从Excel到Python:用Python轻松处理Excel数据,Python处理Excel数据

　　当面对成百上千个超过文件，需要重复读写时，你会不会很头大呢？

　　与其花费好几天去做这些繁琐无意义的操作，不如学学大蟒如何批量读写超过文件，以下介绍用读操作和xlwt库处理超过数据。

　　我们新建一个excel表格（table1.xlsx）用于案例讲解：

　　一、使用xlrd库读取excel数据1、python读取excel文件特定数据

　　导入xlrddata=xlrd。open _ workbook(r e:\ Anaconda \ data \ HC 200115 \ table 1。xlsx )#打开文件格式文件（绝对路径)table=data.sheets()[0] #打开第一张表nrows=table.nrows #获取表的行数# 循环逐行输出对于范围内的I(nrows):打印(表格。row _ values(I)[:4])#取前四列数据[姓名,年龄,班级,分数][汤姆,19.0,162061.0,80.0][杰克,20.0,172051.0,90.0][艾伦，18.0，150461.0，100.0] # Excel数据的行、列数nrows=表格。nrowsncols=表。ncols print(nrows)print(ncols)44（注）打开xlsx文件时相对路径与绝对路径区别：

　　数据=xlrd。open _ workbook(r e:\ Anaconda \ data \ HC 200115 \ table 1。xlsx )#绝对路径

　　数据=xlrd。open _ workbook(表1。xlsx )#相对路径（当前工作目录下)

　　2、python读取读取excel文件所有数据

　　导入xlrd#打开一个电子表格文档文件workbook=xlrd。open _ workbook(表1。xlsx )#抓取所有表页的名称工作表=工作簿。sheet _ names()print(工作表是% s % worksheets)工作表是[工作表1 ]#定位到工作表1工作表1=工作簿。工作表名称(u 工作表1 )#遍历工作表一中所有行rownum _ rows=工作表1。nrows for curr _ row in range(num _ rows):row=工作表1。row _ values(curr _ row)print( row % s is % s %(curr _ row，row))#遍历工作表一中所有列colnum _ cols=工作表1。范围内curr _ col的ncols(num _ cols):col=工作表1。col _ values(curr _ col)print( col % s is % s %(curr _ col，col)) row0是[姓名，年龄，班级，分数]row1是[汤姆，19.0，162061.0，80.0]row2是[杰克，20.0，172051.0，90.0]row3遍历工作表一中所有单元格区域中行的单元格(num _ rows):区域列的单元格(num _ cols):单元格=工作表1。cell _ value(rown，coln)print(cell)namageclassscoretom 19.0162061080 .0千斤顶20.0172051。090 .0艾伦18.0150461。0100 .0二、使用xlwt库来写入excel数据导入xlwt#创建练习本和表对象工作簿=xlwt .工作簿()#注意练习本的开头W要大写工作表1=工作簿。add _ sheet( sheet 1 ，cell_overwrite_ok=True)#向表页中写入数据写(0，0，“名称1”)表1 .写(0，1， aaaa )表1 .写(1，0，“名称2”)表1 .写(1，1， bbbb)#保存该超过文件，有同名文件时直接覆盖工作簿。保存(测试。xlsx )打印(创建超过文件完成！)创建超过文件完成！（在工作目录下生成" test.xlsx "文件)

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