据读写的容器,为其强大的数据分析服务,因此读写性能表现中规中矩,但其对Excel文件兼容性是最好的,支持读写.xls,.xlsx文件,且支持只读表中单一工作页。同样支持此功能的库还有xlrd,但xlrd只支持读,并不支持写,且性能不突出,需要配合xlutils进行Excel操作。xlsxwriter功能单一,一般用来创建.xlsx文件,写入性能中庸。综合考虑,xlwings的表现最佳,正如其名,xlwings——Make Excel Fly!通过以上分析,相信大家对几个库都有了简单的了解。你可根据自己的需求和生产环境,选择合适的 Python-Excel 模块附上一部分常用代码:xlwings基本代码import xlwings as xw

    #连接到excel
    workbook = xw.Book(‘你的excel文件的路径’)#连接excel文件
    #连接到指定单元格
    data_range = workbook.sheets(‘Sheet1’).range(‘A1’)
    #写入数据
    data_range.value = [‘a’,‘b’,‘c’]
    #保存
    workbook.save()xlsxwriter基本代码import xlsxwriter as xw
    #新建excel
    workbook = xw.Workbook(‘你的excel文件的路径’)
    #新建工作薄
    worksheet = workbook.add_worksheet()
    #写入数据
    worksheet.wirte(‘A1’,‘a’)
    #关闭保存
    workbook.close()xlutils基本代码import xlrd #读取数据
    import xlwt #写入数据
    import xlutils.copy #操作excel

    通过xlrd读取数据

    #打开excel文件
    workbook = xlrd.open_workbook(‘你的excel文件的路径’)
    #获取表单
    worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
    #读取数据
    data = worksheet.cell_value(0,0)

    通过xlwt写入数据

    #新建excel
    wb = xlwt.Workbook()
    #添加工作薄
    sh = wb.add_sheet(‘Sheet1’)
    #写入数据
    sh.write(0,0,‘abc’)
    #保存文件
    wb.save(‘myexcel.xls’)

    #打开excel文件
    book = xlrd.open_workbook(‘你的excel文件的路径’)
    #复制一份
    new_book = copy(book)
    #拿到工作薄
    worksheet = new_book.getsheet(0)
    #写入数据
    worksheet.write(0,0,‘mydata’)
    #保存
    new_book.save()openpyxl基本代码 import openpyxl

    新建文件

    workbook = openpyxl.Workbook()

    写入文件

    sheet = workbook.activesheet[‘A1’]=‘A1’

    保存文件

    workbook.save(‘你的excel保存路径’)

  • 相关阅读:
    echarts超好用的可视化图表库 在react中使用
    单源最短路径算法之Dijkstra
    Spring如何使用XML实现自动装配Bean呢?
    vue中keep-alive的作用
    GCC编译器
    Git:利用Git模拟企业级项目管理
    面试经典150题——Day10
    【毕业设计】31-基于单片机的农业蔬菜大棚温度自动控制系统设计(原理图+源码+仿真工程+论文(低重复率))
    19 | 如何搞清楚事务、连接池的关系?正确配置是怎样的
    gpu cuda矩阵转置
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43214644/article/details/127815790