Python中操作Excel的七大模块对比终极指南

在数据处理和办公自动化领域，Excel 仍然是使用最广泛的工具之一。然而，对于开发者来说，手动操作 Excel 效率低下且容易出错。Python 作为一门强大的编程语言，提供了多个优秀的库来操作 Excel 文件。本文将对 xlrd、xlwt、xlutils、xlwings、XlsxWriter、openpyxl、pandas 这七大模块进行全面对比，帮助你选择最合适的工具。

Python 能完全替代 Excel 吗？xlrd、xlwt 等模块有何不同？openpyxl 和 pandas 各有什么优势？如何选择适合的模块？在 2025 年的自动化趋势中，这些模块为何重要？通过本文，我们将深入解答这些问题，带您从理论到实践，全面掌握 Python Excel 模块！

xlrd、xlwt、xlutils、xlwings、XlsxWriter、openpyxl、pandas——七剑下天山，到底哪一把才配得上你的项目？

7 大主流库眼花缭乱：

• 老三位：xlrd、xlwt、xlutils 还能打吗？
• 新贵：xlwings、XlsxWriter、openpyxl 谁更快？
• 终极大杀器 pandas 真能把 Excel 送进历史？

今天一次测完，给你一份「选型 cheat-sheet」。

观点与案例结合

观点：Python 模块（如 pandas、openpyxl）通过自动化和数据分析能力挑战 Excel，研究表明可将数据处理效率提升 80%，尤其适合批量任务。以下是 7 大模块对比、配置示例和实战案例，帮助您选择最佳工具。

模块对比与特性

xlrd：读取 Excel 数据

• 功能：主要用于读取 Excel 文件（.xls 和 .xlsx）。
• 特点：简单易用，支持读取单元格数据、行数据等。
• 适用场景：数据读取、数据提取。

xlwt：写入 Excel 数据

• 功能：主要用于写入 Excel 文件（.xls）。
• 特点：支持写入单元格数据、格式化单元格等。
• 适用场景：数据写入、报表生成。

xlutils：增强 xlrd 和 xlwt 功能

• 功能：在 xlrd 和 xlwt 基础上，提供更多实用功能，如复制工作表、合并单元格等。
• 特点：增强了对 Excel 文件的操作能力。
• 适用场景：需要复杂 Excel 操作的场景。

xlwings：Excel 自动化

• 功能：通过 Python 操作 Excel 对象，实现自动化。
• 特点：支持读写 Excel 文件、运行宏、操作图表等。
• 适用场景：Excel 自动化、数据分析、报表生成。

XlsxWriter：写入 Excel 2007+ 文件

• 功能：专门用于写入 .xlsx 文件。
• 特点：支持单元格格式化、插入图片、创建图表等。
• 适用场景：生成复杂 Excel 报表。

openpyxl：全能 Excel 操作库

• 功能：支持读取、写入 .xlsx 文件。
• 特点：功能全面，支持单元格格式化、插入图片、创建图表等。
• 适用场景：全方位 Excel 操作。

pandas：数据处理与 Excel 互通

• 功能：主要用于数据处理，但也支持读写 Excel 文件。
• 特点：高效的数据处理能力，支持 DataFrame 直接读写 Excel。
• 适用场景：数据分析、数据科学。

对比总结

实战案例

xlrd (读老版本Excel .xls)

观点： 专注于读取旧版 .xls 文件，速度快，但在处理新版 .xlsx 时力不从心。

案例：

import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('old_data.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
print(f"第一行第三列数据: {sheet.cell_value(0, 2)}")
# 适用于：历史数据分析，确保兼容性

xlwt (写老版本Excel .xls)

观点： 与 xlrd 配套，用于创建和写入 .xls 文件。功能相对基础，适合简单数据导出。

案例：

import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
sheet.write(0, 0, 'Name')
sheet.write(0, 1, 'Age')
workbook.save('new_report.xls')
# 适用于：生成简单的兼容性报表

xlutils (辅助xlrd/xlwt，修改 .xls)

观点： 并非独立读写库，而是 xlrd 和 xlwt 的胶水，允许在不破坏原有格式的情况下修改 .xls 文件。

案例：

from xlutils.copy import copy
rb = xlrd.open_workbook('template.xls', formatting_info=True)
wb = copy(rb) # 复制workbook
ws = wb.get_sheet(0)
ws.write(0, 0, 'New Value')
wb.save('updated_template.xls')
# 适用于：基于模板修改老版Excel

XlsxWriter (写新版本Excel .xlsx)

观点： 专为写入 .xlsx 文件设计，功能强大，支持丰富的格式设置（图表、条件格式、公式等），性能优异。不支持读取。

案例：

import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('charts.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
data = [10, 40, 50, 20, 10, 50]
worksheet.write_column('A1', data)
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$A$1:$A$6'})
worksheet.insert_chart('C1', chart)
workbook.close()
# 适用于：生成复杂格式的报表，如仪表盘、自定义图表

openpyxl (读写新版本Excel .xlsx)

观点： 功能全面，读写 .xlsx 文件的主流选择，支持单元格样式、公式、图片、条件格式等。API设计直观。

案例：

import openpyxl
# 写入
wb_write = openpyxl.Workbook()
ws_write = wb_write.active
ws_write['A1'] = 'Hello'
ws_write.append(['Python', 'Excel'])
wb_write.save('hello.xlsx')

# 读取
wb_read = openpyxl.load_workbook('hello.xlsx')
ws_read = wb_read.active
print(f"读取A1: {ws_read['A1'].value}")
# 适用于：大部分日常读写和格式化需求，是通用解决方案。

pandas (数据分析利器，读写Excel)

观点： 处理表格数据的“神器”，其 DataFrame 结构与Excel天然契合。读写Excel只是其强大功能的冰山一角。擅长数据清洗、转换、聚合。

案例：

import pandas as pd
# 读取
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df.head())
# 数据清洗与转换
df['Total'] = df['Price'] * df['Quantity']
# 写入
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)
# 适用于：数据科学、大数据处理、自动化报表生成，特别是涉及大量数据操作的场景。

xlwings (Python与Excel的VBA/COM级深度集成)

（此模块因涉及Excel COM接口，可能更像一个混合实战项目，而不仅仅是代码片段）

观点： 独树一帜，允许Python代码直接控制运行中的Excel实例，实现Python与VBA的无缝交互。可以编写自定义函数（UDFs），在Excel中直接调用Python。

案例：

# Python端
import xlwings as xw
def hello_xlwings():
    wb = xw.Book.caller()
    wb.sheets[0].range('A1').value = 'Hello from Python!'
# 适用于：需要深度定制Excel行为，或将复杂计算逻辑从VBA迁移到Python，并保持Excel界面交互的场景。

社会现象分析

在数字化转型时代，Excel的局限性（如处理大数据时的崩溃）正被Python模块放大。Statista数据显示，2023年Python在数据科学中的使用率达36%，而Excel正面临“自动化威胁”。例如，企业如Google和Amazon使用pandas优化报表，xlwings则桥接了传统工具与现代编程。社会现象：远程工作兴起后，开发者更青睐这些模块，因为它们支持协作工具如GitHub，减少了Excel的“孤岛效应”。然而，挑战在于学习曲线——初学者可能纠结于选择，但社区如Reddit的讨论显示，80%的用户认为Python模块提高了工作效率。

在“全民数字化转型”和“低代码/无代码”平台兴起的今天，Excel作为最成功的“平民数据应用”，其生命力依然旺盛。越来越多的业务人员开始接触数据分析，而Python则成为了专业开发者处理数据的首选语言。Python与Excel的结合，恰恰是这两个世界交汇的最佳体现。它不是要“杀死”Excel，而是赋能Excel，将Excel从一个手动操作的界面，变成了一个可以被自动化、被编程、被集成到更大数据流中的“数据终端”。

总结与升华

Python是否真的能“杀死”Excel？答案是：它并没有杀死Excel，而是赋予了Excel新的生命和无限可能。 Python及其丰富的Excel处理模块，充当了Excel的超级增强剂，将繁琐、重复、易错的人工操作自动化、智能化。从简单的数据读写到复杂的格式化，从大数据分析到Python与Excel的深度互动，这些模块覆盖了你处理Excel的几乎所有需求。选择合适的模块，就像为你的项目选对了最精良的武器，将助你在数据处理的战场上所向披靡。理解它们的特点，灵活运用，你将不再是Excel的奴隶，而是Python赋能的强大数据操纵者！

Python 模块（如 xlwings、pandas）通过自动化和分析能力挑战 Excel，适合批量数据处理。掌握这些工具不仅能提升效率，还能应对 2025 年的数据挑战。无论您是新手还是专家，选择适合模块是数据管理的必备技能。让我们从现在开始，探索 Python 的无限可能，革新数据工作流！

以上就是Python中操作Excel的七大模块对比终极指南的详细内容，更多关于Python操作Excel的资料请关注脚本之家其它相关文章！