Python操作Excel的实用工具与库openpyxl/pandas的详细指南_Python

在日常数据处理工作中，excel 是最常见的数据文件格式之一。无论是财务报表、销售统计还是实验数据，python 都能通过强大的库快速读写和处理 excel 文件。其中最常用的就是 openpyxl 和 pandas。

本文将带你了解这两个库的核心用法，并通过实战示例展示如何高效操作 excel 文件。

一、openpyxl：原生 excel 文件操作库

openpyxl 是一个专门用于读写 .xlsx 文件的纯 python 库。它支持单元格读写、样式设置、图表创建等高级功能，适合对 excel 文件结构进行精细控制的场景。

1. 安装 openpyxl

pip install openpyxl

2. 创建 excel 文件

from openpyxl import workbook

# 创建一个新的工作簿
wb = workbook()
ws = wb.active

# 写入数据
ws['a1'] = '姓名'
ws['b1'] = '成绩'
ws.append(['alice', 95])
ws.append(['bob', 88])

# 保存文件
wb.save('成绩表.xlsx')

运行后，你将得到一个包含学生成绩的 excel 文件。

3. 读取 excel 文件

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('成绩表.xlsx')
ws = wb.active

for row in ws.iter_rows(values_only=true):
    print(row)

输出结果：

('姓名', '成绩')
('alice', 95)
('bob', 88)

4. 修改单元格内容

ws['b2'] = 98  # 修改 alice 的成绩
wb.save('成绩表_修改.xlsx')

5. 设置单元格样式（可选）

from openpyxl.styles import font, alignment

ws['a1'].font = font(bold=true, color="ff0000")
ws['a1'].alignment = alignment(horizontal='center')
wb.save('成绩表_格式.xlsx')

二、pandas：高效的数据分析利器

如果你更关注数据分析和批量处理，而不是 excel 的格式细节，那么 pandas 是更高效的选择。 pandas 可以轻松地读写 excel 文件并与 dataframe 无缝结合。

1. 安装 pandas

pip install pandas openpyxl

2. 从 excel 读取数据

import pandas as pd

df = pd.read_excel('成绩表.xlsx')
print(df)

输出：

姓名成绩
0 alice 95
1 bob 88

3. 修改数据并写回 excel

df.loc[df['姓名'] == 'bob', '成绩'] = 90
df.to_excel('成绩表_更新.xlsx', index=false)

4. 多表格（多 sheet）操作

with pd.excelwriter('多表格.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='一班', index=false)
    df.to_excel(writer, sheet_name='二班', index=false)

5. 从多个 excel 文件合并数据

import glob

files = glob.glob("data/*.xlsx")
all_data = pd.concat((pd.read_excel(f) for f in files))
all_data.to_excel('合并结果.xlsx', index=false)

三、openpyxl 与 pandas 的比较

特性	openpyxl	pandas
文件类型	.xlsx	.xls, .xlsx, .csv
操作粒度	单元格级别	表格/数据级别
适合场景	精细化格式控制、表格样式、美化	批量处理、分析计算、数据转换
是否支持样式	✅ 是	❌ 否（仅限数据）

结论：

如果你需要精细控制 excel 外观（如模板、美化），推荐 openpyxl。
如果你主要关注数据计算和处理，推荐 pandas。

四、实战案例：销售数据汇总

假设你有多个销售 excel 文件（如每月销售数据），需要快速汇总并输出总销售额。

import pandas as pd
import glob

# 合并所有销售文件
files = glob.glob("sales/*.xlsx")
df = pd.concat([pd.read_excel(f) for f in files])

# 汇总计算
summary = df.groupby('销售员')['销售额'].sum().reset_index()

# 导出结果
summary.to_excel('销售汇总.xlsx', index=false)
print("汇总完成！")

这段代码可以帮你自动读取所有销售文件，统计每位销售员的总销售额，并生成一个新的汇总文件。