Python编程实战 - Python实用工具与库 - 操作Excel：openpyxl / 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

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。

五、总结

通过本文的学习，你应该掌握了以下内容：

1. 使用 openpyxl 创建、修改和美化 Excel 文件。
2. 使用 pandas 快速读写、分析和汇总 Excel 数据。
3. 理解两者的差异与适用场景。
4. 掌握一个实战级的数据汇总案例。

无论你是做数据分析、办公自动化，还是构建数据驱动应用，Excel 操作都是 Python 工具箱中不可或缺的一环。 下一步，你可以继续学习如何用 pandas + Matplotlib 实现数据可视化，为数据报告添加图形洞察。