Python高效解析XLS文件：xlrd、openpyxl和pandas的比较与应用204

在数据处理领域，Microsoft Excel文件(.xls)仍然广泛应用。Python作为一门强大的脚本语言，提供了多种库来高效地解析XLS文件，提取所需数据。本文将深入探讨三种常用的Python库：xlrd、openpyxl和pandas，比较它们的优缺点，并结合实际案例演示如何使用它们解析XLS文件，最终帮助你选择最适合你需求的库。

1. xlrd：专为读取xls文件而生

xlrd是一个专门用于读取Microsoft Excel 97-2003 (.xls)文件的Python库。它轻量级、速度快，并且功能专注于读取数据。如果你只需要读取xls文件中的数据，而不需要写入或处理xlsx文件，那么xlrd是一个不错的选择。它不支持xlsx文件格式。

安装：pip install xlrd

使用方法：import xlrd
def read_xls_with_xlrd(filepath):
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一个sheet
# 或 sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1') # 获取名为'Sheet1'的sheet
data = []
for row_index in range():
row_data = sheet.row_values(row_index)
(row_data)
return data
filepath = ''
data = read_xls_with_xlrd(filepath)
print(data)

这段代码首先打开XLS文件，然后选择第一个工作表（sheet）。之后，它迭代每一行，使用sheet.row_values(row_index)提取每一行的数据，并将其添加到列表中。最后，它打印出整个数据集。

2. openpyxl：更全面的Excel处理库

openpyxl是一个功能更强大的库，它不仅支持读取xls文件，还支持读取和写入xlsx文件（Excel 2007及以上版本）。它提供了更丰富的功能，例如访问单元格样式、公式、图表等。但是，与xlrd相比，它的速度略慢，文件大小也相对较大。

安装：pip install openpyxl

使用方法：from openpyxl import load_workbook
def read_xls_with_openpyxl(filepath):
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取单元格的值而非公式
sheet = # 获取活跃的工作表
# 或 sheet = workbook['Sheet1'] # 获取名为'Sheet1'的工作表
data = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
return data
filepath = ''
data = read_xls_with_openpyxl(filepath)
print(data)

这段代码使用load_workbook()函数加载工作簿。 `data_only=True`参数确保读取的是单元格的值，而不是公式。然后，它迭代每一行，使用列表推导式提取每个单元格的值，并将其添加到列表中。

3. pandas：数据分析利器

pandas是Python中最流行的数据分析库之一。它提供了一个强大的DataFrame数据结构，可以轻松地处理表格数据。pandas可以直接读取XLS和XLSX文件，并将数据转换为DataFrame，方便进行后续的数据清洗、分析和可视化。

安装：pip install pandas

使用方法：import pandas as pd
def read_xls_with_pandas(filepath):
df = pd.read_excel(filepath)
return df
filepath = ''
df = read_xls_with_pandas(filepath)
print(df)

pandas的read_excel()函数可以自动识别XLS和XLSX文件，并将其转换为DataFrame。这使得数据处理变得非常简单和高效。

4. 性能比较和选择建议

对于单纯读取xls文件，xlrd速度最快，占用资源最少。如果需要读取xlsx文件或者进行更复杂的单元格操作，openpyxl是不错的选择。而pandas则更适合需要进行数据分析和处理的场景，它提供了丰富的功能，可以简化数据处理流程。选择哪个库取决于你的具体需求和项目规模。

5. 处理大型XLS文件

对于大型XLS文件，建议使用生成器或迭代器来逐行读取数据，避免一次性将所有数据加载到内存中，从而防止内存溢出。例如，你可以修改上述代码，使用生成器来迭代每一行数据。

总而言之，Python提供了多种强大的库来解析XLS文件，选择合适的库可以大大提高你的工作效率。记住根据你的实际需求选择最合适的工具，并注意处理大型文件时可能遇到的内存问题。

2025-05-13

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