如何在Python中导入EXCEL数据

一、前期准备

        此篇使用两种导入excel数据的方式，形式上有差别，但两者的根本方法实际上是一样的。

        首先需要安装两个模块，一个是pandas，另一个是xlrd。

        在顶部菜单栏中点击文件，再点击设置，然后在设置中找到以下界面，并点击“+”号。

        然后会出现以下界面，在搜索框中分别搜索以上两个模块：pandas/xlrd。

        选中搜索出来的模块，并点击左下角的的安装按钮，便可将模块安装到自己电脑中。

         需要注意的是，xlrd的新版本并不支持xlsx格式的excel表格，如果安装新版本的xlrd模块则会导致在运行代码的时候报错，而解决办法则是选择较低版本的xlrd模块进行安装。一般推荐安装1.2.0的版本即可。

        当两个模块都安装好后，便可以开始编写代码用python来读取excel表格里的数据了。

二、编写代码基本思路

       编写代码前需要思考打开EXCEL表格需要几步，或者说是哪些步骤。

        （1）通过文件路径打开文件的工作簿。

        （2）根据名称找到工作表 。

        （3）根据行（nrows）和列（ncols）读取单元格的位置。

        （4）通过单元格位置获取单元格当中的数据（数值）。

三、编写代码读取数据

3.1 

        首先是第一种方式，即导入pandas的方式来读取EXCEL表格中的数据。

        其中  r"D:\杂货\编码数据.xlsx"  为表格路径，sheet_name="Sheet1"为所读取的表单Sheet1。

        pd.read_excel()为读取表格所使用的方法。

import pandas as pd#导入pandas库
fm=pd.read_excel(r"D:\杂货\编码数据.xlsx",sheet_name="Sheet1")#用该方法读取表格和表单里的单元格的数据
print(fm)

        运行以上代码便可输出以下结果，由于表单的数据过多，因此在输出时其中间数据会以“···”的形式省略掉。

 3.2

        接下来是使用导入xlrd模块的方式来读取表格数据。

        其中使用了xlrd.open_workbook()方法来打开EXCEL文件。

        sheet_by_name()方法用于打开EXCEL文件中的Sheet表单。

        通过两个for循环遍历出每个单元格的“行”和“列”的值，相当于坐标系中的“横轴”和“纵轴”，由此可以定义一个点的位置，EXCEL表格中同理，通过行列的数值可以得到指定单元格中的值。

        最后将读取得到的每一个单元格的值放入到dataset这个列表中，并通过pprint输出该列表（若pprint报错则需要到设置中添加pprint，方法同本文“一、前期准备”部分），输出结果可见下图。

        注：网络上有些代码示例在for循环中的range()函数可能会写成xrange()函数，而在python3中两者的功能都能在range()函数中实现，因此可直接使用range()函数，而不必太纠结于xrange()函数的问题。

import xlrd#导入xlrd库
file='D:/杂货/编码数据.xlsx'#文件路径
wb=xlrd.open_workbook(filename=file)#用方法打开该文件路径下的文件
ws=wb.sheet_by_name("Sheet1")#打开该表格里的表单
dataset=[]
for r in range(ws.nrows):#遍历行
   col=[]
   for l in range(ws.ncols):#遍历列
       col.append(ws.cell(r, l).value)#将单元格中的值加入到列表中(r,l)相当于坐标系，cell（）为单元格，value为单元格的值
   dataset.append(col)
from pprint import pprint#pprint的输出形式为一行输出一个结果，下一个结果换行输出。实质上pprint输出的结果更为完整
pprint(dataset)

         由于使用了循环遍历的方法，因此该处输出的结果为EXCEL文件中所包含的所有的单元格的值，因此输出结果很长，与前一部分的输出结果稍有不同。

四、结语

        以上便是本篇的所有内容，编写该文的目的除了记录自学python数据处理的过程外，顺便将一些个人碰到的问题摘取下来，给出个人当时解决该类问题的方法与经验，并分享出来，适用于从零开始学习的朋友。并非专业的编程博主，存在的表述不正确等问题还请指出与理解。本篇为基础准备部分，后续会逐步分享其他的数据分析操作的教程。

来源：https://blog.csdn.net/Deng333333555/article/details/125092526