0. 前言
從網頁爬下來的大量資料需要清洗？
成堆的科學實驗資料需要導入 Excel 進行分析？
有成堆的表格等待統計？
作為人生苦短的 Python 程式員，該如何優雅地操作 Excel？
得益于前人的辛勤勞作，Python 處理 Excel 已有很多現成的輪子，使用較多的有：
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/
上次我們介紹了下 xlutils，不少讀者留言表示有比它更好使的子產品，于是我們又把另外幾個都體驗了一遍。
本文将從運作環境、文檔操作、基本功能和性能等方面對以上子產品進行一次粗淺的比較，供大家參考。
1. 環境配置
再好的子產品，也需要在正确的 Python 版本以及 Excel 版本才可運作。
提醒及注意：
- xlutils 僅支援 xls 檔案，即2003以下版本；
- win32com 與 DataNitro 僅支援 windows 系統；
- xlwings 安裝成功後，如果運作提示報錯“ImportError: no module named win32api”，請再安裝 pypiwin32 或者 pywin32 包；
- win32com 不是獨立的擴充庫，而是內建在其他庫中，安裝 pypiwin32 或者 pywin32 包即可使用；
- DataNitro 是 Excel 的插件，安裝需到官網下載下傳。
2. 文檔操作
雖然大家都是操作 Excel，但即使最基本的建立檔案、修改檔案、儲存檔案等功能，在不同的庫中也存在差異。比如 xlsxwriter 并不支援打開或修改現有檔案，xlwings 不支援對建立檔案的命名，DataNitro 作為 Excel 插件需依托于軟體本身，pandas 建立文檔需要依賴其他庫等等。
3. 基本功能
由于設計目的不同，每個子產品通常着重于某一方面功能，各有所長。
xlwings
可結合 VBA 實作對 Excel 程式設計，強大的資料輸入分析能力，同時擁有豐富的接口，結合 pandas/numpy/matplotlib 輕松應對 Excel 資料處理工作。
openpyxl
簡單易用，功能廣泛，單元格格式/圖檔/表格/公式/篩選/批注/檔案保護等等功能應有盡有，圖表功能是其一大亮點，缺點是對 VBA 支援的不夠好。
pandas
資料處理是 pandas 的立身之本，Excel 作為 pandas 輸入/輸出資料的容器。
win32com
從命名上就可以看出，這是一個處理 windows 應用的擴充，Excel 隻是該庫能實作的一小部分功能。該庫還支援 office 的衆多操作。需要注意的是，該庫不單獨存在，可通過安裝 pypiwin32 或者 pywin32 擷取。
xlsxwriter
擁有豐富的特性，支援圖檔/表格/圖表/篩選/格式/公式等，功能與openpyxl相似，優點是相比 openpyxl 還支援 VBA 檔案導入，迷你圖等功能，缺點是不能打開/修改已有檔案，意味着使用 xlsxwriter 需要從零開始。
DataNitro
作為插件内嵌到 Excel 中，可完全替代 VBA，在 Excel 中使用 python 腳本。既然被稱為 Excel 中的 python，協同其他 python 庫亦是小事一樁。然而，這是付費插件...
xlutils
基于 xlrd/xlwt，老牌 python 包，算是該領域的先驅，功能特點中規中矩，比較大的缺點是僅支援 xls 檔案。
4.性能
我們對幾個庫做了最基本的寫入和讀取測試，分别使用不同庫進行添加及讀取 1000行 * 700列 資料操作，得到所用時間，重複操作取平均值。另外在不同的電腦組態，不同的環境下結果肯定會有出入，資料僅供參考。
注：
- xlutils 最多隻能寫入 256 列，即 1000*256，用時3.8秒，表現不錯；
- DataNitro 與 xlsxwriter 不能打開 Excel 檔案。
5. 小結
通過以上的分析，相信大家對幾個庫都有了簡單的了解。在編寫文章的過程中，筆者也在思考各個庫最适合的應用場景。
- 不想使用 GUI 而又希望賦予 Excel 更多的功能，openpyxl 與 xlsxwriter，你可二者選其一；
- 需要進行科學計算，處理大量資料，建議 pandas+xlsxwriter 或者 pandas+openpyxl；
- 想要寫 Excel 腳本，會 Python 但不會 VBA 的同學，可考慮 xlwings 或 DataNitro；
- 至于 win32com，不管是功能還是性能都很強大，有 windows 程式設計經驗的同學可以使用。不過它相當于是 windows COM 的封裝，自身并沒有很完善的文檔，新手使用起來略有些痛苦。
你可根據自己的需求和生産環境，選擇合适的 Python-Excel 子產品。
6. 代碼示例
最後，附上一些示範代碼，大家可自行體會下不同子產品的使用。
6.1 xlwings基本代碼
import xlwings as xw
#連接配接到excel
workbook = xw.Book(r'path/myexcel.xlsx')#連接配接excel檔案
#連接配接到指定單元格
data_range = workbook.sheets('Sheet1').range('A1')
#寫入資料
data_range.value = [1,2,3]
#儲存
workbook.save()
6.2 xlsxwriter基本代碼
import xlsxwriter as xw
#建立excel
workbook = xw.Workbook('myexcel.xlsx')
#建立工作薄
worksheet = workbook.add_worksheet()
#寫入資料
worksheet.wirte('A1',1)
#關閉儲存
workbook.close()
6.3 xlutils基本代碼import xlrd #讀取資料
import xlwt #寫入資料
import xlutils #操作excel
#----xlrd庫
#打開excel檔案
workbook = xlrd.open_workbook('myexcel.xls')
#擷取表單
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
#讀取資料
data = worksheet.cell_value(0,0)
#----xlwt庫
#建立excel
wb = xlwt.Workbook()
#添加工作薄
sh = wb.add_sheet('Sheet1')
#寫入資料
sh.write(0,0,'data')
#儲存檔案
wb.save('myexcel.xls')
#----xlutils庫
#打開excel檔案
book = xlrd.open_workbook('myexcel.xls')
#複制一份
new_book = xlutils.copy(book)
#拿到工作薄
worksheet = new_book.getsheet(0)
#寫入資料
worksheet.write(0,0,'new data')
#儲存
new_book.save()
6.4 win32com基本代碼
import win32com.client as wc
#啟動Excel應用
excel_app = wc.Dispatch('Excel.Application')
#連接配接excel
workbook = excel_app.Workbooks.Open(r'e:/myexcel.xlsx' )
#寫入資料
workbook.Worksheets('Sheet1').Cells(1,1).Value = 'data'
#關閉并儲存
workbook.SaveAs('newexcel.xlsx')
excel_app.Application.Quit()
6.5 openpyxl基本代碼
import openpyxl
# 建立檔案
workbook = openpyxl.Workbook()
# 寫入檔案
sheet = workbook.activesheet['A1']='data'
# 儲存檔案
workbook.save('test.xlsx')
6.6 DataNitro基本代碼
#單一單元格指派
Cell('A1').value = 'data'
#單元區域指派
CellRange('A1:B2').value = 'data'
其他文章及回答：
Python 與 Excel 不得不說的事 - Crossin的程式設計教室 - 知乎專欄
爆款遊戲《貪吃蛇大作戰》的 Python 實作 - Crossin的程式設計教室 - 知乎專欄
NBA 舉辦程式設計馬拉松 - 資料分析時代的到來 - Crossin的文章 - 知乎專欄
想用 Python 做資料分析？先玩玩這個再說 - Crossin的文章 - 知乎專欄
用 Python 實作你的量化交易政策 - Crossin的文章 - 知乎專欄
學習程式設計的過程中可能會走哪些彎路，有哪些經驗可以參考？ - Crossin 的回答
你是如何自學 Python 的？ - Crossin 的回答
Python 抓取網頁亂碼原因分析 - Crossin的程式設計教室 - 知乎專欄
Crossin的程式設計教室
微信ID：crossincode
論壇： Crossin的程式設計教室
QQ群：167478032
「真誠贊賞，手留餘香」 贊賞 還沒有人贊賞，快來當第一個贊賞的人吧！ Python Excel 技巧 資料處理 270
收藏 分享 舉報