python中xlrd模块详解——用于Excel文件读取的操作与实践
编辑：本站更新：2024-05-11 19:11:14人气：1574
在Python编程领域，处理表格数据是一项常见的任务。对于从Excel (.xls 或 .xlsx) 文件中读取和解析数据的需求尤为常见。为此，一个强大且广泛使用的第三方库便是`xlrd`，它为开发者提供了高效、灵活的方式来操作和实践对Excel文件的访问。
xlrd（eXceL Reader）是一个纯 Python 模块，专门设计用来打开并分析微软 Excel 格式的电子表格文件内容。其核心功能包括但不限于：支持BIFF (Binary Interchange File Format)格式.xls/.xlt文件以及XML based SpreadsheetML(.xlsx, .xlsm,.xltm)，能够准确无误地识别日期和其他特殊数值类型，并提供方便的数据结构来组织工作簿、表单及单元格等元素的内容。
首先，在使用xlrd之前需确保已通过pip或conda等方式安装了该模块：
pip install xlrd
接下来详细阐述如何利用xlrd进行具体的操作与实践:
1. **打开Workbook**
使用 `xlrd.open_workbook()` 函数可以轻松加载指定路径下的Excel文档：
import xlrd
# 打开excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
2. **获取Sheet对象**
工作薄由多个 sheet 组成，可通过索引或者名称取得相应的工作sheet:
first_sheet = workbook.sheet_by_index(0)
named_sheet = workbook.sheet_by_name("Sheet1")
3. **遍历/查询单元格值**
一旦获得 Sheet 对象后，则可按行迭代或直接定位到特定行列以提取单元格内的文本、数字或其他类型的值：
- 遍历所有单元格：
for row_num in range(sheet.nrows):
row_values = []
for col_num in range(sheet.ncols):
cell_value = sheet.cell(row_num, col_num).value
row_values.append(cell_value)
print(row_values)
- 直接访问某个位置的单元格：
specific_cell = sheet.cell(rowIndex, columnIndex).value
4. **理解不同类型的数据**
excel中的单元格可能包含各种不同类别的数据如字符串、整数、浮点数甚至公式计算结果或者是时间戳等特殊的内部表示形式。xlrd会自动转换这些原始二进制存储方式为我们能直观理解和运用的标准Python数据类型。
5. **处理DateTime型数据**
在Excel里的时间通常会被编码为OLE Automation Dates。可以通过如下方法将其转化为标准datetime.datetime对象：
from datetime import datetime
ole_date = sheet.cell_value(rowx=rowNum,.colx=colNum)
python_datetime = xlrd.xldate_as_tuple(ole_date, workbook.datemode)
dt_object = datetime(*python_datetime[:6])
综上所述，借助于xlrd这一强大的工具集，我们可以非常便捷地实现针对各类复杂场景下Excel文件的大规模读取与数据分析需求。无论是在日常办公自动化脚本编写还是大型数据分析项目开发过程中，xlrd都以其丰富的API接口和完善的功能特性扮演着不可或缺的角色。不过需要注意的是，由于维护策略变更，自版本v2.0起xlrd不再支持`.xlsx`新式Office Open XML格式文件，对此有需要的话建议转向诸如openpyxl这类兼容新版格式的替代品继续完成相关任务。
xlrd（eXceL Reader）是一个纯 Python 模块，专门设计用来打开并分析微软 Excel 格式的电子表格文件内容。其核心功能包括但不限于：支持BIFF (Binary Interchange File Format)格式.xls/.xlt文件以及XML based SpreadsheetML(.xlsx, .xlsm,.xltm)，能够准确无误地识别日期和其他特殊数值类型，并提供方便的数据结构来组织工作簿、表单及单元格等元素的内容。
首先，在使用xlrd之前需确保已通过pip或conda等方式安装了该模块：
shell
pip install xlrd
接下来详细阐述如何利用xlrd进行具体的操作与实践:
1. **打开Workbook**
使用 `xlrd.open_workbook()` 函数可以轻松加载指定路径下的Excel文档：
python
import xlrd
# 打开excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
2. **获取Sheet对象**
工作薄由多个 sheet 组成，可通过索引或者名称取得相应的工作sheet:
python
first_sheet = workbook.sheet_by_index(0)
named_sheet = workbook.sheet_by_name("Sheet1")
3. **遍历/查询单元格值**
一旦获得 Sheet 对象后，则可按行迭代或直接定位到特定行列以提取单元格内的文本、数字或其他类型的值：
- 遍历所有单元格：
python
for row_num in range(sheet.nrows):
row_values = []
for col_num in range(sheet.ncols):
cell_value = sheet.cell(row_num, col_num).value
row_values.append(cell_value)
print(row_values)
- 直接访问某个位置的单元格：
python
specific_cell = sheet.cell(rowIndex, columnIndex).value
4. **理解不同类型的数据**
excel中的单元格可能包含各种不同类别的数据如字符串、整数、浮点数甚至公式计算结果或者是时间戳等特殊的内部表示形式。xlrd会自动转换这些原始二进制存储方式为我们能直观理解和运用的标准Python数据类型。
5. **处理DateTime型数据**
在Excel里的时间通常会被编码为OLE Automation Dates。可以通过如下方法将其转化为标准datetime.datetime对象：
python
from datetime import datetime
ole_date = sheet.cell_value(rowx=rowNum,.colx=colNum)
python_datetime = xlrd.xldate_as_tuple(ole_date, workbook.datemode)
dt_object = datetime(*python_datetime[:6])
综上所述，借助于xlrd这一强大的工具集，我们可以非常便捷地实现针对各类复杂场景下Excel文件的大规模读取与数据分析需求。无论是在日常办公自动化脚本编写还是大型数据分析项目开发过程中，xlrd都以其丰富的API接口和完善的功能特性扮演着不可或缺的角色。不过需要注意的是，由于维护策略变更，自版本v2.0起xlrd不再支持`.xlsx`新式Office Open XML格式文件，对此有需要的话建议转向诸如openpyxl这类兼容新版格式的替代品继续完成相关任务。
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