目录

    Python、Excel常用于数据处理,难免会产生相互的数据传递、计算处理。本文主要介绍Python-Excel系列的库,以及xlrd和xlwt两个库是使用。

    1. 常用库

    xlwings,openpyxl,pandas,win32com,xlsxwriter,DataNitro,xlutils

    2. 环境要求

    • xlutils 仅支持 xls 文件,即2003以下版本
    • win32com 与 DataNitro 仅支持 windows 系统
    • 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
    • win32com 不是独立的扩展库,而是集成在其他库中,安装 pypiwin32 或者 pywin32 包即可使用
    • DataNitro 是 Excel 的插件,安装需到官网下载

    3. 文档读写修改能力

    • xlsxwriter 不支持打开或修改现有文件
    • xlwings 不支持对新建文件的命名
    • DataNitro 作为 Excel 插件需依托于软件本身
    • pandas 新建文档需要依赖其他库等等

    4. 基本功能

    • xlwings 可结合 VBA 实现对 Excel 编程,强大的数据输入分析能力,同时拥有丰富的接口,结合 pandas/numpy/matplotlib 轻松应对 Excel 数据处理工作。
    • openpyxl 简单易用,功能广泛,单元格格式/图片/表格/公式/筛选/批注/文件保护等等功能应有尽有,图表功能是其一大亮点,缺点是对 VBA 支持的不够好。
    • pandas 数据处理是 pandas 的立身之本,Excel 作为 pandas 输入/输出数据的容器。
    • win32com 从命名上就可以看出,这是一个处理 windows 应用的扩展,Excel 只是该库能实现的一小部分功能。该库还支持 office 的众多操作。需要注意的是,该库不单独存在,可通过安装 pypiwin32 或者 pywin32 获取。
    • xlsxwriter 拥有丰富的特性,支持图片/表格/图表/筛选/格式/公式等,功能与openpyxl相似,优点是相比 openpyxl 还支持 VBA 文件导入,迷你图等功能,缺点是不能打开/修改已有文件,意味着使用 xlsxwriter 需要从零开始。
    • DataNitro 作为插件内嵌到 Excel 中,可完全替代 VBA,在 Excel 中使用 python 脚本。既然被称为 Excel 中的 python,协同其他 python 库亦是小事一桩。然而,这是付费插件…
    • xlutils 基于 xlrd/xlwt,老牌 python 包,算是该领域的先驱,功能特点中规中矩,比较大的缺点是仅支持 xls 文件

    5. 性能

    分别使用不同库进行添加及读取 1000行 * 700列 数据操作,得到所用时间,重复操作取平均值

    6. 库选择建议

    • 不想使用 GUI 而又希望赋予 Excel 更多的功能,openpyxl 与 xlsxwriter,你可二者选其一
    • 需要进行科学计算,处理大量数据,建议 pandas+xlsxwriter 或者 pandas+openpyxl;
    • 想要写 Excel 脚本,会 Python 但不会 VBA ,可考虑 xlwings 或 DataNitro;

    7. 使用xlrd、xlwt读写excel

    # coding=utf-8
    def list_wirte_to_excel(data_list):
        '''
        :param data_list = [(1, 2, 3),(11, 21, 31)]:
        '''
        import xlwt
        excel = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
        sheet1 = excel.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True)  # 创建sheet1
        columns = [u'第一列', u'第二列', u'时间']
    
        # 创建列名栏
        for i in xrange(0, len(columns)):
            sheet1.write(0, i, columns[i])
    
        # 写入数据
        for i in xrange(0, len(data_list)):
            if len(data_list[i]) == len(columns):
                # write(行,列,数据,样式)
                sheet1.write(i + 1, 0, data_list[i][0])
                sheet1.write(i + 1, 1, data_list[i][1])
                sheet1.write(i + 1, 2, data_list[i][2])
        excel.save('excel.xls')
    
    
    def excel_to_list(excel_path):
        '''
        :param excel_path 能访问的excel路径:
        :return包含全部数据的list:[(第一列数据), (第二列数据)]
        '''
        import xlrd
        wb = xlrd.open_workbook(excel_path)
        # 两种方式:索引和名字
        sheet = wb.sheet_by_index(0)
    
        data = [sheet.row_values(rownum) for rownum in xrange(sheet.nrows)]
    
        # 如果只想返回第一列数据:
        # sheet.col_values(0)
        # 通过索引读取数据
        # cell(行,列), 获取第一行,第一列数据
        # sheet.cell(0, 0).value
        return data[1:]
    
    if __name__ == '__main__':
        import random
        import datetime
        data = [(random.randint(0, 1000), random.randint(0, 1000), datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m'))
                for i in xrange(1000)]
        list_wirte_to_excel(data)
    
        print excel_to_list('./excel.xls')