Python高效写入XLS和XLSX文件：xlwt、xlrd、openpyxl和pandas的比较272

在数据处理和分析领域，Python凭借其强大的库和简洁的语法成为了一种首选语言。而将数据写入Excel文件（XLS和XLSX）是许多Python项目中不可或缺的一部分。本文将深入探讨几种常用的Python库，比较它们的优缺点，并提供具体的代码示例，帮助你选择最适合你需求的方案来高效地将数据写入XLS和XLSX文件。

处理Excel文件，我们通常会用到以下几个库：`xlwt` (写入XLS)、`xlrd` (读取XLS)、`openpyxl` (读取和写入XLSX)以及`pandas` (读取和写入XLS和XLSX，并提供强大的数据处理功能)。让我们逐一分析：

1. xlwt: 专注于XLS写入

xlwt是一个专门用于创建XLS文件（Excel 97-2003格式）的库。它功能相对简单，但是对于只写入XLS文件且不需要复杂功能的情况，它是一个轻量级的选择。其优点在于简单易用，学习曲线较低。但缺点是它不支持XLSX格式，并且在处理大型数据时效率可能较低。

以下是一个使用xlwt写入XLS文件的简单示例：```python
import xlwt
workbook = (encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
# 写入数据
data = [['姓名', '年龄', '性别'],
['张三', 25, '男'],
['李四', 30, '女'],
['王五', 28, '男']]
for row_index, row_data in enumerate(data):
for col_index, cell_data in enumerate(row_data):
(row_index, col_index, cell_data)
('')
```

2. xlrd: 专注于XLS读取

xlrd是xlwt的配套库，专门用于读取XLS文件。它与xlwt一样，只支持XLS格式，不支持XLSX。在读取数据时，它提供便捷的接口，可以轻松地访问单元格内容。

3. openpyxl: 读取和写入XLSX

openpyxl是处理XLSX文件（Excel 2007及以上版本）的利器。它支持读取和写入XLSX文件，功能相对完善，可以处理样式、公式等复杂元素。相比xlwt，openpyxl的优势在于支持更现代的Excel格式，并且在处理大型文件时效率更高。

以下是用openpyxl写入XLSX文件的示例：```python
from openpyxl import Workbook
workbook = Workbook()
worksheet =
# 写入数据 (与xlwt类似)
data = [['姓名', '年龄', '性别'],
['张三', 25, '男'],
['李四', 30, '女'],
['王五', 28, '男']]
for row_data in data:
(row_data)
('')
```

4. pandas: 强大的数据处理和IO能力

pandas是一个用于数据分析的强大库，它也提供了读取和写入XLS和XLSX文件的功能。pandas的优势在于它可以方便地进行数据清洗、转换和分析，并且可以处理各种数据格式，包括CSV、JSON等。它将数据读入DataFrame后，可以方便地进行各种操作，再将处理后的DataFrame写入Excel文件。

以下是用pandas写入XLSX文件的示例：```python
import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [25, 30, 28],
'性别': ['男', '女', '男']}
df = (data)
df.to_excel('', sheet_name='Sheet1', index=False)
```

选择哪个库取决于你的具体需求。如果只需要写入简单的XLS文件，xlwt是一个轻量级的选择。如果需要处理XLSX文件或者需要更强大的数据处理能力，openpyxl或pandas是更好的选择。pandas尤其适合需要进行数据清洗、转换和分析的场景。记住，在处理大型文件时，openpyxl和pandas的效率通常更高。

本文提供了基本的使用示例，实际应用中可能需要根据你的需求调整代码，例如设置单元格样式、处理公式等。建议参考各个库的官方文档以获取更详细的信息和高级用法。

2025-06-04

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