大家好，我是早起。

在之前的Python办公自动化系列文章中，我们已经相信介绍了openyxl、xlsxwriter等Python操作Excel库。

相信大家对于几个库的差异与使用场景有了一定的认识，本文将继续介绍另外两种操作Excel的Python库---xlrd与xlwt。看看这两者搭配起来如何玩出火花！

和以前文章一样，有请老朋友openpyxl登场来进行对比

“

openyxl：可以对xlsx、xlsm文件进行读、写操作，主要对Excel2007年之后的版本(.xlsx)

xlrd：可以对xlsx、xls、xlsm文件进行读操作且效率高

xlwt：主要对xls文件进行写操作且效率高，但是不能执行xlsx文件

”

通过对比，可以看到在效率上而言，xlrd&xlwt比openyxl要高效得多。而写入数据方面上而言，openyxl又比较贴近我们的日常所需，所以两种方式来处理Excel各有千秋。

一、简介

xlrd是用来从Excel中读写数据的，但我们通常只用它进行读操作，写操作会相对于装门写入的模块麻烦一些。其实，后面的rd可以看出是reader的缩小。

类比于xlrd的reader，那么xlwt就相对于writer，而且很纯正的一点就是它只能对Excel进行写操作。xlwt和xlrd不光名字像，连很多函数和操作格式也是完全相同。下面让我们慢慢介绍。

二、安装与使用

安装很简单，直接在命令行或者终端中使用pip安装

pip install Xlrd

pip install xlwt

而使用xlrd&xlwt操作Excel的大致过程如下图所示

三、xlrd常用操作详解

现在我们讲解xlrd操作Excel部分常用操作，先准备一份Excel文件，大致如下图：

用xlrd进行读取比较方便，流程和平常手动操作Excel一样，打开工作簿(Workbook)，选择工作表(sheets)，然后操作单元格(cell)。接下来先介绍一下基本操作在举个例子。

3.1 打开Excel文件

import xlrddf = xlrd.open_workbook(name)

先导入模块而后使用open_workbook()函数来读取指定的一个工作簿对象。这里的参数name是Excel文件的名字，一般使用的是相对路径的名字，结果如下

3.2 查看工作簿中所有sheet

df.sheet_names()

我们读取上述文件，便可以得到以列表形式嵌字符串的值。

3.3 选择某一个工作表

先看代码

table=df.sheets()[0]  #列表是从0开始计数table=df.sheet_by_index(0)table=df.sheet_by_name('name')

第一行代码是获取第一个工作表的意思，写法是根据内置的列表格式来选取的。

第二行代码顾名思义是通过索引获取第一个工作表，这里的索引与pandas中DataFrame的index索引类似，只不过对象换成了工作表。

第三行代码是通过表的名称选择工作表，如果工作表是有自己的名字的，那么这个读取方式是最方便的。

打印table，可以得到类似下图的结果

3.4 获取表格的行数和列数

注意，这里不需要在函数后面加小括号，否则你可能debug时都头痛于错在哪。

row=table.nrows

col=table.ncols

打印row和col，可以发现是和我们的原表格一样的行列数。

3.5 获取整行和整列的值

这里需要注意两个参数：num1和num2

table.row_values(num1)table.column_values(num2)

num1在row_values()中，指的是选取的行数时多少，例如我们选取第一行所有字段名称数据，那么这个num1就是0。

同理，column_values()的参数就是第几列的意思。

它出来的值是一个列表的形式。调用第一行代码，可以得到如下结果。

3.6 通过循环读取表格的所有行

在第五步我们实现了读取单行单列的数据，那么我们就用循环来将所有行打印出来。

for i in range(table.nrows):

 print (table.row_values(i))

效果如下

3.7 获取单元格的值

代码很简单，有点像VBA

cell1=table.row(0)[0].valuecell1=table.cell(0,0).valuecell1=table.col(0)[0].value

第一行获取单元格值的方式是通过调取指定行数据进行筛选。

第二行是以二维的形式获取，即(第i行，第j列)形式。

第三行与第一行类似是通过列索引调用。

3.8 例子

最后来举一个完整的例子

df=xlrd.open_workbook('data.xlsx')  

table=df.sheet_by_name('早起Python')

data_list=[] 

data_list.append(table.row_values(1))

for i in data_list:

    print(i)

打出来的结果

这里我们的目的是选取上述讲解过的语法，将第三行所有数据放到data_list列表中并用for循环将它打印出来。

四、xlwt常用操作详解

4.1 新建一个Excel文件

直接使用.Workbook()即可

import xlwtdf2 = xlwt.Workbook()

4.2 新建一个工作表

这里的name是工作表的名称

table2=df2.add_sheet('name')

4.3 写入数据到指定单元格

这里有三个参数，前两个参数对应(第i行,第j列)，代表的是单元格的位置。第三个参数是要写的值(可以是字符串、数字)

table2.write(0,0,'Python')

需要注意的是，如果是对同一个单元格重复操作，会让Python报错(多次输入错误)，所以如果想要取消这个功能，则添加这个参数在新建工作表的代码里面。

table2=df2.add_sheet('name',cell_overwrite_ok=True)

4.4 保存文件

上面提示过，xlwt仅支持.xls的文件格式输出，常用的xlsx是不行的。这也是这个模块的一种缺陷。

df2.save('data2.xls')

4.5 改变样式

调整样式也是可以的，先看几行代码

style=xlwt.XFStyle()
font=xlwt.Font()
font.name='name Times New Roman'
font.bold=True
style.font=font

sheet.write(0,1,'Python',style)

第一行代码是初始化样式，可以认为是一个类似于父类的东西。

第二行代码是为样式创建字体

第三行代码是指定字体的名字，这里用到的是name Times New Roman这个类型。

第四行代码是字体加粗，以布尔值的形式的设定。

第五行代码是将font设定为style的字体

第六行代码是写入文件单元格时怎么运用这个格式。

4.6 例子：

最后，我们结合两个模块进行读写操作。

我们的目标是将已经准备好的data文件进行读取，并将其内容进行倒序排序，最终以转置形式输出。先思考一下如何使用代码实现👇

“

对于xlwt写入部分，先创建一个早起Python的工作表。并将提取的数据列表data_list1用列表的倒叙来排序。最后用pop()函数把两个字段名称（grammer 和 popularity）放在首位。最后结合我们写入部分讲解的内容进行保存。

在xlrd读取部分我们稍有不同的是，我们的for循环用在了提取所有数据这一步骤，而不再是循环输出列表值。

”

所以完整代码如下

import xlrddf=xlrd.open_workbook('data.xlsx')  table=df.sheet_by_name('早起Python')data_list=[] for i in range(table.nrows):    data_list.append(table.row_values(i))data_list1 = []data_list1 = data_list[::-1]item = data_list1.pop(-1)data_list1.insert(0,item)import xlwtdf2 = xlwt.Workbook()table2=df2.add_sheet('早起Python')for i in range(2):    for j in range(9):        table2.write(i,j,data_list1[j][i])df2.save('data2.xls')

至此我们就将xlrd与xlwt的常用操作都盘点了一遍，如果想要了解的透彻一点的话，早起还是建议按照文中介绍的顺序自己动手敲一遍代码来体会！

最后也希望大家能够体会不同库之间的异同与使用场景，当然Python操作Excel的库并不止这五个(openpyxl、xlswriter、xlwings、xlrd、xlwt)，我会在全部介绍一遍后为大家送上总结！

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早起收藏了 2 张Python 数据分析速查表，每一张都是非常实用 ~

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