Python使用Pandas读写Excel实例解析

顾言

发布时间：2026-10-13| 4人浏览过

原创

本文详细解析Python中Pandas库读写Excel文件的方法。涵盖安装pandas及依赖包xlrd、openpyxl的步骤，演示如何创建Excel并写入数据，深入讲解read_excel函数的关键参数如io、sheet_name、header等，并提供读取、增删行列及保存文件的完整代码示例，帮助开发者高效处理大型数据集。

Python Pandas读写Excel指南

本文深入解析如何利用Python的Pandas库进行Excel文件的读写操作，通过详细的示例代码展示具体实现过程，为学习者和实际工作提供具有参考价值的技术指南。

Pandas是Python生态中一个强大的数据分析工具包，它集成了大量库和标准数据模型，旨在提供高效操作大型数据集所需的核心工具。

该库提供了丰富的函数和方法，能够显著简化并加速数据的处理流程，使复杂的数据操作变得快速且便捷。

如需查阅官方技术文档，可访问：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

中文用户可参考Pandas中文文档：https://www.pypandas.cn

环境安装与依赖配置

一、环境安装

在使用Pandas处理Excel文件时，必须预先安装xlrd和openpyxl这两个依赖包，以支持不同格式Excel文件的读写。


pip3 install pandas
pip3 install xlrd
pip3 install openpyxl

Excel数据写入与读取详解

二、创建Excel文件并写入数据


import pandas as pd
from pandas import DataFrame

#写
dic1 = {'标题列1': ['张三','李四'],
    '标题列2': [80, 90]
    }
df = pd.DataFrame(dic1)
df.to_excel('1.xlsx', index=False)

以下是read_excel方法的关键参数说明，用于精确控制数据读取行为：


pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, 
       usecols=None, squeeze=False,dtype=None, engine=None, 
       converters=None, true_values=None, false_values=None, 
       skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False, 
       date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, 
       convert_float=True, **kwds)

io：指定Excel文件的路径或文件对象。
sheet_name：指定返回的工作表，默认为索引0（即第一个工作表）；也可通过名称指定；若需返回多个工作表，可使用列表；设为None则返回所有工作表。
header：指定哪一行作为列名，也可以传入列表以指定多行作为表头。
names：自定义列名，提供的列表长度必须与Excel文件的列数完全一致。
index_col：指定用作索引的列。
usecols：指定读取特定的列，参数为列表，例如[0,1]表示仅读取第1列和第2列。

三、读取Excel文件


import pandas as pd
from pandas import DataFrame

#读
data = pd.read_excel('1.xlsx')

#查看所有的值
print(data.values)

#查看第一行的值
print(data.values[0])

#查看某一列所有的值
print(data['标题列1'].values)

#新增列
data['标题列3'] = None

#新增行
data.loc[3] = ['王五', 100, '男']

#删除行：axis=0
data = data.drop([0,1], axis=0)

#删除列：axis=1
data.drop('标题列3', axis=1)

#保存
DataFrame(data).to_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

以上内容为本文的全部知识点，希望能为读者的学习和工作带来帮助，欢迎继续支持本站获取更多技术资源。