Python操作Excel文件全攻略：xls/xlsx处理从入门到精通

引言：为何选择Python处理Excel？

在数据驱动的时代，Excel文件（.xls/.xlsx）仍是职场与科研中不可或缺的数据载体。Python凭借其丰富的生态库，能够高效完成Excel文件的读写、修改及自动化处理。本文将带你系统掌握Python操作Excel的核心技能，从基础工具选择到高级技巧，助你成为数据处理高手！

一、工具选型：三大核心库对比

1. Pandas：数据分析首选

• 适用场景：快速读写、数据清洗、统计分析。
• 优势：
  • 一行代码读取Excel：df = pd.read_excel('file.xlsx')
  • 支持筛选、分组、合并等复杂操作。
  • 输出结果可直接保存为Excel：df.to_excel('output.xlsx')
• 注意：需安装依赖库：

  pip install pandas openpyxl  # 推荐引擎组合
  pip install xlrd==1.2.0     # 仅限读取旧版.xls
  

2. Openpyxl：精细操作专家

• 适用场景：修改现有文件、处理公式/图表、设置单元格格式。
• 核心功能：

  from openpyxl import load_workbook
  wb = load_workbook('data.xlsx')
  ws = wb['Sheet1']
  ws['A1'] = '新标题'          # 修改单元格
  ws.append(['Tom', 25])       # 追加行数据
  wb.save('modified.xlsx')     # 保存修改
  

• 进阶技巧：
  • 批量设置样式：通过Font、PatternFill等类定义格式。
  • 插入行列：ws.insert_rows(2) 在第2行前插入空行。

3. Xlrd/Xlwt：旧版.xls专属方案

• 限制说明：
  • Xlrd 2.0+ 移除.xlsx支持，需固定版本：pip install xlrd