Python轻松处理Excel数据方法

今日不肯埋头，明日何以抬头！每日一句努力自己的话哈哈~哈喽，今天我将给大家带来一篇《Python轻松处理Excel数据技巧》，主要内容是讲解等等，感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出，我都会认真看的！大家一起进步，一起学习！

Python处理Excel最常用pandas结合openpyxl或xlsxwriter库。1. 安装命令：pip install pandas openpyxl xlsxwriter；2. 用pd.read_excel()读取文件，支持指定工作表、列名和索引；3. 用to_excel()写入数据，可配合ExcelWriter追加多表；4. 使用XlsxWriter引擎设置字体、颜色等样式；5. 常见操作包括筛选保存、合并多文件及读取多工作表到字典，满足自动化报表与数据清洗需求。

Python处理Excel文件最常用的方式是使用 pandas 和 openpyxl 或 xlsxwriter 库。这些工具可以读取、写入、修改Excel（.xlsx）文件，适合自动化报表、数据清洗等任务。

1. 安装必要的库

• pip install pandas – 数据处理核心库
• pip install openpyxl – 读写 .xlsx 文件（支持 Excel 2010+）
• pip install xlsxwriter – 用于创建和写入带格式的 Excel 文件（可选）

2. 读取 Excel 文件

使用 pandas.read_excel() 可以快速将 Excel 表格加载为 DataFrame：

<font face="Courier New">
import pandas as pd
<h1>读取第一个工作表</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx')</p><h1>读取指定工作表（按名称或索引）</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')</p><h1>不使用第一行为列名</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)</p><h1>指定某一列作为索引</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)
</p></font>

3. 写入 Excel 文件

使用 to_excel() 方法将 DataFrame 写入 Excel：

<font face="Courier New">
# 将数据写入新文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
<h1>写入指定工作表</h1><p>with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='数据汇总', index=False)
</p></font>

如果要追加多个表到同一个文件，避免覆盖原有内容：

<font face="Courier New">
from openpyxl import load_workbook
<p>with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
writer.book = load_workbook('output.xlsx')
df_new.to_excel(writer, sheet_name='新表', index=False)
</p></font>

4. 处理样式（使用 XlsxWriter）

若需添加颜色、字体、边框等格式，推荐使用 XlsxWriter 引擎：

<font face="Courier New">
import pandas as pd
<h1>创建带有格式的写入器</h1><p>with pd.ExcelWriter('styled_output.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='格式化表格', index=False)</p><pre class="brush:python;toolbar:false;"># 获取 workbook 和 worksheet 对象
workbook  = writer.book
worksheet = writer.sheets['格式化表格']

# 定义格式
header_format = workbook.add_format({
    'bold': True,
    'bg_color': '#D7E4BC',
    'border': 1
})

# 给表头加样式
for col_num, value in enumerate(df.columns.values):
    worksheet.write(0, col_num + 1, value, header_format)

5. 常见操作示例

• 筛选数据后保存：df[df['销售额'] > 1000].to_excel('高销售额.xlsx', index=False)
• 合并多个文件：循环读取多个 Excel 文件，用 pd.concat() 合并后统一输出
• 读取多工作表到字典：pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None) 返回一个字典，键为表名

基本上就这些。掌握读、写、样式设置，就能应对大多数Excel自动化需求。

今天关于《Python轻松处理Excel数据方法》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！