python用什么读取excel文件

本文全面解析在Python（一种编程语言）中读取Excel（电子表格）文件的多种方法。内容涵盖从基础到高级的多个核心工具库，例如开放式文档表格处理库、 pandas（数据分析库）以及直接操作表格文件的库等。每个方法均配备详细的操作步骤、适用场景对比以及实际应用案例，旨在帮助不同水平的开发者根据具体需求选择最合适的解决方案，并掌握高效处理表格数据的实战技能。

       在数据处理与分析领域，Excel（电子表格）文件因其普及性和易用性，成为数据交换与存储的重要格式。对于使用Python（一种编程语言）的开发者而言，能够高效、准确地读取其中的数据是进行后续操作的关键第一步。然而，面对不同的文件格式（如传统的.xls格式和现代的.xlsx格式）、数据规模以及操作复杂度，选择合适的工具库至关重要。本文将深入探讨几种主流的Python库，通过详尽的原理讲解和实战案例，为你提供一个清晰、全面的技术选型与操作指南。

一、 开放式文档表格处理库：处理现代格式的基石

       开放式文档表格处理库是Python中专门用于读取和写入Excel 2007及以后版本文件（即.xlsx格式）的库。它不依赖微软的Excel软件，纯Python实现，因此跨平台特性极佳。该库的设计目标是提供对Excel文件内部结构（如工作表、单元格、公式、图表等）的全面访问能力，虽然功能强大，但其应用程序接口对于简单的数据读取任务可能稍显繁琐。

       案例一：基本读取操作。假设我们有一个名为“销售数据.xlsx”的文件，其中第一个工作表包含了产品名称和销售额两列数据。以下代码展示了如何打开文件并逐行读取数据：

       首先，需要导入开放式文档表格处理库模块。接着，使用`load_workbook`函数加载工作簿对象。然后，通过工作簿对象的`active`属性或指定工作表名称来获取目标工作表。最后，遍历工作表的行，即可获取每个单元格的值。

       案例二：按单元格范围读取。如果你只需要读取工作表中一个特定的区域，例如A1到C10，可以指定范围进行迭代，这样可以避免处理整个工作表，提升效率。

二、 传统格式专属库：兼容旧版文件的功臣

       在.xlsx格式成为主流之前，Excel文件普遍采用二进制的.xls格式。传统格式专属库就是为了处理这种旧格式而生的库。它同样无需安装Excel软件，但仅能处理.xls文件，对.xlsx文件无能为力。如果你的工作环境中仍需处理大量遗留的.xls文件，这个库是不可或缺的工具。

       案例一：读取.xls文件。读取“历史数据.xls”文件的过程与开放式文档表格处理库类似，但导入的模块和函数名有所不同。使用该库的`open_workbook`函数来打开文件，然后选择工作表并遍历数据。

       案例二：处理日期格式。旧版Excel文件中的日期通常以数值形式存储，直接读取会得到一串数字。该库提供了相关函数，可以将这些数值转换为Python的日期时间对象，确保数据解读的准确性。

三、 数据分析库：数据处理领域的瑞士军刀

       数据分析库是Python数据科学生态系统中的核心库之一，它提供了一个强大的数据结构——数据框，用于处理表格型数据。其内置的`read_excel`函数可以非常便捷地将Excel文件读取为数据框对象，这使得后续的数据清洗、转换、分析和可视化变得异常简单。对于绝大多数以数据分析为目的的读取任务，数据分析库通常是首选。

       案例一：一键读取整个工作表。只需一行代码`df = pd.read_excel(‘数据.xlsx’)`，即可将指定工作表的全部数据加载到一个数据框中，然后可以方便地查看列名、统计信息等。

       案例二：高级读取选项。数据分析库的`read_excel`函数参数丰富，可以应对各种复杂情况。例如，通过`sheet_name`参数指定读取特定名称或索引的工作表；使用`usecols`参数选择只读取某几列，节省内存；通过`skiprows`参数跳过文件开头不必要的行；利用`header`参数指定哪一行作为列名。

四、 三方集成接口：跨平台操作的桥梁

       三方集成接口库提供了一个跨平台的应用程序接口，允许Python脚本与诸如Excel、LibreOffice Calc等表格处理软件进行交互。它通过模拟用户操作（如打开软件、访问菜单、读写单元格）来实现自动化，功能非常强大。但其运行依赖于本地安装的表格处理软件，且执行速度相对较慢，更适合需要复杂交互的自动化任务，而非单纯的数据读取。

       案例一：打开Excel并读取数据。该库可以启动Excel应用程序实例，打开指定文件，然后像VBA（一种宏语言）脚本一样操作工作簿和工作表，最终获取单元格值。

       案例二：执行宏或公式。除了读取数据，该库还能执行文件中已有的宏，或者要求Excel重新计算公式，然后读取计算后的结果，这是其他只读库所不具备的能力。

五、 如何根据需求选择最合适的工具

       面对众多选择，决策的关键在于明确你的核心需求。可以从以下几个维度进行考量：首要因素是文件格式，.xlsx格式首选开放式文档表格处理库或数据分析库，.xls格式则需使用传统格式专属库。其次是任务目标，若以快速数据分析和处理为核心，数据分析库效率最高；若需精细控制文件样式或读写公式，开放式文档表格处理库更合适；如需自动化软件操作，则考虑三方集成接口。最后是性能与依赖，纯Python库（开放式文档表格处理库、传统格式专属库、数据分析库）部署简单，而三方集成接口需要安装大型软件。

六、 处理大型Excel文件的优化策略

       当Excel文件非常大（例如几百兆字节）时，直接使用数据分析库的`read_excel`函数可能会耗尽内存。此时，需要采用优化策略。开放式文档表格处理库提供了只读模式，该模式会逐行解析文件，而不是一次性将其全部加载到内存中，从而极大降低内存占用。

       案例一：使用开放式文档表格处理库的只读模式。在调用`load_workbook`函数时，设置`read_only=True`参数。在此模式下，你可以迭代遍历工作表的所有行，但无法进行写操作或访问单元格样式等信息。

       案例二：分块读取。数据分析库也支持分块读取大文件，通过指定`chunksize`参数，`read_excel`函数会返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含指定行数的数据框，方便逐块处理。

七、 读取包含多个工作表的文件

       一个Excel工作簿通常包含多个工作表。数据分析库可以轻松处理这种情况。`read_excel`函数的`sheet_name`参数支持多种输入方式：设置为`None`可以读取所有工作表，返回一个以工作表名为键、对应数据框为值的字典；也可以传入具体的工作表名称或索引（从0开始）来读取单个工作表。

       案例一：一次性读取所有工作表。使用`all_sheets = pd.read_excel(‘多表数据.xlsx’, sheet_name=None)`，之后可以通过`all_sheets[‘工作表1’]`来访问特定工作表的数据。

       案例二：逐个处理工作表。结合Python的循环语句，可以遍历这个字典，对每个工作表进行相同的清洗或分析操作，提高代码复用性。

八、 处理非标准格式的Excel文件

       实际工作中遇到的Excel文件往往不是规整的表格，可能包含合并单元格、多层表头、注释行、小计行等。直接读取会导致数据框结构混乱。数据分析库的`read_excel`函数提供了`header`、`skiprows`等参数进行初步调整。

       案例一：跳过表头行。如果数据从第5行才开始，可以设置`skiprows=4`（跳过前4行，从第5行开始读取）。

       案例二：处理合并单元格。开放式文档表格处理库可以检测合并单元格的范围，但数据分析库读取时，默认只有合并区域左上角的单元格有值，其他单元格为空白。后续可能需要使用数据框的`fillna`方法进行向前填充等操作来补全数据。

九、 数据类型推断与手动指定

       数据分析库在读取数据时会自动推断每一列的数据类型，但有时推断结果可能不准确（例如，将看似数字的编码识别为数值型，导致前面的零丢失）。为了避免这个问题，可以使用`dtype`参数显式指定列的数据类型。

       案例一：保留文本格式的数字。有一列“员工工号”，内容如“001234”。如果被推断为整数，则会变成“1234”。可以在读取时指定该列为字符串类型：`dtype=‘员工工号’: str`。

       案例二：处理混合类型列。如果某列同时包含数字和文本，数据分析库可能会将其推断为对象类型（即Python字符串），这通常是安全的，但可能影响后续数值计算，需要在读取后进一步清洗。

十、 处理公式与读取计算结果

       默认情况下，无论是开放式文档表格处理库还是数据分析库，读取单元格时获取的是公式计算后的结果值，而非公式本身。如果你需要读取或修改公式，则需要使用库的特定功能。

       案例一：使用开放式文档表格处理库读取公式。在获取单元格对象后，检查其`data_type`属性，如果等于‘f’（公式），则可以通过`value`属性获取计算结果，通过`formula`属性获取公式字符串。

       案例二：三方集成接口确保公式已计算。对于复杂模型，有时需要确保所有公式都已重新计算后再读取结果，三方集成接口库可以调用Excel的计算功能实现这一点。

十一、 错误处理与异常捕获

       在自动化脚本中，健壮的错误处理至关重要。读取Excel文件时可能遇到各种问题，如文件不存在、文件被占用、格式损坏、指定工作表不存在等。使用Python的try-except语句块可以捕获这些异常，并做出相应处理（如记录日志、尝试备用文件路径等），保证程序不会意外崩溃。

       案例一：捕获文件不存在的错误。尝试打开一个可能不存在的文件时，代码应能捕获文件未找到异常，并提示用户检查路径。

       案例二：处理损坏的文件。即使文件存在，也可能因各种原因损坏。库在解析时可能会抛出特定异常，捕获后可以尝试修复或跳过该文件。

十二、 性能比较与实战选型建议

       综合来看，对于绝大多数数据读取场景，数据分析库因其简洁的语法和强大的后续处理能力是最佳选择。开放式文档表格处理库在需要精细控制或写入复杂格式时更有优势。传统格式专属库是处理.xls文件的专用工具。三方集成接口库则适用于桌面自动化场景。在选择时，应优先考虑数据分析库，仅在特殊需求无法满足时再转向其他库。

十三、 结合其他库构建完整工作流

       读取Excel数据往往是整个工作流的第一步。之后，你可能会使用数值计算库进行科学计算，使用可视化库绘制图表，使用机器学习库构建模型。数据分析库的数据框与这些库无缝集成，使得从Excel到高级分析的 pipeline（流水线）非常流畅。

       案例一：读取后立即可视化。读取数据到数据框后，可以调用可视化库的函数，传入数据框的列，快速生成散点图、柱状图等，直观探索数据分布。

十四、 进阶资源与学习方向

       要深入了解这些库，最好的方式是查阅其官方文档。开放式文档表格处理库、传统格式专属库、数据分析库等都提供了详尽的指南和应用程序接口参考。此外，参与开源社区讨论、阅读相关项目源码也是提升技能的有效途径。

       总而言之，Python为读取Excel文件提供了丰富而强大的工具集。从轻量级的数据提取到复杂的企业级自动化，总有一款工具能满足你的需求。掌握这些工具的核心原理与适用场景，将极大提升你在数据处理工作中的效率与能力。希望本文能作为你探索之旅的一份实用地图，助你在数据的海洋中游刃有余。