Python处理电子表格的Pandas、OpenPyXL、xlrd和xlwt库

 更新时间:2024年01月01日 11:35:01   作者:老章很忙  
在Python中处理表格数据,有几个非常流行且功能强大的库,Pandas在数据分析方面提供了广泛的功能,而OpenPyXL、xlrd和xlwt则在处理Excel文件方面各有所长,以下是一些最常用的库及其示例代码

在Python中处理表格数据,有几个非常流行且功能强大的库,Pandas在数据分析方面提供了广泛的功能,而OpenPyXL、xlrd和xlwt则在处理Excel文件方面各有所长,以下是一些最常用的库及其示例代码

1. Pandas

Pandas是一个开放源代码的、BSD许可的库,为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

安装Pandas

pip install pandas

示例代码:读取CSV文件

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('pokemon.csv')

# 显示前五行数据
print(df.head())

# 计算某列的平均值
print("Average of column:", df['Speed'].mean())

# 数据筛选
filtered_df = df[df['Speed'] > 10]

# 将更改后的DataFrame保存到新的CSV文件
filtered_df.to_csv('filtered_example.csv', index=False)

2. OpenPyXL

OpenPyXL是一个库,用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。

安装OpenPyXL

pip install openpyxl

示例代码:读取Excel文件

from openpyxl import load_workbook

# 加载一个现有的工作簿
wb = load_workbook('example.xlsx')

# 获取活动的工作表
sheet = wb.active

# 读取A1单元格的值
print(sheet['A1'].value)

# 修改B2单元格的值
sheet['B2'] = 42

# 保存工作簿
wb.save('modified_example.xlsx')

3. CSV

Python标准库中的CSV模块提供了读写CSV文件的功能。

示例代码:读取CSV文件

import csv

# 打开CSV文件
with open('example.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    
    # 遍历每一行
    for row in reader:
        print(row)

# 写入CSV文件
with open('output.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    writer.writerow(['Alice', '24', 'New York'])

4. xlrd/xlwt

这两个库通常一起使用,xlrd用于读取老版本的Excel文件(xls),而xlwt用于写入。

安装xlrd和xlwt

pip install xlrd xlwt

示例代码:读取xls文件

import xlrd

# 打开工作簿
wb = xlrd.open_workbook('catering_sale.xls')

# 通过索引获取工作表
sheet = wb.sheet_by_index(0)

# 读取A1单元格的值
print(sheet.cell_value(0, 0))

# 获取行数和列数
print(sheet.nrows, sheet.ncols)

总结

当选择库的时候,最好考虑你的具体需求,例如文件格式(CSV、Excel等)、数据大小、性能需求以及是否需要进行复杂的数据分析和操作。Pandas在数据分析方面提供了广泛的功能,而OpenPyXL、xlrd和xlwt则在处理Excel文件方面各有所长。标准库中的CSV模块足够处理基本的CSV文件操作。

到此这篇关于Python处理电子表格的Pandas、OpenPyXL、xlrd和xlwt库的文章就介绍到这了,更多相关Python处理电子表格的四个库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • pytorch使用nn.Moudle实现逻辑回归

    pytorch使用nn.Moudle实现逻辑回归

    这篇文章主要为大家详细介绍了pytorch使用nn.Moudle实现逻辑回归,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2022-07-07
  • Python利用reportlab实现制作pdf报告

    Python利用reportlab实现制作pdf报告

    这篇文章主要为大家详细介绍了reportlab生成流文件格式、reportlab分页和图片流文件写入reportlab等内容,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下
    2022-12-12
  • Python使用colorlog实现控制台管理日志多种颜色显示

    Python使用colorlog实现控制台管理日志多种颜色显示

    colorlog 是一个 Python 日志库,它可以让你在控制台中以彩色的方式显示日志消息,使得日志更易于阅读和理解,下面就跟随小编一起来看看它的具体应用吧
    2024-03-03
  • Python容器类型公共方法总结

    Python容器类型公共方法总结

    这篇文章主要总结了Python容器类型公共方法,帮助大家更好的理解和学习python,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-08-08
  • python获得图片base64编码示例

    python获得图片base64编码示例

    这篇文章主要介绍了用python语言获得图片的Base64编码的示例,大家参考使用吧
    2014-01-01
  • python障碍式期权定价公式

    python障碍式期权定价公式

    这篇文章主要为大家详细介绍了python障碍式期权定价公式,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-07-07
  • 使用Python实现视频封面批量下载器

    使用Python实现视频封面批量下载器

    在视频网站上,每个视频都有一个独特的封面图像,本文主要为大家详细如何使用Python编写一个视频封面批量下载器,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2024-04-04
  • 详解Python字典查找性能

    详解Python字典查找性能

    这篇文章主要为大家介绍了Python字典查找性能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助<BR>
    2021-12-12
  • django中的select_related和prefetch_related性能优化分析

    django中的select_related和prefetch_related性能优化分析

    这篇文章主要介绍了django中的select_related和prefetch_related性能优化分析,本文给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2024-07-07
  • Python文件与文件夹操作大全(非常全面)

    Python文件与文件夹操作大全(非常全面)

    Python具有强大的文件处理功能,如文件的创建、打开、文件内容的写入、读出文件中的内容等等,这篇文章主要介绍了Python文件与文件夹操作,需要的朋友可以参考下
    2023-09-09

最新评论