目录
Python Excel库对比
1 Python xlrd 读取 操作Excel
1.1 xlrd模块介绍
1.2 安装xlrd模块
1.3 使用介绍
1.4 实战训练
2 Python xlwt 写入 操作Excel（仅限xls格式！）
2.1 pip安装xlwt
2.2 使用xlwt创建新表格并写入
2.3 xlwt 设置字体格式
2.4 xlwt 设置列宽
2.5 xlwt 设置行高
2.6 xlwt 合并列和行
2.7 xlwt 添加边框
2.8 xlwt为单元格设置背景色
2.9 xlwt设置单元格对齐
3 Python xlutils 修改 操作Excel
3.1 pip安装xlutils
3.2 xlutils拷贝源文件（需配合xlrd使用）
3.3 xlutils 读取 写入 （也就是修改）Excel 表格信息
4 Python xlwings 读取 写入 修改 操作Excel
4.1 pip安装xlwings
4.2 基本操作
4.3 引用工作薄、工作表和单元格
4.4 写入&读取数据
4.5 常用函数和方法
4.6 数据结构
4.7 xlwings生成图表
4.8 实战训练
4.9 更多请参考
5 Python openpyxl 读取 写入 修改 操作Excel
5.1 openpyxl 基本操作
5.2 openpyxl生成2D图表
5.3 openpyxl生成3D图表
5.4 实战训练
6 Python xlswriter 写入 操作Excel
6.1 xlswriter基本操作
6.3 xlswriter 生成折线图
6.4 xlswriter 生成柱状图
6.5 xlswriter 生成饼图
6.6 实战训练
7 Python win32com 读取 写入 修改 操作Excel
7.1 pip安装win32com
7.2 Python使用win32com读写Excel
8 Python pandas 读取 写入 操作Excel
8.1 pip安装pandas
8.2 pandas 读写 Excel
Python Excel库对比
我们先来看一下python中能操作Excel的库对比（一共九个库）：
1 Python xlrd 读取 操作Excel
1.1 xlrd模块介绍
（1）什么是xlrd模块？
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库。
（2）为什么使用xlrd模块？
在UI自动化或者接口自动化中数据维护是一个核心，所以此模块非常实用。
xlrd模块可以用于读取Excel的数据，速度非常快，推荐使用！
官方文档：https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/
1.2 安装xlrd模块
到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装，前提是已经安装了python 环境。
或者在cmd窗口 pip install xlrd
pip install xlrd
我这里是anaconda自带有xlrd，所以提示已经安装：
1.3 使用介绍
1、常用单元格的数据类型
empty（空的）
string（text）
number
date
boolean
error
blank（空白表格）
2、导入模块
import xlrd
3、打开Excel文件读取数据
data = xlrd.open_workbook(filename)#文件名以及路径，如果路径或者文件名有中文给前面加一个 r
4、常用的函数
excel中最重要的方法就是book和sheet的操作
（1）获取book（excel文件）中一个工作表
table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_index(sheet_indx) #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_name(sheet_name) #通过名称获取
# 以上三个函数都会返回一个xlrd.sheet.Sheet()对象
names = data.sheet_names() #返回book中所有工作表的名字
data.sheet_loaded(sheet_name or indx) # 检查某个sheet是否导入完毕
（2） 行的操作
nrows = table.nrows
# 获取该sheet中的行数，注，这里table.nrows后面不带().
table.row(rowx)
# 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表,这与tabel.raw()方法并没有区别。
table.row_slice(rowx)
# 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表
table.row_types(rowx, start_colx=0, end_colx=None)
# 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表；
# 返回值为逻辑值列表，若类型为empy则为0，否则为1
table.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None)
# 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表
table.row_len(rowx)
# 返回该行的有效单元格长度，即这一行有多少个数据
（3）列（colnum）的操作
ncols = table.ncols
# 获取列表的有效列数
table.col(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
# 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表
table.col_slice(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
# 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表
table.col_types(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
# 返回由该列中所有单元格的数据类型组成的列表
table.col_values(colx, start_rowx=0, end_rowx=None)
# 返回由该列中所有单元格的数据组成的列表
（4）单元格的操作
table.cell(rowx,colx)
# 返回单元格对象
table.cell_type(rowx,colx)
# 返回对应位置单元格中的数据类型
table.cell_value(rowx,colx)
# 返回对应位置单元格中的数据
1.4 实战训练
我们先在表格放入以下数据，点击保存：
使用xlrd模块进行读取：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-556077.html
import xlrd
xlsx = xlrd.open_workbook('./3_1 xlrd 读取 操作练习.xlsx')
# 通过sheet名查找：xlsx.sheet_by_name("sheet1")
# 通过索引查找：xlsx.sheet_by_index(3)
table = xlsx.sheet_by_index(0)
# 获取单个表格值 (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值
value = table.cell_value(2, 1)
print("第3行2列值为",value)
# 获取表格行数
nrows = table.nrows
print("表格一共有",nrows,"行")
# 获取第4列所有值（列表生成式）
name_list = [str(table.cell_value(i, 3)) for i in range(1, nrows)]
print("第4列所有的值：",name_list)
打印结果：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-556077.html
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