一、适用场景

在很多数据统计或者数据分析的场景中,我们都会使用到excel;

在一些系统中我们也会使用excel作为数据导入和导出的方式,那么如何使用python加以辅助我们快速进行excel数据做更多复杂和精确的处理,下面通过pyexcel_xls模块进行。

二、模块概述

pyexcel-xls 以 OrderedDict 结构处理数据,将整个excel文件转化为一个OrderedDict (有序字典)结构:

每个key就是一个子表(Sheet);

每个子表(Sheet),转化为一个列表结构:很像二维数组,第一层列表为行(Row),行的下标为列(Column),对应的值为单元格的值;

编码为 unicode,如果有中文必须进行转换。

三、读excel数据(xls,xlsx)

3.1 先创建一个excle文件,readfile.xls,里面有如下数据:

3.2 下面看如何读取这个文件:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
___Author___ = "Alfred Xue"
___Date_____ = "2017/11/8 上午10:08" # pyexcel_xls 以 OrderedDict 结构处理数据
from collections import OrderedDict
from pyexcel_xls import save_data
from pyexcel_xls import get_data def read_xls_file():
data = get_data(r"data/readfile.xls")
print("数据格式:" type(data))
for sheet_n in data.keys():
print(sheet_n, ":", data[sheet_n]) if __name__ == "__main__":
read_xls_file()

输出结构:

数据格式: <class 'collections.OrderedDict'>
Sheet1 : [['ID', '用户名', '密码', '角色'], ['', 'Alfred', 'adfaoiqjofj', '管理员'], ['', 'Jack', ';kndfiqoe', '用户'], [], [], [], [], [], [], [], []] Process finished with exit code 0

可以看到:

整个excel文件,转化为一个OrderedDict (有序字典)结构:每个key就是一个子表(Sheet)。

每个子表(Sheet),转化为一个列表结构:很像二维数组,第一层列表为行(Row),行的下标为列(Column),对应的值为单元格的值。

编码为 unicode 简单,易用,读出数据后,非常适合做二次处理!

■ 注意,excel文件名(就是那个xls或者xlsx文件),尽量不要用中文,如果您要使用中文,请转化为unicode编码,如:

data = get_data(unicode(r"D:\试试.xlsx", "utf-8"))

四、写excel数据(xls)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
___Author___ = "Alfred Xue"
___Date_____ = "2017/11/9 下午3:57" # pyexcel_xls 以 OrderedDict 结构处理数据
from collections import OrderedDict from pyexcel_xls import get_data
from pyexcel_xls import save_data # 写Excel数据, xls格式
def save_xls_file():
data = OrderedDict()
# sheet表的数据
sheet_1 = []
row_1_data = ["ID", "序号", "等级"] # 每一行的数据
row_2_data = [4, 5, 6]
# 逐条添加数据
sheet_1.append(row_1_data)
sheet_1.append(row_2_data)
# 添加sheet表
data.update({"Sheet1": sheet_1}) # 保存成xls文件
save_data("data/writefile.xls", data) if __name__ == '__main__':
save_xls_file()

生成excel文件效果:

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