python快速讀取excel

python處理excel資料也是經常需要用到的。本文介紹2種python讀取excel的方法：openpyxl和pandas。事實上，pandas讀取excel比openpyxl更方便，有需要的直接往後拉，看第二種。

import openpyxl
excel_name = 't1.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(excel_name)
ws = wb.active
print(ws.cell(row=1, column=1).value)
# or
print(ws.cell(1, 1).value)

這裡就會列印第一行第一列的那個值，即a1處的值。

openpyxl的好處是，它會用excel的結構來對待**資料。如上面**所示，ws就是從excel裡獲取到的結構化資料。這個結構化資料既不是list，也不是dict，而是擁有excel結構的資料。可以通過ws.cell(row, column)來訪問**中的每乙個格仔。

上面的**還可以這樣變換：

import openpyxl
excel_name = 't1.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(excel_name)
ws = wb.active
print(ws['a1'].value)

這裡的a1就是第一行第一列的那個值，你搞清楚excel**的行列就應該知道a1是什麼，同理還有a2，b2...等等。

如果想遍歷這個excel該怎麼辦呢？

沒錯，還是得for迴圈，

import openpyxl
excel_name = 't1.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(excel_name)
ws = wb.active
# print a column
for r in range(ws.max_row):
print(ws.cell(r+1, 1).value)

這裡有個小細節，因為excel中行和列的取值都不能為0，即都是從1開始，所以需要r+1。

如果咱需要把excel中的某列或者某行轉換成python最方便處理的list，怎麼做呢？

那就自己寫個函式唄：

import openpyxl
excel_name = 't1.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(excel_name)
ws = wb.active
def read_excel_by_rc(ws, r=-1, c=-1):
ls = 
if r == -1 and c == -1:
return
if r > 0 and c == -1:
for c in range(ws.max_column):
elif r == -1 and c > 0:
for r in range(ws.max_row):
else:
print('please input right (r, c) pair!')
return ls
print(read_excel_by_rc(ws, r=1))
print(read_excel_by_rc(ws, c=3))

pandas直接可以把excel**當numpy矩陣處理，更加方便。

import pandas
excel_name = 't1.xlsx'
pd_excel = pandas.read_excel(excel_name)
# 如果有多個sheet, 可以指定sheet name
# pd_excel = pandas.read_excel(excel_name， sheet_name='student')
table1 = pd_excel.values
print(table1)
print(type(table1))
# table1完全可以被當作乙個二維list來索引，方便又好用

table1完全可以被當作乙個二維list來索引，方便又好用。

python快速讀取excel

快速讀取SharedPreferences資料

Xml快速讀取方式

C 下快速讀取檔案

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Xml快速讀取方式

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