使用 Python 操作 Excel 表格

Excel 是我们最常用的工具之一。无论是数据分析还是业务报表，操作 Excel 文件几乎是不可避免的。而 Python 提供了强大的库（如 pandas 和 openpyxl）来高效地处理 Excel 文件。

环境准备

在开始之前，请确保已经安装了所需的 Python 包：

pip install pandas openpyxl

pandas 是一个功能强大的数据分析工具，openpyxl 则是支持 Excel 文件的底层库。

代码实现

Excel 操作工具模块：excel_utils.py

首先创建一个工具模块，封装常见的 Excel 操作，如读取和写入。以下是代码实现：

import pandas as pd

def read_excel(file_path, sheet_name=None):
    """
    读取Excel文件
    :param file_path: Excel文件路径
    :param sheet_name: 指定Sheet名称（默认为None，读取第一个Sheet）
    :return: 读取到的DataFrame
    """
    try:
        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
        print(f"成功读取文件：{file_path}")
        return df
    except Exception as e:
        print(f"读取文件失败：{e}")
        return None

def write_excel(df, output_path, sheet_name="Sheet1"):
    """
    将DataFrame写入Excel文件
    :param df: 要写入的DataFrame
    :param output_path: 输出Excel文件路径
    :param sheet_name: 指定Sheet名称
    """
    try:
        df.to_excel(output_path, index=False, sheet_name=sheet_name)
        print(f"成功写入文件：{output_path}")
    except Exception as e:
        print(f"写入文件失败：{e}")

实战案例

为了演示上述工具模块的用法，我们编写了一个简单的主程序 main.py：

from excel_utils import read_excel, write_excel

# 读取Excel文件
df = read_excel("output.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 修改数据后写入新的文件
if df is not None:
    # 示例：将 "Age" 列的值增加1
    df["Age"] += 1
    write_excel(df, "modified_example.xlsx")

代码解读

读取 Excel 文件

read_excel 函数通过 pandas.read_excel 方法读取指定路径的 Excel 文件，返回一个 DataFrame。如果读取失败，会捕获异常并打印错误信息。

写入 Excel 文件

write_excel 函数接收一个 DataFrame，将其写入指定路径的 Excel 文件中，同时可以设置 Sheet 名称。

实战逻辑

在主程序中，读取了一个名为 output.xlsx 的文件，修改其中的 “Age” 列，然后将更新后的数据保存为新的文件 modified_example.xlsx。

总结

本文通过封装常用的 Excel 操作工具，并结合简单的案例，展示了如何高效地使用 Python 操作 Excel 文件。这种方法适用于日常的数据处理工作，既减少了手动操作的时间，又提高了效率。