用于 Excel 的最佳 Python 库

2024年8月29日 | 阅读 10 分钟

在数据处理和分析领域，Excel仍然是一个无处不在的工具，将其与Python无缝集成已成为许多开发人员和数据科学家的当务之急。Python凭借其庞大的库生态系统，提供了多种处理Excel文件的选项。选择Excel最佳Python库取决于当前任务的具体需求。在本探讨中，我们将深入研究两个在处理Excel文件方面表现出色的库：Pandas和Openpyxl。这两个库都带来了自己的一套功能，以满足Excel文件处理领域的不同需求。无论重点是数据分析、数据处理还是复杂的Excel文件操作，Pandas和Openpyxl之间的选择通常取决于项目的复杂程度和期望的结果。

1. Pandas

描述

Pandas是一个功能强大且用途广泛的Python库，专为数据处理和分析而设计。其核心数据结构DataFrame提供了一种便捷高效的方式来处理结构化数据。虽然Pandas并非专为Excel设计，但它能够与Excel文件无缝集成，并提供强大的读、写和处理数据功能。

主要特点

无缝集成：Pandas提供了易于使用的函数，如read_excel和to_excel，可实现与Excel文件的无缝集成。
数据处理能力：Pandas在数据处理方面表现出色，允许用户利用其强大的DataFrame结构对数据执行广泛的操作。
文件格式支持：除了Excel，Pandas还支持多种文件格式，使其成为处理不同数据源数据的多功能工具。

示例

import pandas as pd
# Read Excel file
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# Perform data manipulation
df['new_column'] = df['existing_column'] * 2
# Write back to Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

2. Openpyxl

描述

Openpyxl是一个专门为Excel文件处理而创建的Python库。它提供了读取、写入和修改Excel电子表格的全面功能，并包含样式和格式化功能。

主要特点

直接访问Excel元素：Openpyxl允许直接访问Excel工作簿、工作表和单元格，从而对Excel元素进行精细控制。
样式和格式化：该库包含样式和格式化功能，允许用户增强Excel工作表的视觉呈现。
现代格式支持：Openpyxl兼容较新的.xlsx格式，适合处理现代Excel文件。

示例

from openpyxl import Workbook, load_workbook

# Create a new workbook
wb = Workbook()

# Access the default sheet
sheet = wb.active

# Write data to a cell
sheet['A1'] = 'Hello, Openpyxl!'

# Save the workbook
wb.save('example.xlsx')

# Load an existing workbook
existing_wb = load_workbook('example.xlsx')

3. xlrd

描述

xlrd是一个专注于从Excel文件读取数据和格式信息的库。它支持较旧的.xls和较新的.xlsx格式，使其成为从Excel工作表中提取数据的通用选择。

主要特点

数据读取：xlrd专门用于从Excel文件读取数据，提供用于从单元格、行和列中提取信息的函数。
格式支持：xlrd支持.xls和.xlsx格式，为处理不同版本创建的Excel文件提供了灵活性。
通用性：虽然xlrd不用于写入，但其主要优势在于从Excel文件提取数据的通用性。

示例

import xlrd

# Open the Excel file
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')

# Access the default sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# Read data from a cell
data = sheet.cell_value(0, 0)

4. xlwt

描述

xlwt是xlrd的配套库，专门用于将数据和格式信息写入旧版.xls格式的Excel文件。

主要特点

写入Excel：xlwt在将数据写入Excel文件方面表现出色，提供用于创建工作表、插入数据和应用格式的函数。
格式支持：xlwt针对.xls格式进行优化，适用于需要与旧版Excel兼容的场景。

示例

import xlwt

# Create a new workbook and add a sheet
workbook = xlwt.Workbook()
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')

# Write data to a cell
sheet.write(0, 0, 'Hello, xlwt!')

# Save the workbook
workbook.save('output.xls')

5. xlwt-future

描述

xlwt-future是原始xlwt的一个分支，增加了Python 3支持。该库允许将数据写入.xls格式的Excel文件，并同时兼容Python 2和3。

主要特点

Python 3兼容性：xlwt-future确保与Python 3的兼容性，适用于迁移到最新Python版本的项目。
持续的.xls支持：与前代产品一样，xlwt-future旨在将数据写入.xls格式的Excel文件。

示例

import xlwt

# Create a new workbook and add a sheet
workbook = xlwt.Workbook()
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')

# Write data to a cell
sheet.write(0, 0, 'Hello, xlwt-future!')

# Save the workbook
workbook.save('output.xls')

6. openpyxl-styles

描述

openpyxl-styles是Openpyxl的扩展，增强了其Excel文件的样式和格式化功能。它提供了额外的功能来定制Excel工作表的外观。

主要特点

扩展样式选项：openpyxl-styles提供了比标准Openpyxl功能更多的样式选项，允许更精细化的格式设置。
改进的美学：该库通过为用户提供更广泛的样式工具集，旨在增强Excel工作表的视觉吸引力。

示例

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment

# Create a new workbook
wb = Workbook()
sheet = wb.active

# Apply custom styles to cells
cell = sheet['A1']
cell.value = 'Styled Cell'
cell.font = Font(size=14, bold=True)
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

# Save the workbook
wb.save('styled_output.xlsx')

7. pyexcel

描述

pyexcel是一个功能多样的库，为读取、写入和处理包括Excel在内的各种电子表格格式提供统一的API。它通过一致的界面简化了不同电子表格格式的工作。

主要特点

统一API：pyexcel为与各种电子表格格式（包括Excel）的交互提供了一致的API，便于在格式之间切换。
格式无关性：该库支持多种电子表格格式，允许用户无缝地处理Excel文件以及其他格式。

示例

import pyexcel as pe

# Create a sheet
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 22]}
book = pe.Book(data)

# Save as Excel file
book.save_as('output.xlsx')

8. pyexcel-xlsxw

描述

pyexcel-xlsxw是pyexcel的一个插件，可帮助专门以.xlsx格式写入Excel文件。它扩展了pyexcel的功能，包括较新的Excel格式。

主要特点

.xslx格式支持：pyexcel-xlsxw将pyexcel扩展到支持.xlsx格式，使用户能够以现代格式写入Excel文件。
无缝集成：该插件与pyexcel库无缝集成，允许用户以一致的方式处理Excel文件。

示例

import pyexcel as pe

# Create a sheet
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 22]}
book = pe.Book(data)

# Save as Excel file in .xlsx format
book.save_as('output.xlsx')

9. xlsxwriter

描述

xlsxwriter是一个专门用于写入Excel文件的Python模块。它提供了丰富的格式化选项，并支持在Excel工作表中创建图表。

主要特点

高级格式化：xlsxwriter提供了高级格式化选项，允许用户自定义单元格、行和列的外观。
图表支持：该库支持在Excel工作表中创建图表，使其成为数据展示的全面解决方案。

示例

import xlsxwriter

# Create a new Excel workbook
workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# Write data and create a chart
data = [10, 20, 30, 40, 50]
worksheet.write_column('A1', data)

chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$A$1:$A$5'})

worksheet.insert_chart('C1', chart)

# Save the workbook
workbook.close()

10. pyxlsb

描述

pyxlsb是一个用于读取和写入Excel二进制文件（.xlsb）的库，这是一种Excel二进制工作簿格式。它提供了专门针对此二进制格式的功能。

主要特点

Excel二进制支持：pyxlsb专注于处理Excel二进制文件（.xlsb），提供对这种二进制格式的读写支持。
专用功能：该库提供的功能专门针对Excel二进制文件的独特方面。

示例

import pyxlsb

# Example usage specific to Binary Excel files
# (Detailed usage may vary based on the library's API)

11. pandas-profiling

描述

pandas-profiling是基于Pandas的库，可从DataFrame生成分析报告，包括Excel格式的交互式报告。它提供了对Pandas DataFrame内数据的全面概述。

主要特点

分析报告：pandas-profiling生成详细的分析报告，包括统计摘要、数据可视化和交互式图表。
交互式Excel报告：该库允许用户将分析结果导出为交互式Excel报告，促进深入的数据探索。

示例

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

# Create a DataFrame
df = pd.read_csv('example.csv')

# Generate a profile report
profile = ProfileReport(df)

# Export the report to an interactive Excel file
profile.to_file("data_profile_report.xlsx")

12. DataNitro

描述

DataNitro是一个将Microsoft Excel转换为强大的Python集成开发环境（IDE）的库。它允许直接在Excel中无缝执行Python代码，从而弥合了Excel电子表格功能与Python脚本功能之间的差距。

主要特点

Python IDE集成：DataNitro将Excel变成Python IDE，允许用户直接在Excel中编写、执行和调试Python代码。
双向交互：提供双向交互，允许Python代码操作Excel数据，Excel显示Python计算结果。

13. Xlwings

描述

xlwings是一个旨在促进Python与Excel之间交互的库。它允许用户从Excel调用Python函数，在Excel中操作Python对象，反之亦然，从而无缝集成Python和Excel工作流。

主要特点

Python-Excel交互：允许从Excel调用Python函数和操作Python对象，反之亦然，促进了两个环境的平滑集成。
Excel任务自动化：为自动化Excel任务提供Pythonic接口，可以轻松地从Python脚本控制Excel。

示例

import xlwings as xw

# Call a Python function from Excel
@xw.func
def add_numbers(x, y):
    return x + y

14. tablib

描述

tablib是一个用于处理表格数据的库。虽然不限于Excel，但tablib支持将数据导入和导出到Excel文件，为管理表格数据提供了便捷的解决方案。

主要特点

表格数据处理：tablib提供了全面的工具来管理表格数据，包括从Excel文件读取和写入Excel文件。
格式无关：支持多种格式，使其能够灵活地处理不同文件格式（包括Excel）的表格数据。

示例

import tablib

# Load data from an Excel file
data = tablib.Dataset().load('example.xlsx')

# Perform operations on the data
# (Detailed usage may vary based on the library's API)

15. pyxlsb

描述

pyxlsb是一个用于读取和写入Excel二进制文件（.xlsb）的专用库，这是一种Excel二进制工作簿格式。它提供了专门针对此二进制格式的功能。

主要特点

Excel二进制支持：pyxlsb专注于处理Excel二进制文件（.xlsb），提供对这种二进制格式的读写支持。
专用功能：该库提供的功能专门针对Excel二进制文件的独特方面。

示例

import pyxlsb

# Example usage specific to Binary Excel files
# (Detailed usage may vary based on the library's API)

16. excelerator

描述

excelerator是一个Python模块，专门用于以.xlsx格式创建Excel文件。它支持公式、格式化选项以及各种功能，以方便创建复杂的Excel电子表格。

主要特点

Excel文件创建：excelerator专注于以.xlsx格式创建Excel文件，提供用于生成复杂电子表格的工具。
公式支持：该库支持在Excel文件中包含公式，从而可以创建动态和计算的单元格。

示例

import excelerator as xl

# Create a new workbook
wb = xl.Workbook()

# Add a sheet and write data
sheet = wb.add_sheet('Sheet1')
sheet.write(0, 0, 'Hello, excelerator!')

# Save the workbook
wb.save('output.xlsx')

17. pyexcel-odsr

描述

pyexcel-odsr是pyexcel的一个插件，它扩展了其支持LibreOffice和OpenOffice使用的Open Document Spreadsheet（ODS）格式的功能。

主要特点

ODS格式支持：pyexcel-odsr将pyexcel扩展到支持Open Document Spreadsheet（ODS）格式，实现了与LibreOffice和OpenOffice的兼容性。
无缝集成：该插件与pyexcel库无缝集成，允许用户以一致的方式处理ODS文件。

示例

import pyexcel as pe

# Create a sheet
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 22]}
book = pe.Book(data)

# Save as ODS file
book.save_as('output.ods')

18. pandasgui

描述

pandasgui虽然主要是一个Pandas GUI，但它提供了一个用于探索和分析Pandas DataFrame的用户界面。它还允许通过交互式界面将DataFrame导出到Excel。

主要特点

Pandas GUI：pandasgui提供了一个图形用户界面，用于探索和交互Pandas DataFrame。
导出到Excel：该库包含将DataFrame导出到Excel的功能，增强了交互式数据探索过程。

示例

from pandasgui import show

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})

# Show the DataFrame in the GUI
gui = show(df)

# Export the DataFrame to Excel through the GUI
gui.export(df, to='excel', filename='output.xlsx')

优点

通用性：Python库为Excel任务提供了多样化的解决方案。
社区支持：活跃的社区确保持续的开发。
集成：与数据科学工具无缝集成。
跨平台：Python的跨平台兼容性。
自动化：高效自动化重复性的Excel任务。
开源：许多库是开源且免费的。
Jupyter集成：与交互式Jupyter Notebooks配合良好。
丰富的生态系统：可访问广泛的数据科学库。

缺点

学习曲线：某些库可能存在学习曲线。
兼容性问题：Python、Excel和库之间可能存在兼容性问题。
功能限制：并非所有Excel功能都得到完全复制。
性能：处理大型数据集时性能较慢。
Excel特定功能：复杂的Excel功能可能存在局限性。
集成开销：集成需要额外的设置步骤。
依赖管理：库依赖关系管理方面的挑战。
文档差异：质量和全面性可能有所不同。

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面试题

用于 Excel 的最佳 Python 库

1. Pandas

描述

主要特点

示例

2. Openpyxl

描述

主要特点

示例

3. xlrd

描述

主要特点

示例

4. xlwt

描述

主要特点

示例

5. xlwt-future

描述

主要特点

示例

6. openpyxl-styles

描述

主要特点

示例

7. pyexcel

描述

主要特点

示例

8. pyexcel-xlsxw

描述

主要特点

示例

9. xlsxwriter

描述

主要特点

示例

10. pyxlsb

描述

主要特点

示例

11. pandas-profiling

描述

主要特点

示例

12. DataNitro

描述

主要特点

13. Xlwings

描述