Python读取xlsx与xls文件并统计通话数据的完整实现
本文详细介绍如何使用Python读取Excel文件（包括xlsx和xls格式）并进行数据分类统计。通过openpyxl和xlrd两个库，分别演示了基础数据提取与复杂通话记录的分类统计方法，涵盖按地点、类型及号码汇总时长的完整代码实现。
2026-10-13
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本文详细介绍如何使用Python读取Excel文件（包括xlsx和xls格式）并进行数据分类统计。通过openpyxl和xlrd两个库，分别演示了基础数据提取与复杂通话记录的分类统计方法，涵盖按地点、类型及号码汇总时长的完整代码实现。
本文总结了Python自动化测试中处理Excel文件的三种常用方法：openpyxl、xlrd及pandas。文章详细对比了各库的安装方式、读写特性及局限性，重点提供了针对多Sheet操作Bug修复的openpyxl封装代码，以及xlrd配合xlutils处理.xls文件的读写方案，并简要展示了pandas在数据读取中的应用，旨在为测试人员提供可直接复用的工具类代码。
本文详细介绍如何使用 Python Pandas 将数据写入 Excel 文件。涵盖两种核心场景：使用 to_excel() 直接保存单个 DataFrame，以及利用 ExcelWriter 配合循环将多个数据写入同一工作簿的不同 Sheet。同时提供 xlrd、xlwt 和 openpyxl 库的安装建议，解决常见依赖问题。
本文详细介绍Python第三方库openpyxl的使用，涵盖xlsx文件的读写、工作表与单元格操作、数据写入技巧（包括公式与append）、单元格样式设置（字体、对齐、行列高）以及合并拆分单元格功能，帮助开发者高效处理Excel数据。
本文介绍Python处理Excel时插入和删除行的两种方案。openpyxl虽常用但中间操作性能差，需转换列表或修改源码；推荐xlwings，支持调用VBA接口，在Windows和macOS下运行高效且兼容WPS，适合需要动态调整行数的场景。
本文介绍了使用Python openpyxl库遍历Excel文件中所有工作表并查找特定字符串的方法。通过遍历每个sheet中的单元格，检查其值是否包含目标字符串，并输出匹配结果。该方法适用于需要批量处理Excel文件内容的场景。
本文介绍如何使用Python的openpyxl库获取Excel文件中所有Sheet的名称。通过安装openpyxl并使用load_workbook方法加载文件，可直接访问sheetnames属性获取标签列表，操作简便且适用于Windows环境。
在使用pandas保存Excel文件时，直接调用to_excel会覆盖原有文件。本文介绍利用ExcelWriter结合openpyxl引擎，通过load_workbook加载已有工作簿，再写入新Sheet的方法，从而实现在不删除原有Sheet的前提下追加数据。
本文介绍如何使用Python的openpyxl库，自动读取Excel文件中指定列的数据，并批量生成对应的SQL更新语句。通过自动化脚本替代手动复制粘贴，有效简化了从数据库查询结果到SQL脚本生成的流程，提升数据处理效率。
本文介绍在 Python 3.6 环境下利用 PyInstaller 将 Python 脚本打包为可执行文件（exe）的具体步骤。重点强调必须使用 32 位 Python，并详细说明了处理 PyInstaller 兼容性问题及安装 openpyxl 模块的方法。
本文介绍使用Python进行Excel与JSON格式互转的具体实现。Excel转JSON利用xlrd库读取数据并生成列表；JSON转Excel则通过openpyxl库将数据写入工作表，特别指出标题行默认置于末尾以适配字段不固定的场景。示例代码涵盖Python 2.7环境下的完整逻辑，供开发者参考。
本文介绍如何在Python3环境中利用openpyxl库读取Excel表格数据。首先通过pip命令安装必要的依赖库，随后提供完整的Python源码示例，演示如何加载工作簿、指定Sheet名称及列名，并遍历提取有效单元格内容，帮助开发者快速实现Excel数据读取功能。