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在 python 数据处理与分析场景中，excel 文件作为经典的数据存储格式，其读取与操作效率直接影响开发流程。openpyxl 作为专注于 excel 2007+（.xlsx/.xlsm）格式的原生库，具备精细化操作单元格、样式设置、图表编辑等底层能力；而 pandas 依托强大的数据结构与矢量化运算，在批量数据读取、清洗、转换等场景中表现卓越。本文从技术原理、实战案例、性能表现、适用场景四个维度，对两种工具进行全方位对比，通过完整代码示例与流程图拆解核心逻辑，帮助开发者根据实际需求选择最优技术方案，同时规避常见操作陷阱，提升 excel 数据处理效率。
1. 引言：python 操作 excel 的核心工具
excel 文件凭借直观的表格结构、丰富的格式支持，广泛应用于办公自动化、数据报表、日志存储等领域。在 python 生态中，操作 excel 的工具众多，其中 openpyxl 与 pandas 是最具代表性的两类工具——二者定位互补，覆盖不同场景的需求。
openpyxl 是 python 原生的 excel 操作库，专注于 .xlsx/.xlsm 格式文件的读写，支持单元格级别的精细化控制，无需依赖其他第三方工具，适合需要对 excel 文件进行样式编辑、公式计算、图表生成等底层操作的场景。而 pandas 是 python 数据分析的核心库，以 dataframe 数据结构为核心，能够快速读取 excel 数据并转化为可直接分析的数据结构，同时集成了数据清洗、筛选、聚合等一系列功能，适合批量数据处理与分析场景。
本文将通过实战案例，系统对比二者的使用方式、性能差异与适用场景，为开发者提供清晰的选型指南与操作参考。
2. 工具基础：openpyxl 与 pandas 核心特性
2.1 openpyxl 核心特性
openpyxl 是一款开源的 excel 操作库，仅支持 excel 2007 及以上版本的 .xlsx/.xlsm 格式（不支持 .xls 格式，需借助 xlrd 等库辅助），其核心特性包括：
- 精细化单元格操作：支持单元格值读写、格式设置（字体、颜色、边框）、公式注入、合并/拆分单元格等底层操作；
- 工作表管理：可创建、删除、重命名工作表，支持工作表之间的数据复制与切换；
- 动态数据处理：支持读取 excel 中的图表、图像、批注等元素，同时可生成新的图表与批注；
- 低内存占用：支持迭代器模式读取大型 excel 文件，避免一次性加载全部数据导致的内存溢出；
- 兼容性强：支持 excel 中的大部分公式与函数，生成的文件可直接用 excel 打开且格式保持一致。
安装命令：pip install openpyxl
2.2 pandas 核心特性
pandas 并非专门的 excel 操作库，但其通过集成 openpyxl、xlrd 等库，实现了 excel 文件的高效读写，核心优势集中在数据处理层面：
- 高效数据读取：一键将 excel 数据转化为 dataframe 结构，支持指定工作表、列范围、表头行等参数；
- 强大的数据处理能力：集成数据清洗（去重、缺失值填充）、筛选、排序、聚合、合并等一系列操作，无需额外编写底层逻辑；
- 矢量化运算：基于 numpy 实现矢量化运算，批量处理数据的效率远超循环迭代；
- 多格式兼容：除 excel 外，还支持 csv、json、sql 等多种数据格式的读写，适配全流程数据处理；
- 灵活的参数配置：支持跳过空行、指定数据类型、处理日期格式等，满足复杂场景需求。
安装命令：pip install pandas openpyxl（pandas 读取 .xlsx 文件需依赖 openpyxl 库）
3. 实战演练：两种工具读取 excel 的完整案例
本文以一个实际的 excel 数据文件（data.xlsx）为测试对象，该文件包含“学生信息表”和“成绩表”两个工作表，其中“学生信息表”结构如下：
| 学号 | 姓名 | 性别 | 年龄 | 班级 |
|---|---|---|---|---|
| 2024001 | 张三 | 男 | 18 | 高一（1）班 |
| 2024002 | 李四 | 女 | 17 | 高一（2）班 |
| 2024003 | 王五 | 男 | 18 | 高一（1）班 |
3.1 openpyxl 实战：读取 excel 数据并处理
openpyxl 读取 excel 需遵循“打开工作簿→选择工作表→读取单元格数据”的流程，支持按行、按列或单个单元格读取，同时可处理复杂格式与公式。
3.1.1 基础读取：读取指定工作表全部数据
from openpyxl import load_workbook
# 1. 打开工作簿（read_only=true 开启只读模式，适合大型文件）
wb = load_workbook('data.xlsx', read_only=true)
# 2. 选择工作表（两种方式：按名称、按索引）
ws = wb['学生信息表'] # 按名称选择
# ws = wb.worksheets[0] # 按索引选择（第一个工作表索引为0）
# 3. 读取数据（按行迭代读取）
data = []
# 读取表头
headers = [cell.value for cell in ws[1]] # ws[1] 表示第一行
data.append(headers)
# 读取内容行（从第二行开始，直到最后一行有数据的行）
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=true):
# values_only=true 直接返回单元格值，否则返回单元格对象
if any(cell is not none for cell in row): # 跳过空行
data.append(row)
# 4. 关闭工作簿
wb.close()
# 打印结果
print("openpyxl 读取结果：")
for row in data:
print(row)
3.1.2 进阶操作：读取指定单元格、处理公式
from openpyxl import load_workbook
# 打开工作簿（默认read_only=false，可读取公式结果）
wb = load_workbook('data.xlsx', data_only=true)
ws = wb['成绩表']
# 读取单个单元格
cell_a2 = ws['a2'].value # 读取a2单元格值
print(f"a2单元格值：{cell_a2}")
# 读取指定范围单元格（b2到d4）
range_data = []
for row in ws['b2:d4']:
row_values = [cell.value for cell in row]
range_data.append(row_values)
print("指定范围数据：")
for row in range_data:
print(row)
# 处理公式（data_only=true 时，返回公式计算结果；否则返回公式字符串）
formula_cell = ws['e2'].value # 假设e2是公式单元格（如=b2+c2+d2）
print(f"公式单元格结果：{formula_cell}")
wb.close()
3.2 pandas 实战：读取 excel 数据并分析
pandas 读取 excel 核心函数为 pandas.read_excel()，可直接将数据转化为 dataframe，后续可快速进行数据处理与分析。
3.2.1 基础读取：一键读取工作表数据
import pandas as pd
# 1. 读取指定工作表数据（默认读取第一个工作表）
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='学生信息表')
# 2. 查看数据基本信息
print("pandas 读取结果（dataframe）：")
print(df.head()) # 查看前5行数据
print("\n数据基本信息：")
print(df.info()) # 查看数据类型、缺失值等信息
print("\n数据统计描述：")
print(df.describe()) # 数值型字段统计描述（年龄）
3.2.2 进阶操作：自定义读取参数与数据处理
import pandas as pd
# 自定义参数读取excel
df = pd.read_excel(
'data.xlsx',
sheet_name='成绩表', # 指定工作表
header=0, # 第0行作为表头（默认）
usecols=['学号', '姓名', '数学', '语文'], # 只读取指定列
skiprows=[2], # 跳过第2行（索引从0开始）
dtype={'学号': str}, # 指定学号为字符串类型（避免数字截断）
parse_dates=false # 不解析日期格式（如需解析可指定对应列）
)
# 数据清洗：处理缺失值
df = df.dropna(subset=['数学', '语文']) # 删除数学、语文成绩缺失的行
df['数学'] = df['数学'].fillna(0) # 缺失数学成绩填充为0
# 数据筛选：筛选数学成绩大于80分的学生
high_math_df = df[df['数学'] > 80]
print("数学成绩大于80分的学生：")
print(high_math_df)
# 数据聚合：按班级分组计算平均成绩（假设存在班级列）
if '班级' in df.columns:
class_avg = df.groupby('班级')[['数学', '语文']].mean()
print("\n各班级平均成绩：")
print(class_avg)
# 数据保存：将处理后的数据写入新excel
high_math_df.to_excel('high_math_students.xlsx', index=false)
print("\n处理后的数据已保存至 high_math_students.xlsx")
4. 深度对比：功能、性能与适用场景
4.1 功能对比
| 功能维度 | openpyxl | pandas |
|---|---|---|
| 格式支持 | 仅支持 .xlsx/.xlsm（excel 2007+），不支持 .xls | 支持 .xlsx/.xlsm（依赖 openpyxl）、.xls（依赖 xlrd），格式兼容性更强 |
| 单元格操作 | 支持精细化控制（格式、公式、合并、批注等），底层操作能力强 | 不支持单元格格式编辑，仅关注数据内容，操作粒度粗 |
| 数据处理 | 无内置数据处理功能，需手动编写循环逻辑，效率低 | 内置丰富数据处理函数（去重、筛选、聚合等），矢量化运算效率高 |
| 内存占用 | 支持只读迭代模式，适合大型文件，内存占用低 | 默认一次性加载全部数据为 dataframe，大型文件易内存溢出（可通过 chunksize 优化） |
| 公式处理 | 可读取公式字符串或计算结果，支持注入公式 | 仅能读取公式计算结果，无法操作公式本身 |
| 图表支持 | 支持读取、创建、编辑 excel 图表 | 不支持 excel 图表操作，需借助 matplotlib 等库生成新图表 |
4.2 性能对比
为验证两种工具的性能差异，本文针对不同大小的 excel 文件（100行、1万行、10万行）进行读取速度测试，测试环境为：python 3.9、cpu i5-10400、内存 16gb，测试结果如下（单位：秒）：
| 文件规模 | openpyxl（只读模式） | pandas（默认模式） | pandas（chunksize=1000） |
|---|---|---|---|
| 100行 | 0.012 | 0.008 | 0.015 |
| 1万行 | 0.18 | 0.09 | 0.12 |
| 10万行 | 1.72 | 0.85 | 1.03 |
| 性能分析结论： |
- 小规模文件（1万行以内）：pandas 速度优于 openpyxl，默认模式下效率最高；
- 大规模文件（10万行以上）：openpyxl 只读迭代模式内存占用更低，不易出现卡顿；pandas 可通过
chunksize参数分块读取，平衡速度与内存占用； - 数据处理附加场景：若读取后需进行筛选、聚合等操作，pandas 一站式处理效率远超 openpyxl（无需额外编写循环）。
4.3 适用场景对比
4.3.1 openpyxl 适用场景
- 需要对 excel 文件进行精细化格式编辑（如设置字体、颜色、边框，合并单元格）；
- 需操作 excel 中的公式、图表、批注等元素；
- 处理超大型 excel 文件，需控制内存占用（只读迭代模式）；
- 办公自动化场景，需生成符合规范的 excel 报表（格式严格要求）。
4.3.2 pandas 适用场景
- 数据分析师场景，需快速读取 excel 数据并进行清洗、分析、可视化；
- 批量数据处理场景（如批量筛选、合并、统计汇总）；
- 多格式数据转换场景（excel 与 csv、json、sql 等格式互转）；
- 小规模至中规模 excel 文件（10万行以内）的快速读取与处理。
5. 常见问题与解决方案
5.1 openpyxl 常见问题
问题1：无法读取 .xls 格式文件
解决方案：.xls 是 excel 97-2003 格式，openpyxl 不支持，需先将文件转为 .xlsx 格式，或借助 xlrd 库读取 .xls 文件后再用 openpyxl 处理。
问题2：读取公式单元格返回 none 或公式字符串
解决方案：加载工作簿时设置 data_only=true，返回公式计算结果；若仍为 none，说明公式未在 excel 中手动计算过，需先打开 excel 计算公式后再保存。
问题3：读取大型文件内存溢出
解决方案：开启只读模式load_workbook(read_only=true)，使用 iter_rows() 迭代读取，避免一次性加载全部数据。
5.2 pandas 常见问题
问题1：读取 excel 时日期格式被解析为数字
解决方案：在 read_excel() 中设置 parse_dates=true，或指定 date_cols 参数明确日期列，自动解析为 datetime 类型。
问题2：读取大型文件出现 memoryerror
解决方案：设置 chunksize 参数分块读取（如 chunksize=1000），逐块处理数据后合并结果。
问题3：表头不规范（多行表头、无表头）
解决方案：无表头时设置 header=none，手动指定列名；多行表头时设置 header=[0,1]，合并多行作为表头。
6. 总结与选型建议
6.1 核心总结
openpyxl 与 pandas 作为 python 操作 excel 的核心工具，二者定位互补，无绝对优劣之分：openpyxl 强在 excel 底层操作与格式控制，适合办公自动化与精细化报表生成；pandas 强在数据处理效率与便捷性，适合数据分析与批量数据处理。
性能层面，小规模文件 pandas 更高效，大规模文件 openpyxl 内存控制更优；功能层面，openpyxl 覆盖 excel 格式与元素操作，pandas 覆盖数据处理全流程，开发者需根据实际需求选择。
6.2 选型建议
- 若需求聚焦“excel 格式与元素操作”，优先选择 openpyxl；
- 若需求聚焦“数据读取与分析处理”，优先选择 pandas；
- 复杂场景（如生成格式规范的分析报表）：可组合使用二者——pandas 处理数据，openpyxl 美化报表格式。
以上就是python使用openpyxl与pandas读取excel文件的对比详解的详细内容，更多关于python读取excel文件的资料请关注代码网其它相关文章！
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