python读写excel的方式有很多，不同的模块在读写的讲法上稍有区别，这里我主要介绍几个常用的方式。

• 用xlrd和xlwt进行excel读写；
• 用openpyxl进行excel读写；
• 用pandas进行excel读写；
  参考：

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https://www.python-excel.org/
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html#pandas.read_excel
https://www.jianshu.com/p/19219542bf23

2|0数据准备

为了方便演示，我这里新建了一个data.xls和data.xlsx文件，第一个工作表sheet1区域“A1:E5”的内容如下，用于测试读写excel的代码：

3|0xlrd和xlwt

xlrd是一个库，用于从Excel文件中以.xls格式读取数据和格式化信息
xlwt是一个库，用于将数据和格式化信息写入较旧的Excel文件(例如:.xls)。

3|1示例

pip install xlrd
pip install xlwt

我们开始来读取文件的内容

import xlrd
import os

file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
base_path = os.path.join(file_path, 'data.xlsx')
book = xlrd.open_workbook(base_path)
sheet1 = book.sheets()[0]
nrows = sheet1.nrows
print('表格总行数', nrows)
ncols = sheet1.ncols
print('表格总列数', ncols)
row3_values = sheet1.row_values(2)
print('第3行值', row3_values)
col3_values = sheet1.col_values(2)
print('第3列值', col3_values)
cell_3_3 = sheet1.cell(2, 2).value
print('第3行第3列的单元格的值：', cell_3_3)

接下来我们来进行写入，写入可以进行的操作太多了，我这里只列举了常用的的操作。

import xlwt
import datetime
# 创建一个workbook 设置编码
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
# 创建一个worksheet
worksheet = workbook.add_sheet('Worksheet')
# 写入excel参数对应 行, 列, 值
worksheet.write(0, 0, label='测试')
# 设置单元格宽度
worksheet.col(0).width = 3333

# 设置单元格高度
tall_style = xlwt.easyxf('font:height 520;')
worksheet.row(0).set_style(tall_style)

# 设置对齐方式
alignment = xlwt.Alignment()  # Create Alignment
# May be: HORZ_GENERAL, HORZ_LEFT, HORZ_CENTER, HORZ_RIGHT, HORZ_FILLED, HORZ_JUSTIFIED, HORZ_CENTER_ACROSS_SEL, HORZ_DISTRIBUTED
alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER
# May be: VERT_TOP, VERT_CENTER, VERT_BOTTOM, VERT_JUSTIFIED, VERT_DISTRIBUTED
alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER
style = xlwt.XFStyle()  # Create Style
style.alignment = alignment  # Add Alignment to Style
worksheet.write(2, 0, '居中', style)

# 写入带颜色背景的数据
pattern = xlwt.Pattern()  # Create the Pattern
# May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12
pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN
pattern.pattern_fore_colour = 5  # May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray, the list goes on...
style = xlwt.XFStyle()  # Create the Pattern
style.pattern = pattern  # Add Pattern to Style
worksheet.write(0, 1, '颜色', style)

# 写入日期
style = xlwt.XFStyle()
# Other options: D-MMM-YY, D-MMM, MMM-YY, h:mm, h:mm:ss, h:mm, h:mm:ss, M/D/YY h:mm, mm:ss, [h]:mm:ss, mm:ss.0
style.num_format_str = 'M/D/YY'
worksheet.write(0, 2, datetime.datetime.now(), style)

# 写入公式
worksheet.write(0, 3, 5)  # Outputs 5
worksheet.write(0, 4, 2)  # Outputs 2
# Should output "10" (A1[5] * A2[2])
worksheet.write(1, 3, xlwt.Formula('D1*E1'))
# Should output "7" (A1[5] + A2[2])
worksheet.write(1, 4, xlwt.Formula('SUM(D1,E1)'))

# 写入超链接
worksheet.write(1, 0, xlwt.Formula('HYPERLINK("http://www.baidu.com";"百度一下")'))
# 保存
workbook.save('Excel_test.xls')

需要注意的是最好在当前路径下通过命令行执行，否则无法生成文件。

4|0openpyxl

openpyxl是一个Python库，用于读取/写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。
安装包

pip install openpyx

安装完成可以开始进行读取数据

import openpyxl
import os
file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
base_path = os.path.join(file_path, 'data.xlsx')
workbook = openpyxl.load_workbook(base_path)
worksheet = workbook.get_sheet_by_name('Sheet1')
row3=[item.value for item in list(worksheet.rows)[2]]
print('第3行值',row3)
col3=[item.value for item in list(worksheet.columns)[2]]
print('第3行值',col3)
cell_2_3=worksheet.cell(row=2,column=3).value
print('第2行第3列值',cell_2_3)
max_row=worksheet.max_row
print('最大行',max_row)

现在我们来开始写入数据

import?zipfile??
#?创建文件句柄??
file?=?zipfile.ZipFile("测试.zip",?'r')??
#?提取压缩文件中的内容，注意密码必须是bytes格式，path表示提取到哪??
file.extractall(path='.',?pwd='123'.encode('utf-8'))?

5|0pandas

pandas支持xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods和odt文件扩展名从本地文件系统或URL读取。支持读取单个工作表或工作表列表的选项。
首先依然是安装包

pip install pandas

语法：
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，Excel的存储路径
• sheet_name，要读取的工作表名称
• header， 用哪一行作列名
• names， 自定义最终的列名
• index_col， 用作索引的列
• usecols，需要读取哪些列
• squeeze，当数据仅包含一列
• converters ，强制规定列数据类型
• skiprows，跳过特定行
• nrows ，需要读取的行数
• skipfooter ， 跳过末尾n行

import pandas as pd 
import os

file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
base_path = os.path.join(file_path, 'data.xlsx')
df = pd.read_excel(base_path)
print(df)

写入数据
语法：
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)
参数说明：

• excel_writer：文件路径或现有的ExcelWriter
• sheet_name：将包含数据文件的工作表的名称
• na_rep：缺失的数据表示
• float_format：格式化浮点数的字符串。例如float_format = " %。2f"格式为0.1234到0.12。
• columns：列
• header：写出列名。如果给定一个字符串列表，则假定它是列名的别名。
• index：写入行名称(索引)
• index_label：如果需要，索引列的列标签。如果未指定，并且标头和索引为真，则使用索引名。如果DataFrame使用多索引，应该给出一个序列。
• startrow：左上角的单元格行转储数据帧。
• startcol：左上角单元格列转储数据帧。
• engine：编写要使用的引擎“ openpyxl”或“ xlsxwriter”。 您还可以通过选项io.excel.xlsx.writer，io.excel.xls.writer和io.excel.xlsm.writer进行设置。
• merge_cells：将多索引和层次结构行写入合并单元格。
• encoding：对生成的excel文件进行编码。仅对xlwt有必要，其他编写器本身支持unicode。
• inf_rep：表示无穷大。
• verbose：在错误日志中显示更多信息。
• freeze_panes：指定要冻结的最底部的行和最右边的列

from pandas import DataFrame

data = {'name': ['张三', '李四', '王五'],'age': [11, 12, 13],'sex': ['男', '女', '男']}

df = DataFrame(data)

df.to_excel('file.xlsx')