“日出东海落西山 愁也一天 喜也一天 遇事不钻牛角尖”

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前言

今天讲什么？：

Excel 文件是我们日常数据处理和管理中常见的工具，尤其是在学校、工作和日常生活中都非常有用。无论是用来做数据统计、制作报表，还是进行分析，Excel 文件都非常方便。而 Python 是一门强大的编程语言，可以帮助我们快速读取和处理 Excel 文件中的数据。这篇文章会详细讲解，如何使用 Python 来读取 Excel 文件。
在数学建模中，C题的数据处理部分更是离不开他。
今天，我们就一起从零开始如何使用 Python 读取 Excel 文件。

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文章有误敬请斧正 不胜感恩！||Day03

提示：以下是本篇文章正文内容，

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为什么要用 Python 读取 Excel 文件？

在 Excel 文件较少、较简单时，手动打开文件并处理可能是不错的选择。但如果数据量大，或者需要重复进行操作时，用编程来自动处理 Excel 文件就显得非常高效了。Python 是一门功能强大且易学的语言，借助它的各种工具库，我们可以非常轻松地读取、修改甚至创建 Excel 文件。

接下来，我会一步步教大家如何使用 Python 读取 Excel 文件。

准备工作：安装所需工具

在开始之前，我们需要先安装 Python 和一些必要的工具库。Python 自身并不能直接读取 Excel 文件，但借助一些强大的库，我们可以轻松实现这个目标。接下来介绍最常用的工具库。

安装 Python

首先，如果你的电脑还没有安装 Python，你可以去 Python 官方网站 下载并安装。

安装 Pandas

Pandas 是一个非常流行的 Python 库，它让我们可以像操作 Excel 一样操作数据。要使用 Pandas，首先需要安装它。打开命令行窗口（Windows 的 CMD 或者 macOS 的 Terminal），然后输入以下命令进行安装：

pip install pandas

或者也可以在IDE中找到

安装 openpyxl

有时候，Pandas 需要借助 openpyxl 来处理 Excel 文件，尤其是 .xlsx 格式的文件，所以我们也需要安装它：

pip install openpyxl

安装好这些工具后，我们就可以开始编写代码来读取 Excel 文件了！

使用 Pandas 读取 Excel 文件

什么是 Pandas？

Pandas 是一个专门用来处理数据的库。它非常适合用于处理 Excel 这样的表格数据。读取 Excel 文件后，Pandas 会把数据转换成类似于表格的格式，称为 DataFrame，让我们可以轻松地进行查看、修改和分析。

读取 Excel 文件的简单示例

假设你有一个名为 data.xlsx 的 Excel 文件，里面有一些数据。我们可以通过以下代码来读取这个文件：

import pandas as pd  # 引入 pandas 库

# 使用 pandas 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 输出读取的数据
print(df)

这段代码的工作原理很简单：

1. 首先，我们引入了 pandas 库，并将它命名为 pd 以方便调用。
2. 使用 pd.read_excel('文件名') 读取 Excel 文件。文件名可以是相对路径，也可以是绝对路径。
3. df 是读取后的数据对象，称为 DataFrame。我们可以把它理解为一个电子表格或表格数据。
4. 使用 print(df) 可以输出整个表格。
   

查看数据的前几行

有时候，Excel 文件可能会非常大，直接打印全部内容不太方便。我们可以使用 .head() 方法来只查看前几行数据：

print(df.head())  # 查看前5行数据

选择特定工作表

如果 Excel 文件里有多个工作表，Pandas 默认会读取第一个工作表。如果你想读取其他工作表，可以使用 sheet_name 参数指定工作表的名称：

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')

这里，Sheet2 是工作表的名字。如果你不知道工作表的名字，也可以用索引数字，比如第一个工作表是 0，第二个工作表是 1，依此类推：

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=1)  # 读取第二个工作表

只读取部分列

如果 Excel 文件中有很多列，但你只需要其中的几列数据，可以通过 usecols 参数选择特定的列。例如：

df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'C'])  # 只读取 A 列和 C 列

这样你就可以只读取那些对你有用的列，省去不必要的内容。

跳过特定行

有时候，Excel 文件的前几行可能是标题或者一些无用的信息。你可以使用 skiprows 参数跳过这些行：

df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2)  # 跳过前2行

这就会从第 3 行开始读取数据。

使用 openpyxl 读取 Excel 文件

Pandas 是最常用的工具，但如果，想更灵活地读取和修改 Excel 文件内容，openpyxl 是另一个不错的选择。它可以直接操作 Excel 文件里的数据、样式、公式等。

安装 openpyxl

如果你还没有安装 openpyxl，可以通过以下命令来安装：

pip install openpyxl

读取 Excel 文件的示例

以下是使用 openpyxl 读取 Excel 文件的简单代码：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 选择一个工作表
sheet = wb['Sheet1']

# 读取某个单元格的值
cell_value = sheet['A1'].value
print(cell_value)

# 读取多行数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=5, values_only=True):
    print(row)

• load_workbook 用于打开 Excel 文件。
• sheet['A1'].value 用于获取 A1 单元格的值。
• iter_rows 用于遍历多个单元格，比如上面的代码会打印前 5 行的数据。

使用 xlwings 操作 Excel 文件

如果我们需要与 Excel 应用程序直接交互（比如让 Excel 打开、显示并处理数据），或者类似操作。我们就可以使用 xlwings 这个库。
它甚至可以运行 VBA 宏，非常适合在需要大量操作 Excel 时使用。

安装 xlwings

pip install xlwings

使用 xlwings 读取 Excel

以下是使用 xlwings 读取 Excel 文件的简单代码：

import xlwings as xw

# 启动 Excel 应用程序
app = xw.App(visible=False)  # 设置为 False 时，Excel 不会在屏幕上显示

# 打开 Excel 文件
wb = xw.Book('data.xlsx')

# 选择工作表
sheet = wb.sheets['Sheet1']

# 读取 A1 单元格的值
cell_value = sheet.range('A1').value
print(cell_value)

# 关闭 Excel
wb.close()
app.quit()

• xw.App(visible=False) 可以让 Excel 在后台运行，而不显示在桌面上。如果你想看到 Excel 操作，可以把 visible 改为 True。
• range('A1').value 获取 A1 单元格的值。
• 在我们实际应用时，就应该根据我们自己的情况，来选定。

选择最适合的工具

在 Python 中，不同的工具适合不同的场景，读取 Excel 文件有很多种方式，例如：

• Pandas：万金油：适合大多数数据分析任务，快速读取和处理 Excel 数据。

• openpyxl：复杂处理：适合需要对 Excel 文件进行复杂操作（如修改样式、编辑单元格）的场景。

• xlwings：交互大王：适合与 Excel 应用程序交互，特别是在需要打开 Excel 并操作时。

总结

通过本文的介绍，我们学习了使用 Python 读取 Excel 文件的几种常用方法。

不管是在I/O中的简单的数据读取，还是复杂的 Excel 操作，Python 都能提供强大的工具帮助你处理这些任务。
哈哈

我们python真是世界上最好的语言.java

除此之外，根据我们的需求选择合适的库，既能提高效率，也能避免手动操作中的繁琐和错误。

希望这篇文章能帮助到大家来更好地掌握 Python 读取 Excel

文章如有错误是小生才疏学浅，还望各位看官海涵！

有问题欢迎各位多多评论交流。

我们下一篇再见！

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