Python高效读入Excel文件：多种方法详解及性能对比28

在数据分析和处理领域，Excel文件无疑是最常见的数据存储格式之一。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库来方便地读入和处理Excel文件。本文将详细介绍几种常用的Python库及其使用方法，并对它们的性能进行比较，帮助您选择最适合自己需求的方法。

Python读取Excel文件主要依赖于以下几个库：`openpyxl`、`xlrd`、`xlwt`、`xlsxwriter`以及`pandas`。其中，`openpyxl`用于读写xlsx/xlsm/xltx/xltm文件；`xlrd`用于读取xls文件；`xlwt`用于写入xls文件；`xlsxwriter`用于写入xlsx文件；而`pandas`则是一个强大的数据分析库，它不仅能读取Excel文件，还能进行数据清洗、转换和分析等操作。

1. 使用 `openpyxl` 读取Excel文件

`openpyxl` 是一个优秀的库，它支持读取和写入xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。它提供了灵活的接口，可以精确地访问Excel文件的各个单元格，以及工作表和样式信息。```python
from openpyxl import load_workbook
def read_excel_openpyxl(filepath):
"""
使用openpyxl读取Excel文件。
Args:
filepath: Excel文件的路径。
Returns:
一个字典，键是工作表名称，值是该工作表的数据（列表的列表）。
返回None如果文件不存在或读取失败。
"""
try:
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取单元格的值而不是公式
data = {}
for sheet_name in :
sheet = workbook[sheet_name]
rows = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
data[sheet_name] = rows
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error reading Excel file: {e}")
return None
filepath = ''
data = read_excel_openpyxl(filepath)
if data:
for sheet_name, sheet_data in ():
print(f"Sheet: {sheet_name}")
for row in sheet_data:
print(row)
```

这段代码演示了如何使用`openpyxl`读取Excel文件，并以字典的形式返回数据。`data_only=True`参数确保读取的是单元格的值，而不是公式。错误处理机制也增加了代码的健壮性。

2. 使用 `xlrd` 读取Excel文件 (仅xls)

`xlrd` 专门用于读取xls文件。它的使用方法与`openpyxl`类似，但只支持较旧的xls格式。```python
import xlrd
def read_excel_xlrd(filepath):
try:
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一个工作表
data = [[sheet.cell_value(row, col) for col in range()] for row in range()]
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error reading Excel file: {e}")
return None
filepath = '' # 需替换为你的xls文件
data = read_excel_xlrd(filepath)
if data:
for row in data:
print(row)
```

这段代码演示了如何使用`xlrd`读取xls文件。请注意，你需要根据实际情况修改索引 `sheet_by_index(0)` 来选择读取哪个工作表。

3. 使用 `pandas` 读取Excel文件

`pandas` 是一个强大的数据分析库，它提供了一个简洁的接口来读取Excel文件，并将其转换为DataFrame对象，方便进行后续的数据处理和分析。```python
import pandas as pd
def read_excel_pandas(filepath):
try:
df = pd.read_excel(filepath, sheet_name=0) # 读取第一个sheet
return df
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error reading Excel file: {e}")
return None
filepath = ''
df = read_excel_pandas(filepath)
if df is not None:
print(df)
```

`pandas` 的 `read_excel` 函数非常方便，它可以自动识别文件类型，并提供许多参数来控制读取行为，例如指定sheet名称、跳过行数、指定数据类型等。

4. 性能比较

不同库的读取速度会有差异，这取决于文件大小、数据量以及库的实现效率。一般来说，`pandas` 由于其底层优化，读取速度通常最快，其次是`openpyxl`，`xlrd`相对较慢，尤其在大文件的情况下。实际性能会因硬件和文件结构而异，建议根据实际情况进行测试。

5. 选择合适的库

选择哪个库取决于你的需求和文件格式：
对于xlsx/xlsm/xltx/xltm文件，优先选择`pandas`，因为它速度快且易用；如果需要更精细的控制，可以使用`openpyxl`。
对于xls文件，只能使用`xlrd`。
如果需要进行数据分析和处理，`pandas` 是最佳选择。

记住安装必要的库： `pip install openpyxl xlrd pandas`

本文提供了几种Python读取Excel文件的方法，并对它们的性能进行了简单的比较。希望这些信息能够帮助您选择最适合自己需求的方法，高效地处理Excel文件。

2025-05-13

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