Python处理电子表格的Pandas、OpenPyXL、xlrd和xlwt库
作者：老章很忙
在Python中处理表格数据,有几个非常流行且功能强大的库,Pandas在数据分析方面提供了广泛的功能,而OpenPyXL、xlrd和xlwt则在处理Excel文件方面各有所长,以下是一些最常用的库及其示例代码
在Python中处理表格数据,有几个非常流行且功能强大的库,Pandas在数据分析方面提供了广泛的功能,而OpenPyXL、xlrd和xlwt则在处理Excel文件方面各有所长,以下是一些最常用的库及其示例代码
1. Pandas
Pandas是一个开放源代码的、BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
安装Pandas
pip install pandas
示例代码：读取CSV文件
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('pokemon.csv')
# 显示前五行数据
print(df.head())
# 计算某列的平均值
print("Average of column:", df['Speed'].mean())
# 数据筛选
filtered_df = df[df['Speed'] > 10]
# 将更改后的DataFrame保存到新的CSV文件
filtered_df.to_csv('filtered_example.csv', index=False)2. OpenPyXL
OpenPyXL是一个库，用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。
安装OpenPyXL
pip install openpyxl
示例代码：读取Excel文件
from openpyxl import load_workbook
# 加载一个现有的工作簿
wb = load_workbook('example.xlsx')
# 获取活动的工作表
sheet = wb.active
# 读取A1单元格的值
print(sheet['A1'].value)
# 修改B2单元格的值
sheet['B2'] = 42
# 保存工作簿
wb.save('modified_example.xlsx')3. CSV
Python标准库中的CSV模块提供了读写CSV文件的功能。
示例代码：读取CSV文件
import csv
# 打开CSV文件
with open('example.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.reader(file)
# 遍历每一行
for row in reader:
print(row)
# 写入CSV文件
with open('output.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
writer.writerow(['Alice', '24', 'New York'])4. xlrd/xlwt
这两个库通常一起使用，xlrd用于读取老版本的Excel文件（xls），而xlwt用于写入。
安装xlrd和xlwt
pip install xlrd xlwt
示例代码：读取xls文件
import xlrd
# 打开工作簿
wb = xlrd.open_workbook('catering_sale.xls')
# 通过索引获取工作表
sheet = wb.sheet_by_index(0)
# 读取A1单元格的值
print(sheet.cell_value(0, 0))
# 获取行数和列数
print(sheet.nrows, sheet.ncols)总结
当选择库的时候，最好考虑你的具体需求，例如文件格式（CSV、Excel等）、数据大小、性能需求以及是否需要进行复杂的数据分析和操作。Pandas在数据分析方面提供了广泛的功能，而OpenPyXL、xlrd和xlwt则在处理Excel文件方面各有所长。标准库中的CSV模块足够处理基本的CSV文件操作。
到此这篇关于Python处理电子表格的Pandas、OpenPyXL、xlrd和xlwt库的文章就介绍到这了,更多相关Python处理电子表格的四个库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！