目录

Python Excel库对比

1 Python xlrd 读取 操作Excel

1.1 xlrd模块介绍

1.2 安装xlrd模块

1.3 使用介绍

1.4 实战训练

2 Python xlwt 写入 操作Excel（仅限xls格式！）

2.1 pip安装xlwt

2.2 使用xlwt创建新表格并写入

2.3 xlwt 设置字体格式

2.4 xlwt 设置列宽

2.5 xlwt 设置行高

2.6 xlwt 合并列和行

2.7 xlwt 添加边框

2.8 xlwt为单元格设置背景色

2.9 xlwt设置单元格对齐

3 Python xlutils 修改 操作Excel

3.1 pip安装xlutils

3.2 xlutils拷贝源文件（需配合xlrd使用）

3.3 xlutils 读取 写入 （也就是修改）Excel 表格信息

4 Python xlwings 读取 写入 修改 操作Excel

4.1 pip安装xlwings

4.2 基本操作

4.3 引用工作薄、工作表和单元格

4.4 写入&读取数据

4.5 常用函数和方法

4.6 数据结构

4.7 xlwings生成图表

4.8 实战训练

4.9 更多请参考

5 Python openpyxl 读取 写入 修改 操作Excel

5.1 openpyxl 基本操作

5.2 openpyxl生成2D图表

5.3 openpyxl生成3D图表

5.4 实战训练

6 Python xlswriter 写入 操作Excel

6.1 xlswriter基本操作

6.3 xlswriter 生成折线图

6.4 xlswriter 生成柱状图

6.5 xlswriter 生成饼图

6.6 实战训练

7 Python win32com 读取 写入 修改 操作Excel

7.1 pip安装win32com

7.2 Python使用win32com读写Excel

8 Python pandas 读取 写入 操作Excel

8.1 pip安装pandas

8.2 pandas 读写 Excel

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Python Excel库对比

我们先来看一下python中能操作Excel的库对比（一共九个库）：

1 Python xlrd 读取 操作Excel

1.1 xlrd模块介绍

（1）什么是xlrd模块？

python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库。

（2）为什么使用xlrd模块？

在UI自动化或者接口自动化中数据维护是一个核心，所以此模块非常实用。

xlrd模块可以用于读取Excel的数据，速度非常快，推荐使用！

官方文档：https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/

1.2 安装xlrd模块

到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装，前提是已经安装了python 环境。

或者在cmd窗口 pip install xlrd

pip install xlrd

我这里是anaconda自带有xlrd，所以提示已经安装：

1.3 使用介绍

1、常用单元格的数据类型

empty（空的）
string（text）
number
date
boolean
error
blank（空白表格）

2、导入模块

import xlrd

3、打开Excel文件读取数据

data = xlrd.open_workbook(filename)#文件名以及路径，如果路径或者文件名有中文给前面加一个 r

4、常用的函数
excel中最重要的方法就是book和sheet的操作
（1）获取book（excel文件）中一个工作表

table = data.sheets()[0]             #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_index(sheet_indx)  #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_name(sheet_name)  #通过名称获取
 
# 以上三个函数都会返回一个xlrd.sheet.Sheet()对象
 
names = data.sheet_names()        #返回book中所有工作表的名字
data.sheet_loaded(sheet_name or indx)    # 检查某个sheet是否导入完毕

（2） 行的操作

nrows = table.nrows
    # 获取该sheet中的行数，注，这里table.nrows后面不带().
table.row(rowx)
    # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表,这与tabel.raw()方法并没有区别。
table.row_slice(rowx)
    # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表
table.row_types(rowx, start_colx=0, end_colx=None)
    # 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表；    
    # 返回值为逻辑值列表，若类型为empy则为0，否则为1
table.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None)
    # 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表
table.row_len(rowx)
    # 返回该行的有效单元格长度，即这一行有多少个数据

（3）列（colnum）的操作

ncols = table.ncols
    # 获取列表的有效列数
table.col(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表
table.col_slice(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表
table.col_types(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有单元格的数据类型组成的列表
table.col_values(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
    # 返回由该列中所有单元格的数据组成的列表

（4）单元格的操作

table.cell(rowx,colx)
    # 返回单元格对象
table.cell_type(rowx,colx)
    # 返回对应位置单元格中的数据类型
table.cell_value(rowx,colx)
    # 返回对应位置单元格中的数据

1.4 实战训练

我们先在表格放入以下数据，点击保存：

使用xlrd模块进行读取：

import xlrd
 
xlsx = xlrd.open_workbook('./3_1 xlrd 读取 操作练习.xlsx')
 
# 通过sheet名查找：xlsx.sheet_by_name("sheet1")
# 通过索引查找：xlsx.sheet_by_index(3)
table = xlsx.sheet_by_index(0)
 
# 获取单个表格值 (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值
value = table.cell_value(2, 1)
print("第3行2列值为",value)
 
# 获取表格行数
nrows = table.nrows
print("表格一共有",nrows,"行")
 
# 获取第4列所有值（列表生成式）
name_list = [str(table.cell_value(i, 3)) for i in range(1, nrows)]
print("第4列所有的值：",name_list)

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