使用Python处理Excel文件的一些代码示例

笔记：使用Python处理Excel文件的一些代码示例，以下代码来自于《Python数据分析基础》一书，有删改

#!/usr/bin/env python3
# 导入读取Excel文件的库，xlrd，其中的 open_workbook 为读取工作簿
from xlrd import open_workbook
input_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_row.xlsx'
# open_workbook(input_file) 打开一个工作簿
workbook = open_workbook(input_file)
# 输出此工作簿中有多少个表 workbook.nsheets
print('Number of worksheets: ', workbook.nsheets)
# 遍历工作簿中的每张表
for worksheet in workbook.sheets():
    # 分别输出每张表的名字、行数、列数
    print('Worksheet name: ', worksheet.name, '	Rows: ', worksheet.nrows, '	Columns: ', worksheet.ncols)

# 处理单个工作簿
#!/usr/bin/env python3
# 导入读取Excel文件的库，xlrd，其中的 open_workbook 为读取工作簿
from xlrd import open_workbook
# 导入写工作簿的库
from xlwt import Workbook
input_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_row.xlsx'
output_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_out.xlsx'
# 创建一个Workbook对象
output_workbook = Workbook()
# 向output_workbook中添加一种名为'out_data_sheet_1'的表
output_wb_sheet = output_workbook.add_sheet('out_data_sheet_1')
with open_workbook(input_file) as workbook:
    # 通过名字选取工作簿中的某个表，也可以使用索引值选定
    worksheet = workbook.sheet_by_name('supplier_data')
    # worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
    # 通过行、列索引值遍历工作簿中指定表的每一个值
    for row_index in range(worksheet.nrows):
        for column_index in range(worksheet.ncols):
            # 向工作簿中的一个选取的表(output_wb_sheet)的通过索引指定的单元格(row_index, column_index)中写入一个值
            output_wb_sheet.write(row_index, column_index, worksheet.cell_value(row_index, column_index))
# 将该工作簿保存为 output_file
output_workbook.save(output_file)

#!/usr/bin/env python3
# 导入读取Excel文件的库，xlrd，其中的 open_workbook 为读取工作簿
from xlrd import open_workbook
input_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_row.xlsx'
# open_workbook(input_file) 打开一个工作簿
workbook = open_workbook(input_file)
# 输出此工作簿中有多少个表 workbook.nsheets
print('Number of worksheets: ', workbook.nsheets)
# 遍历工作簿中的每张表
for worksheet in workbook.sheets():
    # 分别输出每张表的名字、行数、列数
    print('Worksheet name: ', worksheet.name, '	Rows: ', worksheet.nrows, '	Columns: ', worksheet.ncols)

# 处理单个工作簿
#!/usr/bin/env python3
# 导入读取Excel文件的库，xlrd，其中的 open_workbook 为读取工作簿
from xlrd import open_workbook
# 导入写工作簿的库
from xlwt import Workbook
input_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_row.xlsx'
output_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_out.xlsx'
# 创建一个Workbook对象
output_workbook = Workbook()
# 向output_workbook中添加一种名为'out_data_sheet_1'的表
output_wb_sheet = output_workbook.add_sheet('out_data_sheet_1')
with open_workbook(input_file) as workbook:
    # 通过名字选取工作簿中的某个表，也可以使用索引值选定
    worksheet = workbook.sheet_by_name('supplier_data')
    # worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
    # 通过行、列索引值遍历工作簿中指定表的每一个值
    for row_index in range(worksheet.nrows):
        for column_index in range(worksheet.ncols):
            # 向工作簿中的一个选取的表(output_wb_sheet)的通过索引指定的单元格(row_index, column_index)中写入一个值
            output_wb_sheet.write(row_index, column_index, worksheet.cell_value(row_index, column_index))
# 将该工作簿保存为 output_file
output_workbook.save(output_file)

#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd
input_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_row.xlsx'
output_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_out_pd.xlsx'
# pd.read_excel() 读取一个Excel文件，并指定选中其中的某张表，将其变为一个”数据框“对象
data_frame = pd.read_excel(input_file, sheetname='supplier_data')
# 创建一个Excel文件
writer = pd.ExcelWriter(output_file)
# 将data_frame转为Excel文件，并写入输出文件
data_frame.to_excel(writer, sheet_name='supplier_data', index=False)
# 保存输出文件
writer.save()

# 20181115
# 筛选特定的行
# 在基本Python中：
# 类似于之前处理CSV文件，无非是改变了读写文件的函数，过程都是去每一行的值，筛选出符合条件的行
# 保存下来，然后写入Excel文件
# 下面给出使用pandas库来筛选
#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd
input_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_row.xlsx'
output_file = 'D:wangmDocumentslearningcodepythondata_out_pd.xlsx'
data_frame = pd.read_excel(input_file, 'supplier_data', index_col=None)
# 筛选出Cost值大于500的行，将标题行和这些行作为一个新的‘数据框’对象
# 下面这条用于筛选的语句，通过列名作为索引去除Cost的值，并将其转换为float在进行比较，比较结果为真的行留了下来
# 缺陷：将Cost的值的 $ 的符号丢掉了
#data_frame_value_meets_condition = data_frame[data_frame['Cost'].astype(float) > 500.0]
writer = pd.ExcelWriter(output_file)
#data_frame_value_meets_condition.to_excel(writer, sheet_name='supplier_data', index=False)
#writer.save()

# 还可以筛选出某一列中的值属于某个特定集合的行
important_dates = ['1/1/2018', '3/1/2018']
data_frame_value_in_set = data_frame[data_frame['Date'].isin(important_dates)]
data_frame_value_in_set.to_excel(writer, sheet_name='supplier_data', index=False)
writer.save()
# 此处写入后也将Cost的值的 $ 的符号丢掉了，起初我认为是因为被转换为float时的原因，然而此处却发现不是，那到底是为什么？

# 类似于处理CSV文件，pandas在处理Excel文件时，也有类似于使用RE筛选的函数

# 此处就产生一个疑问，pandas读取CSV文件、Excel文件后得到的对象为何如此相似？希望在后面具体了解pandas库时得到答案

 选取特定的列
 类似于处理CSV文件时的情况
 读取多个Excel文件时，类似于前面处理CSV文件时的情况，使用glob

以上代码示例分别使用基本Python和pandas库处理Excel文件，运行在Python3.6 Win10上的Spyder下

相关库文档：

xlrd

xlwt