python 使用pandas、xlrd、openpyxl读取Excel

首先创建一个示例Excel文件example.xlsx，其中包含以下数据：

NameAgeGenderAlice28FemaleBob35MaleCharlie42MaleDave29MaleEve31Female

安装

pip install pandas

pip install xlrd

pip install openpyxl

方法一：使用Pandas库

使用Pandas库来读取Excel文件并将其转换为字典格式。这是最简单和最常用的方法。 import pandas as pd

# 读取Excel文件

excel_file = 'example.xlsx'

sheet_name = 'Sheet1'

# 使用Pandas读取Excel文件

data_frame = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)

# 将数据转换为字典格式

data_dict = data_frame.to_dict(orient='records')

print(data_dict)

输出结果： [{'Name': 'Alice', 'Age': 28, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31, 'Gender': 'Female'}]

方法二：使用xlrd库

示例代码 import xlrd

# 读取Excel文件

excel_file = 'example.xlsx'

sheet_name = 'Sheet1'

# 使用xlrd读取Excel文件

workbook = xlrd.open_workbook(excel_file)

sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)

# 将数据转换为字典格式

data_dict = []

for row in range(1, sheet.nrows):

row_data = {}

for col in range(sheet.ncols):

cell_value = sheet.cell_value(row, col)

row_data[sheet.cell_value(0, col)] = cell_value

data_dict.append(row_data)

print(data_dict)

输出结果： [{'Name': 'Alice', 'Age': 28.0, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31.0, 'Gender': 'Female'}]

方法三：使用openpyxl库

示例代码 from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件

excel_file = 'example.xlsx'

sheet_name = 'Sheet1'

# 使用openpyxl读取Excel文件

workbook = load_workbook(filename=excel_file)

worksheet = workbook[sheet_name]

# 将数据转换为字典格式

data_dict = []

for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_col=worksheet.max_column, values_only=True):

row_data = {}

for i, value in enumerate(row):

row_data[worksheet.cell(row=1, column=i+1).value] = value

data_dict.append(row_data)

print(data_dict)

输出结果： [{'Name': 'Alice', 'Age': 28.0, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31.0, 'Gender': 'Female'}]

总结

可以看出使用Pandas库的方法最为简单，而使用xlrd和openpyxl库则需要手动处理每一行的数据。 需要注意的是，以上示例代码仅适用于Excel文件中只有一个工作表的情况。如果Excel文件中有多个工作表，需要指定要读取的工作表。 如果需要处理大量的Excel文件，建议使用Pandas库，因为它能够自动处理大部分数据类型，并且具有优秀的性能。如果只需要处理少量的Excel文件，可以考虑使用xlrd或openpyxl库。

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