python操作excel

安装依赖

pipinstallpandas openpyxl

写操作

写操作-创建最简单的excel

创建excel_demo.py，代码：

importpandasaspd data={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,28],'城市':['北京','上海','广州']}df=pd.DataFrame(data)# index=False 表示不保存行索引（即左侧的序号）df.to_excel('员工信息表.xlsx',index=False)

写操作-创建带header的excel

创建excel_header.py，代码：

importpandasaspd raw_data=[['王五',28,'广州'],['赵六',24,'深圳']]df=pd.DataFrame(raw_data,columns=['员工姓名','员工年龄','所在城市'])df.to_excel('自定义表头.xlsx',index=False)

写操作-多sheet操作(直接创建2个)

importpandasaspd# 准备两份不同的数据df1=pd.DataFrame({'水果':['苹果','香蕉'],'销量':[100,200]})df2=pd.DataFrame({'蔬菜':['白菜','萝卜'],'库存':[50,60]})# 使用 ExcelWriter 创建文件withpd.ExcelWriter('多工作表文件.xlsx')aswriter:# 写入第一个 Sheetdf1.to_excel(writer,sheet_name='水果清单',index=False)# 写入第二个 Sheetdf2.to_excel(writer,sheet_name='蔬菜库存',index=False)print("文件已生成，包含两个 Sheet！")

写操作-多sheet操作(追加创建sheet)

importpandasaspd# 准备要写入的新数据df_new=pd.DataFrame({'部门':['技术部','销售部'],'人数':[20,15]})file_path='员工信息表.xlsx'# ✅ 正确做法：直接使用 mode='a'# 只要加了 mode='a'，pandas 会自动处理保留原 Sheet 的逻辑withpd.ExcelWriter(file_path,engine='openpyxl',mode='a')aswriter:df_new.to_excel(writer,sheet_name='部门统计',index=False)print("新 Sheet 已添加！")

DataFrame和ExcelWriter的区别?

细心的你一定发现了上面的用法不同。
DataFrame # 基础版，适合快速导出excel
ExcelWriter # 高级版，如果想要复杂效果，用ExcelWriter

读操作

读操作-直接读取(默认第一个sheet的内容)

importpandasaspd# 读取第一个 Sheetdf=pd.read_excel('公司数据.xlsx')print("👇 读取结果：")print(df)

读操作-读取指定sheet的数据

是通过sheet_name来指定的，都是这个字段，可以传sheet的名称，也可以传下标。

importpandasaspd# 方法 A：通过 Sheet 名称读取df_spec=pd.read_excel('公司数据.xlsx',sheet_name='二线员工')print("\n👇 指定读取 '二线员工' Sheet：")print(df_spec)# 方法 B：通过索引读取 (0表示第一个，1表示第二个)df_idx=pd.read_excel('公司数据.xlsx',sheet_name=1)

读操作-读取部分数据(指定列或行)

通过usecols指定列，通过nrows指定行。

importpandasaspd# usecols: 只读取 '姓名' 和 '工资' 列 (也可以用 Excel 列号如 'A,C')# nrows: 只读取前 1 行数据df_part=pd.read_excel('公司数据.xlsx',usecols=['姓名','工资'],nrows=1)print("\n👇 只读取特定列和前1行：")print(df_part)

读操作-一次性读取所有 Sheet

注意这里的区别，和默认第一个sheet的区别。
如果不指定sheet_name，默认第一个。
如果指定sheet_name=None，读取全部sheet。

importpandasaspd# 读取所有 Sheetall_sheets=pd.read_excel('公司数据.xlsx',sheet_name=None)print("\n👇 读取所有 Sheet (返回的是字典)：")forname,dfinall_sheets.items():print(f"--- Sheet名称:{name}---")print(df)

读操作-流式读取

数据量大的时候避免一次性加载。

fromopenpyxlimportload_workbook file_path='大数据.xlsx'# read_only=True 是关键！这会开启流式读取模式，不会把整个文件加载到内存workbook=load_workbook(file_path,read_only=True)worksheet=workbook.activeprint("开始流式读取...")fori,rowinenumerate(worksheet.iter_rows(values_only=True)):# row 是一个元组，例如 ('张三', 25, '北京')# 你可以在这里收集数据，或者直接处理# 比如每 1000 行做一次批量处理# batch.append(row)ifi%1000==0:print(f"正在读取第{i}行...")workbook.close()