python实现excel读写数据

在介绍Python实现Excel读写数据的知识点时，我们首先要明确Python与Excel数据处理之间的关系以及常用到的库。Python作为一门广泛用于数据分析、数据挖掘的语言，提供了多种库来帮助用户与Excel文件交互，其中最常用的是`xlrd`和`xlwt`。 `xlrd`库用于读取Excel文件。在提供的文件内容中，首先导入了`xlrd`库，接着通过`xlrd.open_workbook()`函数打开了一个名为"Requirement.xls"的Excel文件，并通过`sheet_by_name`获取到名为"requirement"的工作表。之后，使用`nrows`和`ncols`属性获取到该工作表的行数和列数，并通过双层循环遍历工作表中的单元格，将数据逐行读取并存储到字典中。字典的键由某行的特定单元格（例如第三列）的值决定，而字典的值则是对应的单元格数据。 在读取Excel文件并处理数据时，可能会遇到错误，比如文件不存在或格式问题，因此使用了异常处理结构来捕获这些潜在的错误，并输出相应的错误信息。 `xlwt`库用于写入Excel文件。从文件内容中可以看到，首先导入了`xlwt`库，并创建了一个工作簿（Workbook），随后添加了一个工作表（Worksheet），并定义了`creatHead`函数来创建表头。读取CSV文件数据后，根据需求将这些数据写入到Excel文件中，同样也使用了异常处理结构来确保程序的健壮性。 值得注意的是，由于Python和Excel处理库的一些差异，如`xlrd`不支持写入操作，`xlwt`不支持读取操作，所以在实际使用中会根据需要选择合适的库来完成任务。在读取Excel文件时，还可以直接使用`xlrd`库提供的`xldate_as_tuple`等函数，用于处理日期和时间数据。在写入Excel文件时，`xlwt`提供了多种格式化选项，允许我们设置字体、颜色、背景以及单元格对齐等属性。 除了`xlrd`和`xlwt`这两个库之外，Python在操作Excel方面还有其他的库，比如`openpyxl`（专门操作.xlsx文件）、`pandas`（数据处理时常用到，可以将DataFrame直接导出到Excel文件中）、`xlsxwriter`（支持创建.xlsx格式的Excel文件）等。这些库各有特点，有的功能更加强大，有的更易于操作，具体使用哪个，需要根据实际的项目需求和开发者的熟练程度来决定。 在实际应用中，处理Excel文件的数据时，需要注意格式化问题，比如日期和数值的显示，以及数据类型转换问题，比如将字符串转换为数值。同时，也需要考虑性能问题，尤其是在处理大型Excel文件时，合理地使用内存和优化代码至关重要。 Python实现Excel读写数据需要掌握的关键知识点包括了解与选择合适的库、读写操作的执行、数据的存储和格式化以及异常处理的使用。通过这些知识点的学习，我们可以高效地利用Python处理Excel文件，完成自动化数据处理任务。