Python处理Excel的黄金搭档：Pandas + xlwings/openpyxl

2023-11-03 03:35:33

使用 Python 有效处理 Excel 数据：Pandas、xlwings 和 openpyxl 的强大组合

引言

处理大量的 Excel 数据是一项艰巨的任务，需要高效且准确的方法。在过去，人们使用传统的 Excel 公式和函数，但这些方法效率低下且容易出错。近年来，Python 作为一种功能强大的编程语言，已成为处理各种数据类型，包括 Excel 数据的理想选择。

本文将深入探讨如何使用三个 Python 库（Pandas、xlwings 和 openpyxl）来处理 Excel 数据。我们将介绍每个库的优势和局限性，并展示如何将它们结合起来以获得最佳效果。此外，我们将提供分步指南和代码示例，以帮助您轻松开始使用这些库。

Pandas：高效的数据操作

Pandas 是一个强大的 Python 库，用于数据分析和操作。它提供了一组全面的函数，使您能够轻松读取、清洗和分析 Excel 数据。Pandas 特别擅长对大型数据集进行高效的内存计算。

xlwings：处理 Excel 样式和格式

xlwings 是一个 Python 库，专门用于操作 Excel 文件。它使您可以轻松地读取、写入、格式化和计算 Excel 数据。xlwings 擅长处理 Excel 的样式和格式，使其成为处理包含复杂格式的 Excel 文件的理想选择。

openpyxl：读写大型 Excel 文件

openpyxl 是一个 Python 库，用于读写 Excel 文件。与 xlwings 不同，openpyxl 在处理大数据方面性能更好。它还提供了对 Excel 文件样式和格式的强大支持，使其成为处理各种 Excel 数据集的可靠选择。

将这三个库结合起来

这三个库的组合提供了处理 Excel 数据的强大而灵活的解决方案。通过结合 Pandas 的高效数据操作、xlwings 的格式化功能和 openpyxl 的大型文件处理能力，您可以轻松处理各种 Excel 数据集。

例如，您可以使用 Pandas 读取和清洗数据，使用 xlwings 格式化数据，然后使用 openpyxl 写入数据。这种组合可以帮助您快速高效地完成数据分析任务。

步骤：使用这三个库处理 Excel 数据

安装 Python 和这三个库。
打开 Excel 文件，并将其另存为 CSV 文件。
使用 Pandas 读取 CSV 文件。
使用 Pandas 清洗数据。
使用 xlwings 格式化数据。
使用 openpyxl 写入数据。

示例代码：

import pandas as pd
import xlwings as xw
import openpyxl

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 清洗数据
df = df.dropna()
df = df.fillna(0)

# 格式化数据
wb = xw.Book()
sheet = wb.sheets[0]
sheet.range('A1').value = df

# 写入数据
wb.save('data.xlsx')