Python-Excel 模块哪家强?
0. 前言
从网页爬下来的大量数据需要清洗?
成堆的科学实验数据需要导入 Excel 进行分析?
有成堆的表格等待统计?
作为人生苦短的 Python 程序员,该如何优雅地操作 Excel?
得益于前人的辛勤劳作,Python 处理 Excel 已有很多现成的轮子,使用较多的有:
xlwings
http://docs.xlwings.org/en/stable/
openpyxl
https://openpyxl.readthedocs.io/en/latest/
pandas
http://pandas.pydata.org/
win32com
http://pythonexcels.com/python-excel-mini-cookbook/
xlsxwriter
https://xlsxwriter.readthedocs.io/
DataNitro
https://datanitro.com/
xlutils
https://pypi.python.org/pypi/xlutils/
上次我们介绍了下 xlutils,不少读者留言表示有比它更好使的模块,于是我们又把另外几个都体验了一遍。
本文将从运行环境、文档操作、基本功能和性能等方面对以上模块进行一次粗浅的比较,供大家参考。
1. 环境配置
再好的模块,也需要在正确的 Python 版本以及 Excel 版本才可运行。
提醒及注意:
- xlutils 仅支持 xls 文件,即2003以下版本;
- win32com 与 DataNitro 仅支持 windows 系统;
- xlwings 安装成功后,如果运行提示报错“ImportError: no module named win32api”,请再安装 pypiwin32 或者 pywin32 包;
- win32com 不是独立的扩展库,而是集成在其他库中,安装 pypiwin32 或者 pywin32 包即可使用;
- DataNitro 是 Excel 的插件,安装需到官网下载。
2. 文档操作
虽然大家都是操作 Excel,但即使基本的新建文件、修改文件、保存文件等功能,在不同的库中也存在差异。比如 xlsxwriter 并不支持打开或修改现有文件,xlwings 不支持对新建文件的命名,DataNitro 作为 Excel 插件需依托于软件本身,pandas 新建文档需要依赖其他库等等。
3. 基本功能
由于设计目的不同,每个模块通常着重于某一方面功能,各有所长。
xlwings
可结合 VBA 实现对 Excel 编程,强大的数据输入分析能力,同时拥有丰富的接口,结合 pandas/numpy/matplotlib 轻松应对 Excel 数据处理工作。
openpyxl
简单易用,功能广泛,单元格格式/图片/表格/公式/筛选/批注/文件保护等等功能应有尽有,图表功能是其一大亮点,缺点是对 VBA 支持的不够好。
pandas
数据处理是 pandas 的立身之本,Excel 作为 pandas 输入/输出数据的容器。
win32com
从命名上就可以看出,这是一个处理 windows 应用的扩展,Excel 只是该库能实现的一小部分功能。该库还支持 office 的众多操作。需要注意的是,该库不单独存在,可通过安装 pypiwin32 或者 pywin32 获取。
xlsxwriter
拥有丰富的特性,支持图片/表格/图表/筛选/格式/公式等,功能与openpyxl相似,优点是相比 openpyxl 还支持 VBA 文件导入,迷你图等功能,缺点是不能打开/修改已有文件,意味着使用 xlsxwriter 需要从零开始。
DataNitro
作为插件内嵌到 Excel 中,可完全替代 VBA,在 Excel 中使用 python 脚本。既然被称为 Excel 中的 python,协同其他 python 库亦是小事一桩。然而,这是付费插件...
xlutils
基于 xlrd/xlwt,老牌 python 包,算是该领域的先驱,功能特点中规中矩,比较大的缺点是仅支持 xls 文件。
4.性能
我们对几个库做了基本的写入和读取测试,分别使用不同库进行添加及读取 1000行 * 700列 数据操作,得到所用时间,重复操作取平均值。另外在不同的电脑配置,不同的环境下结果肯定会有出入,数据仅供参考。
注:
- xlutils 多只能写入 256 列,即 1000*256,用时3.8秒,表现不错;
- DataNitro 与 xlsxwriter 不能打开 Excel 文件。
5. 小结
通过以上的分析,相信大家对几个库都有了简单的了解。在编写文章的过程中,笔者也在思考各个库适合的应用场景。
- 不想使用 GUI 而又希望赋予 Excel 更多的功能,openpyxl 与 xlsxwriter,你可二者选其一;
- 需要进行科学计算,处理大量数据,建议 pandas+xlsxwriter 或者 pandas+openpyxl;
- 想要写 Excel 脚本,会 Python 但不会 VBA 的同学,可考虑 xlwings 或 DataNitro;
- 至于 win32com,不管是功能还是性能都很强大,有 windows 编程经验的同学可以使用。不过它相当于是 windows COM 的封装,自身并没有很完善的文档,新手使用起来略有些痛苦。
你可根据自己的需求和生产环境,选择合适的 Python-Excel 模块。
6. 代码示例
后,附上一些演示代码,大家可自行体会下不同模块的使用。
6.1 xlwings基本代码
import xlwings as xw
#连接到excel
workbook = xw.Book(r'path/myexcel.xlsx')#连接excel文件
#连接到指定单元格
data_range = workbook.sheets('Sheet1').range('A1')
#写入数据
data_range.value = [1,2,3]
#保存
workbook.save()
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