最近写了个读写表格的工具，在这里记录一下相关技术。

首先明确一下常见表格的格式，最常见的是xls和xlsx，前者是Excel2003版本的默认保存格式，后者是Excel2007以后版本的默认保存格式。

Excel2007向下兼容xls格式，但Excel2003不能兼容xlsx格式。

因此考虑到兼容性，最好采用xls格式作为默认格式进行处理。

除此以外还有一种xlsm格式，是一种特殊的xlsx文件，只是包含了宏命令，在数据处理中比较少见。

 

xlsx读取

import xlrd
 
    wb = xlrd.open_workbook(filename="test.xlsx")#打开文件
    print(wb.sheet_names())#获取所有表格名字

    sheet1 = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格
    sheet2 = wb.sheet_by_name('年级')#通过名字获取表格
    print(sheet1.name,sheet1.nrows,sheet1.ncols)

    rows = sheet1.row_values(2)#获取行内容
    cols = sheet1.col_values(3)#获取列内容
    print(rows)
    print(cols)

    print(sheet1.cell(1,0).value)#获取表格里的内容，三种方式
    print(sheet1.cell_value(1,0))
    print(sheet1.row(1)[0].value) 

 

xlsx写入

import xlwt

f = xlwt.Workbook()
sheet1 = f.add_sheet('学生',cell_overwrite_ok=True)
row0 = ["姓名","年龄","出生日期","爱好"]
colum0 = ["张三","李四","恋习Python","小明","小红","无名"]
#写第一行
for i in range(0,len(row0)):
    sheet1.write(0,i,row0[i],set_style('Times New Roman',220,True))
#写第一列
for i in range(0,len(colum0)):
    sheet1.write(i+1,0,colum0[i],set_style('Times New Roman',220,True))

sheet1.write(1,3,'2006/12/12')
sheet1.write_merge(6,6,1,3,'未知')#合并行单元格
sheet1.write_merge(1,2,3,3,'打游戏')#合并列单元格
sheet1.write_merge(4,5,3,3,'打篮球')

f.save('test.xls') 

除了Excel以外，还有一种类表格csv格式，这是一种明文存储，以行和分隔符为界的数据存储格式， 第一行可以是列名 ，分隔符默认是逗号，也可以是分号或制表符。

许多程序特别是数据库都支持导入导出该格式，用来作为与其他软件进行数据交换的通用格式。

csv格式读写可以使用python自带的csv库，或者第三方的pandas库。

 

读csv

import csv   

with open('test.csv','r') as myFile:       
    lines=csv.reader(myFile)   
    for line in lines: 
        print line  

import pandas 

pandas.read_csv('test.csv',encoding='gbk') 
#其他常用参数
#sep=";"  指定逗号以外的分隔符
#delimiter=";" 备选分隔符，指定了这个则sep失效
#usecols=["name"] 读取部分列，可以指定列序号或者列名

 

写csv

import csv

#由于默认写入一行后会留空一行会写入，因此newline=""的意思就是不留空行。 
with open('frank.csv','w', newline='' ) as myFile:
    writer = csv.writer(myFile)
    writer.writerow(['frank', 'yangchao']) 
    writer.writerows([('Bob','Tom'), ('liuwei', 'liuyong')]) 

import pandas

Data = {'col2': [3, 4], 'col4': [1, 2]} 
DF =  pd.DataFrame(Data) #可以避免dict的key无序性 
DF.drop_duplicates()  #删除重复数据
DF.to_csv(r'test.csv',encoding='gbk') 

 

json格式读写csv

import csv

with open('frank.csv','r') as myFile: 
    reader = csv.DictReader(myFile) 
#第一行作为key，其他行为value

import csv

with open('frank.csv','w',newline='') as myFile:
    writer = csv.DictWriter(myFile, fieldnames=['name', 'address']) 
    # 这里注意，fieldname列表中的字段为需要存入的字典的key，存入之后就存入key所对应的value 
    writer.writeheader() 
    writer.writerows([{'name':'Tom','address':'American'}, {'name':'Bob', 'address':'China'}])

 

csv转换成xlsx格式

import csv 
import xlwt

with open('1.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:    
    read = csv.reader(f)    
    workbook = xlwt.Workbook()      
    sheet = workbook.add_sheet('data')  # 创建一个sheet表格     
    l = 0     
    for line in read:     
        r = 0    
        for i in line:           
            sheet.write(l, r, i)  # 一个一个将单元格数据写入   
            r = r + 1  
        l = l + 1       
workbook.save('1.xlsx')  # 保存Excel

import pandas as pd

csv = pd.read_csv('1.csv', encoding='utf-8')     
csv.to_excel('1.xlsx', sheet_name='data') 

 

xlsx转换成csv格式

import xlrd 
import csv   
    
workbook = xlrd.open_workbook('1.xlsx')     
table = workbook.sheet_by_index(0)     
with codecs.open('1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:     
    write = csv.writer(f)      
    for row_num in range(table.nrows):    
        row_value = table.row_values(row_num)  
        write.writerow(row_value) 

import pandas as pd

data_xls = pd.read_excel('1.xlsx', index_col=0)  
data_xls.to_csv('1.csv', encoding='utf-8')

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人生的旅程就是这样，用大把的时间迷茫在几个瞬间成长。

——瑞卡斯