如何将python数据导入excel

9891 / 2026-02-12 08:32:02 新服预约

在Python中将数据导入Excel的方法有很多，包括使用库如pandas、openpyxl和xlsxwriter等。这些库提供了强大的功能和灵活性，使得将数据从Python导入Excel变得简单和高效。其中，pandas库是最常用的，因为它不仅能轻松地将数据导入Excel，还能进行数据处理和分析。openpyxl 和 xlsxwriter 也提供了丰富的功能，允许用户创建和修改Excel文件。

以下内容将详细探讨如何使用这些库将Python数据导入Excel，并通过实际示例和代码片段来展示具体的实现方法。

一、使用Pandas库将数据导入Excel

1、安装和导入Pandas库

首先，确保已经安装了pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，在Python脚本中导入pandas库：

import pandas as pd

2、创建数据框并导出为Excel文件

创建一个pandas数据框，并使用 to_excel 方法将其导出为Excel文件：

# 创建数据框

data = {

'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],

'Age': [25, 30, 35],

'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']

}

df = pd.DataFrame(data)

导出为Excel文件

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们创建了一个包含三列（Name、Age和City）的数据框，然后将其导出为名为 output.xlsx 的Excel文件。

3、添加多个工作表

有时我们需要将多个数据框导出到同一个Excel文件中的不同工作表。可以使用 ExcelWriter 对象来实现：

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:

df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')

在这个例子中，我们将两个数据框 df1 和 df2 分别导出到Excel文件的不同工作表 Sheet1 和 Sheet2 中。

二、使用Openpyxl库将数据导入Excel

1、安装和导入Openpyxl库

如果没有安装openpyxl库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

然后，在Python脚本中导入openpyxl库：

from openpyxl import Workbook

2、创建工作簿并添加数据

创建一个新的工作簿和工作表，并向工作表中添加数据：

# 创建一个新的工作簿

wb = Workbook()

ws = wb.active

添加数据

ws['A1'] = 'Name'

ws['B1'] = 'Age'

ws['C1'] = 'City'

data = [

['Alice', 25, 'New York'],

['Bob', 30, 'Los Angeles'],

['Charlie', 35, 'Chicago']

]

for row in data:

ws.append(row)

保存工作簿

wb.save('output.xlsx')

在上述代码中，我们创建了一个新的工作簿和默认的工作表，并向工作表中添加了数据。最后，将工作簿保存为 output.xlsx 文件。

3、修改现有的Excel文件

如果你需要修改现有的Excel文件，可以使用openpyxl库打开并编辑文件：

from openpyxl import load_workbook

打开现有的工作簿

wb = load_workbook('output.xlsx')

ws = wb.active

修改数据

ws['A2'] = 'David'

ws['B2'] = 40

ws['C2'] = 'San Francisco'

保存工作簿

wb.save('output.xlsx')

在这个例子中，我们打开了现有的 output.xlsx 文件，并修改了其中的一些数据。

三、使用XlsxWriter库将数据导入Excel

1、安装和导入XlsxWriter库

如果没有安装xlsxwriter库，可以使用以下命令进行安装：

pip install XlsxWriter

然后，在Python脚本中导入xlsxwriter库：

import xlsxwriter

2、创建工作簿并添加数据

创建一个新的工作簿和工作表，并向工作表中添加数据：

# 创建一个新的工作簿和工作表

workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx')

worksheet = workbook.add_worksheet()

添加数据

worksheet.write('A1', 'Name')

worksheet.write('B1', 'Age')

worksheet.write('C1', 'City')

data = [

['Alice', 25, 'New York'],

['Bob', 30, 'Los Angeles'],

['Charlie', 35, 'Chicago']

]

row = 1

for name, age, city in data:

worksheet.write(row, 0, name)

worksheet.write(row, 1, age)

worksheet.write(row, 2, city)

row += 1

关闭工作簿

workbook.close()

在上述代码中，我们创建了一个新的工作簿和工作表，并向工作表中添加了数据。最后，关闭工作簿以保存文件。

3、添加格式和图表

XlsxWriter库还允许我们添加格式和图表，增强Excel文件的可视化效果：

# 创建一个新的工作簿和工作表

workbook = xlsxwriter.Workbook('formatted_output.xlsx')

worksheet = workbook.add_worksheet()

添加格式

bold = workbook.add_format({'bold': True})

worksheet.write('A1', 'Name', bold)

worksheet.write('B1', 'Age', bold)

worksheet.write('C1', 'City', bold)

data = [

['Alice', 25, 'New York'],

['Bob', 30, 'Los Angeles'],

['Charlie', 35, 'Chicago']

]

row = 1

for name, age, city in data:

worksheet.write(row, 0, name)

worksheet.write(row, 1, age)

worksheet.write(row, 2, city)

row += 1

创建一个图表对象

chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})

配置图表数据

chart.add_series({

'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$4',

'values': '=Sheet1!$B$2:$B$4',

'name': 'Age'

})

插入图表

worksheet.insert_chart('E2', chart)

关闭工作簿

workbook.close()

在这个例子中，我们创建了一个包含格式和图表的Excel文件。通过 add_format 方法添加粗体格式，并使用 add_chart 方法创建一个柱状图。

四、结合多个库的使用

有时我们可能需要结合多个库的优点来完成复杂的数据导入任务。例如，我们可以使用pandas进行数据处理和分析，然后使用xlsxwriter添加格式和图表：

import pandas as pd

import xlsxwriter

创建数据框

data = {

'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],

'Age': [25, 30, 35],

'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']

}

df = pd.DataFrame(data)

使用ExcelWriter对象

with pd.ExcelWriter('combined_output.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:

df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

workbook = writer.book

worksheet = writer.sheets['Sheet1']

# 添加格式

bold = workbook.add_format({'bold': True})

worksheet.set_row(0, None, bold)

# 创建一个图表对象

chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})

# 配置图表数据

chart.add_series({

'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$4',

'values': '=Sheet1!$B$2:$B$4',

'name': 'Age'

})

# 插入图表

worksheet.insert_chart('E2', chart)

在这个例子中，我们先使用pandas创建并导出数据框，然后使用xlsxwriter添加格式和图表。

五、处理大数据集

在处理大数据集时，效率和性能是关键问题。pandas、openpyxl和xlsxwriter在处理大数据集时表现各异。以下是一些优化技巧：

1、使用Pandas的分块读取和写入

对于非常大的数据集，可以使用pandas的分块读取和写入功能：

chunk_size = 10000

with pd.ExcelWriter('large_output.xlsx') as writer:

for chunk in pd.read_csv('large_input.csv', chunksize=chunk_size):

chunk.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False, startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row)

通过分块处理数据，可以有效减少内存使用，提升处理大数据集的效率。

2、优化Openpyxl的性能

在使用openpyxl处理大数据集时，可以通过禁用公式和数据验证等功能来提升性能：

wb = Workbook(write_only=True)

ws = wb.create_sheet()

data = [

['Alice', 25, 'New York'],

['Bob', 30, 'Los Angeles'],

['Charlie', 35, 'Chicago']

]

for row in data:

ws.append(row)

wb.save('optimized_output.xlsx')

通过将工作簿设置为 write_only 模式，可以显著提升写入大数据集的性能。

3、优化XlsxWriter的性能

在使用xlsxwriter处理大数据集时，可以通过减少格式设置和图表生成等操作来提升性能：

workbook = xlsxwriter.Workbook('optimized_output.xlsx')

worksheet = workbook.add_worksheet()

data = [

['Alice', 25, 'New York'],

['Bob', 30, 'Los Angeles'],

['Charlie', 35, 'Chicago']

]

row = 0

for name, age, city in data:

worksheet.write(row, 0, name)

worksheet.write(row, 1, age)

worksheet.write(row, 2, city)

row += 1

workbook.close()

通过减少格式设置和图表生成，可以显著提升写入大数据集的性能。

六、总结和推荐

在将Python数据导入Excel的过程中，选择合适的库和方法非常重要。pandas 库适合进行数据处理和分析，并且可以轻松地将数据导出为Excel文件。openpyxl 和 xlsxwriter 则提供了更多的格式和图表功能，适合创建和修改复杂的Excel文件。

在项目管理过程中，可以使用研发项目管理系统PingCode 和通用项目管理软件Worktile 来高效地管理和跟踪项目进度。通过这些工具，可以更好地组织和管理数据，提升团队的协作效率。

希望这篇文章能帮助你更好地理解如何将Python数据导入Excel，并在实际项目中应用这些技术。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时与我联系。