Python高效写入Excel：方法、技巧与最佳实践332

Python凭借其丰富的库和强大的数据处理能力，成为处理Excel文件的不二之选。本文将深入探讨如何使用Python将数据写入Excel，涵盖多种方法、技巧以及最佳实践，帮助你高效地完成数据处理任务，无论你的数据量大小如何。

Python主要通过`openpyxl`、`xlsxwriter`和`pandas`三个库来实现对Excel文件的写入操作。每个库都有其自身的优缺点，选择哪个库取决于你的具体需求和数据格式。

1. 使用`openpyxl`写入Excel

`openpyxl`是一个读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。它功能强大，可以处理复杂的Excel文档，包括样式、公式和图表。但是，对于大型文件，它的效率可能相对较低。

以下是一个使用`openpyxl`写入数据的示例：```python
from openpyxl import Workbook
# 创建一个新的工作簿
workbook = Workbook()
# 获取活动工作表
sheet =
# 写入数据
data = [
["姓名", "年龄", "城市"],
["张三", 25, "北京"],
["李四", 30, "上海"],
["王五", 28, "广州"]
]
for row in data:
(row)
# 保存工作簿
("")
```

这段代码首先创建一个新的工作簿，然后将数据逐行添加到活动工作表中。最后，将工作簿保存为``文件。你可以根据需要修改文件名和数据。

`openpyxl`还支持设置单元格样式，例如字体、颜色、对齐方式等，可以使你的Excel文件更美观易读。具体的样式设置方法可以参考`openpyxl`的官方文档。

2. 使用`xlsxwriter`写入Excel

`xlsxwriter`是一个专门用于创建Excel xlsx文件的库。它比`openpyxl`写入速度更快，尤其是在处理大型数据集时。但是，它在读取Excel文件方面功能较弱。

以下是一个使用`xlsxwriter`写入数据的示例：```python
import xlsxwriter
# 创建一个新的工作簿
workbook = ("")
# 添加一个工作表
worksheet = workbook.add_worksheet()
# 写入数据
data = [
["姓名", "年龄", "城市"],
["张三", 25, "北京"],
["李四", 30, "上海"],
["王五", 28, "广州"]
]
# 写入数据到工作表
row = 0
for col, data_row in enumerate(data):
worksheet.write_row(row, col, data_row)
row += 1
# 关闭工作簿
()
```

这段代码创建了一个新的工作簿和工作表，然后使用`write_row`方法将数据写入工作表。`xlsxwriter`也支持丰富的样式设置，可以参考其官方文档。

3. 使用`pandas`写入Excel

`pandas`是一个强大的数据分析库，它提供了方便快捷的函数来处理各种数据格式，包括Excel文件。`pandas`基于`openpyxl`或`xlsxwriter`，但它提供了更高层次的抽象，使写入Excel文件更加简洁。

以下是一个使用`pandas`写入数据的示例：```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [25, 30, 28],
'城市': ['北京', '上海', '广州']
}
df = (data)
# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel("", sheet_name="Sheet1", index=False)
```

这段代码首先创建一个`pandas` DataFrame，然后使用`to_excel`方法将其写入Excel文件。`index=False`参数表示不写入索引列。`pandas`的`to_excel`方法也支持各种参数来控制输出格式，例如设置编码、数据类型等。

4. 处理大型文件

对于大型Excel文件，建议使用`xlsxwriter`或`pandas`结合`chunksize`参数分批写入，以提高效率和避免内存溢出。 `pandas`的`to_excel`方法支持`chunksize`参数，可以控制每次写入的数据量。```python
import pandas as pd
# 读取大型CSV文件，分批写入Excel
chunksize = 1000 # 每批写入1000行
for chunk in pd.read_csv("", chunksize=chunksize):
chunk.to_excel("", sheet_name="Sheet1", index=False, mode='a', header=False) #mode='a'追加写入, 第一次写入需要header=True
```

5. 最佳实践

为了确保代码的可读性和可维护性，建议遵循以下最佳实践：
使用清晰的变量名和注释。
处理潜在的异常，例如文件不存在或数据格式错误。
选择合适的库，根据数据量和复杂度选择`openpyxl`、`xlsxwriter`或`pandas`。
对于大型文件，使用分批写入的方式。
测试你的代码，确保其能够正确地写入数据。

通过本文的介绍，相信你已经掌握了使用Python高效写入Excel文件的方法。选择合适的库和技巧，可以让你轻松地处理各种数据，并创建符合你需求的Excel文件。

2025-09-02

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