如何使用 Python 读取 Excel 文件

您使用过 Excel 文件吗？我将向您展示如何将它们读入 Python，以便您可以自动执行与 Excel 相关的任务。

如果您是数据分析师、数据工程师或以其他方式编写脚本来自动执行简单任务的人，那么您很有可能已经使用过或将要使用 Excel 文件。在本文中，我们将介绍如何将 Excel 文件读入 Python。您还可以查看我们的课程“如何使用 How to Read and Write Excel Files in Python 以了解有关库中完整功能的更多信息 openpyxl 。

如果您有兴趣建立自己的技能以成为一名数据科学家，请务必查看我们的 Introduction to Python for Data Science 课程，您将在其中了解有关 Python 及其工具的更多信息，以帮助您开始数据科学之旅。

什么是 Excel 文件？

Microsoft Excel 是 Microsoft 为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格应用程序。电子表格用于存储和分析以行和列为结构的表格数据。

Excel 是最广泛使用的数据交换格式之一。它之所以如此受欢迎，是因为 Windows 操作系统的使用非常普遍。

Excel 在非技术人员中也很受欢迎。原因如下：

1. 它很容易使用。
2. 它具有强大的功能，使可视化和分析更容易。
3. 大多数数据库和数据整理工具都有与 Excel 协作的接口。

让我们看一下 Excel 文件中找到的数据示例，以便更好地理解其结构。

这是我们在 Excel 文件中发现的最常见的数据结构之一。作为一名数据科学家，你可能要使用这种结构的数据来分析公司销售情况。数据可以来自另一个部门，也可以直接来自数据库。将数据直接读入 Python 可以使分析任务变得简单得多，尤其是在数据量很大的情况下。

数据科学家的另一项常见任务是可视化或使数据更易于呈现。数据科学家经常获取公司生成的数据，并将分析结果传达给管理人员和其他非技术员工。虽然 Excel 提供了类似的功能，但 Python 的数据科学库发展迅速，人们越来越倾向于使用 Python。如果您不相信，我邀请您查看以下 博客文章 ，其中提供了更多理由说明为什么除了 Excel 之外，Python 也值得学习。

举个例子，当我帮助女朋友自动执行一些工作任务时，我处理了大量 Excel 文件。他们手动读取多个 Excel 和 CSV 文件中的数据来创建报告，并与客户共享这些报告。整个任务集过去每个月要花近 4 名同事的 2 天时间。借助库 xlrd 和一些谷歌搜索，我能够以最少的用户输入自动执行所有这些任务，并为每个客户创建所有报告。

正如本例所示，使用多种文件格式是很常见的。CSV 是另一种非常常见的文件格式；请查看 本文 ，我们将展示如何将 CSV 文件读入 Python。

如何使用 Python 处理 Excel 文件

许多 Python 库可用于轻松读取 Excel 文件。一些选项是 openpyxl , pandas 、和 xlrd 。我们将重点介绍如何使用 openpyxl 库将 Excel 文件读取到 Python。

我们首先 load_workbook() 从 openpyxl 库中导入函数来读取 Excel 文件。然后我们将要读取的文件的名称作为参数传递给此函数。

from openpyxl import load_workbook
name = 'name_of_the_file.xlsx'
wb = load_workbook(name)

使用此代码片段，我们可以将 Excel 文件读入 Python。Excel 文件可能包含许多工作表，但有一种方便的方法可以检查有多少个工作表。我们可以简单地使用 wb.sheetnames 以列表形式获取每个工作表的名称。例如，它们可以是 sheet1 , sheet2 、 和 sheet3 。我们可以选择使用哪一个，类似于我们在 Python 中索引字典的方式。

现在我们可以做更多的事情来 openpyxl 遍历此文件的行并打印以空格分隔的每行。请记住，这将打印列名作为第一行。

for row in wb["SalesOrders"].iter_rows():
for cell in row:
print(cell.value, end=" ")
print("")

在上面的代码片段中，我们 iter_rows() 表上使用函数 wb["SalesOrders"] 。这将返回一个包含工作表所有行的可迭代对象，我们可以在循环中使用它 for 。然后我们在第二个 for 循环中迭代行中的所有单元格。我们只需使用即可访问每个单元格中的值 cell.value .

现在你可以将 Excel 文件读入 Python

读取 Excel 文件可让您对手头的数据进行很多操作，例如可视化、分析、机器学习，甚至创建结构化演示文稿。该 openpyxl 库还提供许多其他功能。如果您想了解更多信息并同时获得实践经验，请查看 Python For Data Science 。此课程包括使用多种不同的文件格式，包括我们的交互式课程 How to Read and Write Excel Files in Python ，并教您成为数据科学家所需的所有技能。

实践经验是数据科学家最重要的素质之一。对于大多数职位，您需要通过技术面试或模拟项目来展示您的知识。 如果您想在面试前复习一下您的知识， 我们针对数据科学家的常见 Python 面试问题列表