1、用xlrd包读取excel数据
import xlrddef read_excel():# 打开文件，xlrd.open_workbook()，函数中参数为文件路径，分为相对路径和绝对路径workBook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Lj\Desktop\data.xls')# 获取所有sheet的名字(list类型)allSheetNames = workBook.sheet_names()print(allSheetNames);# 按索引号获取单个sheet的名字（string类型）sheet1Name = workBook.sheet_names()[0]print(sheet1Name);# 获取sheet内容## 按索引号获取sheet内容sheet1_content1 = workBook.sheet_by_index(0); # sheet索引从0开始## 按sheet名字获取sheet内容，workBook.sheet_by_name()括号内的参数是sheet的真实名字sheet1_content2 = workBook.sheet_by_name('省煤器+蒸发区')# 获取sheet的名称，行数，列数print(sheet1_content1.name,sheet1_content1.nrows,sheet1_content1.ncols)# 获取整行和整列的值（数组）rows = sheet1_content1.row_values(3)# 获取第四行内容cols = sheet1_content1.col_values(2)# 获取第三列内容print(rows);# 使用循环获得多行的数据并保存到table中，获得多列数据是同样的方法table = []# 定义一个空列表，将读取的每一行数据保存到该列表中for i in range(sheet1_content1.nrows):rows = sheet1_content1.row_values(i)table.append(rows)print(rows)# 获取单元格内容(三种方式)print(sheet1_content1.cell(1, 0).value)print(sheet1_content1.cell_value(2, 2))print(sheet1_content1.row(2)[2].value)# 获取单元格内容的数据类型# Tips: python读取excel中单元格的内容返回的有5种类型 [0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error]print(sheet1_content1.cell(1, 0).ctype)if __name__ == '__main__':read_excel()2、用pandas包读取excel数据
先熟悉以下read_excel函数中常用的几个参数，想要看完整的参数解释可以参考Pandas read_excel()参数详解_leenuxcore的博客-CSDN博客_read_excel
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True)
其中io表示文件路径，示例：io=r”文件绝对路径”；sheet_name表示sheet的名称，默认为0，表示不输入sheet_name的参数下，默认引用第一张sheet的数据，示例：sheet_name=”sheet名称”或sheet_name=[1]（[1]表示第二个的sheet）或sheet_name=None（None 表示引用所有sheet）；header表示用第几行作为表头，默认header=0，即默认第一行为表头，示例：hearder=1（选择第二行为表头，第一行数据就不要了）或header=None（表示不使用数据源中的表头）；index_col指定列为索引列，示例：index_col=None（默认项，也就是索引为0的列用作DataFrame的行标签）或index=0（指定第几列为索引列）；usecols默认为None，解析所有列，如果为str，则表示Excel列字母和列范围的逗号分隔列表（例如“ A：E”或“ A，C，E：F”），范围全闭，如果为int，则表示解析到第几列，如果为int列表，则表示解析那几列；squeeze默认为False，如果设置squeeze=True则表示如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series；dtype是指定列的数据类型，示例：dtype=None（默认为None，也就是不改变数据类型）或dtype={0:”float64″, 2:str}；engine可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件；converters是对指定列的数据进行指定函数的处理，传入参数为列名与函数组成的字典。key 可以是列名或者列的序号，values是函数，可以def函数或者直接lambda都行；true_values将指定的文本转换为True，默认为None，false_values将指定的文本转换为False，默认为None，示例：true_values=[‘女’],false_values=[‘男’]；skiprows表示跳过指定的行，示例：skiprows=1；nrows指定需要读取前多少行，通常用于较大的数据文件中，默认为None，示例：nrows=3（读取前三行）；na_values指定某些列的某些值为NaN，示例：na_values=’大’；keep_default_na表示导入数据时是否导入空值。
import pandas as pd# 创造一个文件名变量，此处用的是绝对路径，Windows需要加rfile_name = r'C:\Users\Lj\Desktop\data.xls'# 使用ExcelFiletable = pd.ExcelFile(file_name)print(type(table))print(table.sheet_names)# 按照顺序获取sheet名称# 提取表格信息sheet1 = table.parse(sheet_name=0)# 可以使用序号，一次性读取多个可用列表[0,1]sheet2 = table.parse(sheet_name=table.sheet_names[1])# 也可以使用sheet名# 使用read_excel()# 逐个sheet读取st1 = pd.read_excel(file_name, sheet_name='省煤器+蒸发区', header=1)st2 = pd.read_excel(file_name, sheet_name='过热器系统')# 一次读取多个sheettable = pd.read_excel(file_name, sheet_name=[0, 1])print(st1.shape)# 输出元组，分别为行数和列数，默认第一行是表头不算行数print(st1)# 输出该sheet的所有内容print(st1.values)# 输出第一行以外的值print(st1.values[0])# 输出第一行的值print(st1['省煤器压力'].values)# 输出具体一列的值