一、引言
在数据分析和处理中,经常需要从 Excel 文件中读取数据。Python 提供了多种库来实现这个功能,本文将深入探讨使用 pandas
、openpyxl
和 xlrd
库读取 Excel 文件的高级技巧和代码实现。
二、使用 pandas 库读取 Excel 文件
pandas
是 Python 中强大的数据处理库,提供了方便的函数来读取 Excel 文件。
import pandas as pd# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')# 打印数据框的前几行
print(df.head())
from openpyxl import load_workbook# 加载工作簿
wb = load_workbook('example.xlsx')# 获取工作表
sheet = wb.active# 遍历工作表中的数据
for row in sheet.iter_rows():for cell in row:print(cell.value)
import xlrd# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')# 获取工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)# 遍历工作表中的数据
for row_index in range(sheet.nrows):row_data = sheet.row_values(row_index)print(row_data)
# 使用 openpyxl 处理合并单元格
from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb.activemerged_cells = sheet.merged_cells.rangesfor merged_cell in merged_cells:min_row, min_col, max_row, max_col = merged_cell.min_row, merged_cell.min_col, merged_cell.max_row, merged_cell.max_coltop_left_cell_value = sheet.cell(row=min_row, column=min_col).valuefor row in range(min_row, max_row + 1):for col in range(min_col, max_col + 1):sheet.cell(row=row, column=col).value = top_left_cell_value
# 使用 pandas 分块读取 Excel 文件
import pandas as pdchunk_size = 1000 # 每次读取的行数reader = pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunk_size)for chunk in reader:# 在这里处理每一块数据print(chunk)
本文部分代码转自:https://www.wodianping.com/app/2024-10/40486.html