Python中强大的库，海量Excel数据都不怕

0. 前言

从网页爬下来的大量数据需要清洗？

成堆的科学实验数据需要导入 Excel 进行分析？

有成堆的表格等待统计？

作为人生苦短的 Python 程序员，该如何优雅地操作 Excel？

得益于前人的辛勤劳作，Python 处理 Excel 已有很多现成的轮子，使用较多的有：

xlwings

http://docs.xlwings.org/en/stable/

openpyxl

https://openpyxl.readthedocs.io/en/latest/

pandas

http://pandas.pydata.org/

win32com

http://pythonexcels.com/python-excel-mini-cookbook/

xlsxwriter

https://xlsxwriter.readthedocs.io/

DataNitro

https://datanitro.com/

xlutils

https://pypi.python.org/pypi/xlutils/

上次我们介绍了下 xlutils，不少读者留言表示有比它更好使的模块，于是我们又把另外几个都体验了一遍。

本文将从运行环境、文档操作、基本功能和性能等方面对以上模块进行一次粗浅的比较，供大家参考。

1. 环境配置

再好的模块，也需要在正确的 Python 版本以及 Excel 版本才可运行。

提醒及注意：

xlutils 仅支持 xls 文件，即2003以下版本；

win32com 与 DataNitro 仅支持 windows 系统；

xlwings 安装成功后，如果运行提示报错“ImportError: no module named win32api”，请再安装 pypiwin32 或者 pywin32 包；

win32com 不是独立的扩展库，而是集成在其他库中，安装 pypiwin32 或者 pywin32 包即可使用；

DataNitro 是 Excel 的插件，安装需到官网下载。

2. 文档操作

虽然大家都是操作 Excel，但即使最基本的新建文件、修改文件、保存文件等功能，在不同的库中也存在差异。比如 xlsxwriter 并不支持打开或修改现有文件，xlwings 不支持对新建文件的命名，DataNitro 作为 Excel 插件需依托于软件本身，pandas 新建文档需要依赖其他库等等。

3. 基本功能

由于设计目的不同，每个模块通常着重于某一方面功能，各有所长。

xlwings

可结合 VBA 实现对 Excel 编程，强大的数据输入分析能力，同时拥有丰富的接口，结合 pandas/numpy/matplotlib 轻松应对 Excel 数据处理工作。

openpyxl

简单易用，功能广泛，单元格格式/图片/表格/公式/筛选/批注/文件保护等等功能应有尽有，图表功能是其一大亮点，缺点是对 VBA 支持的不够好。

pandas

数据处理是 pandas 的立身之本，Excel 作为 pandas 输入/输出数据的容器。

win32com

从命名上就可以看出，这是一个处理 windows 应用的扩展，Excel 只是该库能实现的一小部分功能。该库还支持 office 的众多操作。需要注意的是，该库不单独存在，可通过安装 pypiwin32 或者 pywin32 获取。

xlsxwriter

拥有丰富的特性，支持图片/表格/图表/筛选/格式/公式等，功能与openpyxl相似，优点是相比 openpyxl 还支持 VBA 文件导入，迷你图等功能，缺点是不能打开/修改已有文件，意味着使用 xlsxwriter 需要从零开始。

DataNitro

作为插件内嵌到 Excel 中，可完全替代 VBA，在 Excel 中使用 python 脚本。既然被称为 Excel 中的 python，协同其他 python 库亦是小事一桩。然而，这是付费插件...

xlutils

基于 xlrd/xlwt，老牌 python 包，算是该领域的先驱，功能特点中规中矩，比较大的缺点是仅支持 xls 文件。

4.性能

我们对几个库做了最基本的写入和读取测试，分别使用不同库进行添加及读取 1000行 * 700列 数据操作，得到所用时间，重复操作取平均值。另外在不同的电脑配置，不同的环境下结果肯定会有出入，数据仅供参考。

注：xlutils 最多只能写入 256 列，即 1000*256，用时3.8秒，表现不错；

DataNitro 与 xlsxwriter 不能打开 Excel 文件。

5. 小结

通过以上的分析，相信大家对几个库都有了简单的了解。在编写文章的过程中，笔者也在思考各个库最适合的应用场景。

不想使用 GUI 而又希望赋予 Excel 更多的功能，openpyxl 与 xlsxwriter，你可二者选其一；

需要进行科学计算，处理大量数据，建议 pandas+xlsxwriter 或者 pandas+openpyxl；

想要写 Excel 脚本，会 Python 但不会 VBA 的同学，可考虑 xlwings 或 DataNitro；

至于 win32com，不管是功能还是性能都很强大，有 windows 编程经验的同学可以使用。不过它相当于是 windows COM 的封装，自身并没有很完善的文档，新手使用起来略有些痛苦。

你可根据自己的需求和生产环境，选择合适的 Python-Excel 模块。

6. 代码示例

最后，附上一些演示代码，大家可自行体会下不同模块的使用。

6.1 xlwings基本代码

import xlwings as xw

#连接到excel

workbook = xw.Book(r'path/myexcel.xlsx')#连接excel文件

#连接到指定单元格

data_range = workbook.sheets('Sheet1').range('A1')

#写入数据

data_range.value = [1,2,3]

#保存

workbook.save()

6.2 xlsxwriter基本代码

import xlsxwriter as xw

#新建excel

workbook = xw.Workbook('myexcel.xlsx')

#新建工作薄

worksheet = workbook.add_worksheet()

#写入数据

worksheet.wirte('A1',1)

#关闭保存

workbook.close()

6.3 xlutils基本代码import xlrd #读取数据

import xlwt #写入数据

import xlutils #操作excel

#----xlrd库

#打开excel文件

workbook = xlrd.open_workbook('myexcel.xls')

#获取表单

worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

#读取数据

data = worksheet.cell_value(0,0)

#----xlwt库

#新建excel

wb = xlwt.Workbook()

#添加工作薄

sh = wb.add_sheet('Sheet1')

#写入数据

sh.write(0,0,'data')

#保存文件

wb.save('myexcel.xls')

#----xlutils库

#打开excel文件

book = xlrd.open_workbook('myexcel.xls')

#复制一份

new_book = xlutils.copy(book)

#拿到工作薄

worksheet = new_book.getsheet(0)

#写入数据

worksheet.write(0,0,'new data')

#保存

new_book.save()

6.4 win32com基本代码

import win32com.client as wc

#启动Excel应用

excel_app = wc.Dispatch('Excel.Application')

#连接excel

workbook = excel_app.Workbooks.Open(r'e:/myexcel.xlsx' )

#写入数据

workbook.Worksheets('Sheet1').Cells(1,1).Value = 'data'

#关闭并保存

workbook.SaveAs('newexcel.xlsx')

excel_app.Application.Quit()

6.5 openpyxl基本代码

import openpyxl

# 新建文件

workbook = openpyxl.Workbook()

# 写入文件

sheet = workbook.activesheet['A1']='data'

# 保存文件

workbook.save('test.xlsx')

6.6 DataNitro基本代码

#单一单元格赋值

Cell('A1').value = 'data'

#单元区域赋值

CellRange('A1:B2').value = 'data'