一、安装xlrd模块:
1、mac下打开终端输入命令：
pip install xlrd2、验证安装是否成功：
- 在mac终端输入 python 进入python环境
- 然后输入 import xlrd
不报错说明模块安装成功
二、常用方法：
1、导入模块：
import xlrd2、打开文件：
x1 = xlrd.open_workbook("data.xlsx")3、获取sheet：
- 获取所有sheet名字：x1.sheet_names（）
- 获取sheet数量：x1.nsheets
- 获取所有sheet对象：x1.sheets()
- 通过sheet名查找：x1.sheet_by_name("test”)
- 通过索引查找：x1.sheet_by_index(3)
# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import os
filename = "demo.xlsx"
filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
print filePath
# 1、打开文件
x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
# 2、获取sheet对象
print 'sheet_names:', x1.sheet_names() # 获取所有sheet名字
print 'sheet_number:', x1.nsheets # 获取sheet数量
print 'sheet_object:', x1.sheets() # 获取所有sheet对象
print 'By_name:', x1.sheet_by_name("test") # 通过sheet名查找
print 'By_index:', x1.sheet_by_index(3) # 通过索引查找输出：
sheet_names: [u' plan', u'team building', u'modile', u'test']
sheet_number: 4
sheet_object: [<xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c190>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c150>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c110>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>]
By_name: <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>
By_index: <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>4、获取sheet的汇总数据：
- 获取sheet名：sheet1.name
- 获取总行数：sheet1.nrows
- 获取总列数：sheet1.ncols
# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import os
from datetime import date,datetime
filename = "demo.xlsx"
filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
print filePath
# 打开文件
x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
# 获取sheet的汇总数据
sheet1 = x1.sheet_by_name("plan")
print "sheet name:", sheet1.name # get sheet name
print "row num:", sheet1.nrows # get sheet all rows number
print "col num:", sheet1.ncols # get sheet all columns number输出：
sheet name: plan
row num: 31
col num: 115、单元格批量读取：
a）行操作：
- sheet1.row_values(0) # 获取第一行所有内容，合并单元格，首行显示值，其它为空。
- sheet1.row(0) # 获取单元格值类型和内容
- sheet1.row_types(0) # 获取单元格数据类型
# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import os
from datetime import date,datetime
filename = "demo.xlsx"
filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
sheet1 = x1.sheet_by_name("plan")
# 单元格批量读取
print sheet1.row_values(0) # 获取第一行所有内容，合并单元格，首行显示值，其它为空。
print sheet1.row(0) # 获取单元格值类型和内容
print sheet1.row_types(0) # 获取单元格数据类型输出：
[u'learning plan', u'', u'', u'', u'', u'', u'', u'', 123.0, 42916.0, 0]
[text:u'learning plan', empty:u'', empty:u'', empty:u'', empty:u'', empty:u'', empty:u'', empty:u'', number:123.0, xldate:42916.0, bool:0]
array('B', [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 4])b) 表操作
- sheet1.row_values(0, 6, 10) # 取第1行，第6~10列（不含第10表）
- sheet1.col_values(0, 0, 5) # 取第1列，第0~5行（不含第5行）
- sheet1.row_slice(2, 0, 2) # 获取单元格值类型和内容
- sheet1.row_types(1, 0, 2) # 获取单元格数据类型
# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import os
from datetime import date,datetime
filename = "demo.xlsx"
filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
print filePath
# 1、打开文件
x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
sheet1 = x1.sheet_by_name("plan")
# 列操作
print sheet1.row_values(0, 6, 10) # 取第1行，第6~10列（不含第10表）
print sheet1.col_values(0, 0, 5) # 取第1列，第0~5行（不含第5行）
print sheet1.row_slice(2, 0, 2) # 获取单元格值类型和内容，同sheet1.row(0)
print sheet1.row_types(1, 0, 2) # 获取单元格数据类型输出：
[u'', u'', 123.0, 42916.0]
[u'learning plan', u'\u7f16\u53f7', 1.0, 2.0, 3.0]
[number:1.0, text:u'\u7ba1\u7406\u5b66\u4e60']
array('B', [1, 1])6、特定单元格读取：
a) 获取单元格值：
- sheet1.cell_value(1, 2)
- sheet1.cell(1, 2).value
- sheet1.row(1)[2].value
b) 获取单元格类型：
- sheet1.cell(1, 2).ctype
- sheet1.cell_type(1, 2)
- sheet1.row(1)[2].ctype
# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import os
from datetime import date,datetime
filename = "demo.xlsx"
filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
sheet1 = x1.sheet_by_name("plan")
# 特定单元格读取
# 取值
print sheet1.cell_value(1, 2)
print sheet1.cell(1, 2).value
print sheet1.row(1)[2].value
#取类型
print sheet1.cell(1, 2).ctype
print sheet1.cell_type(1, 2)
print sheet1.row(1)[2].ctype7、(0,0)转换A1:
- xlrd.cellname(0, 0) # (0,0)转换成A1
- xlrd.cellnameabs(0, 0) # (0,0)转换成$A$1
- xlrd.colname(30) # 把列由数字转换为字母表示
# -*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import os
filename = "demo.xlsx"
filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
# 打开文件
x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
sheet1 = x1.sheet_by_name("plan")
# (0,0)转换成A1
print xlrd.cellname(0, 0) # (0,0)转换成A1
print xlrd.cellnameabs(0, 0) # (0,0)转换成$A$1
print xlrd.colname(30) # 把列由数字转换为字母表示输出：
A1
$A$1
AE8、数据类型：
- 空：0
- 字符串：1
- 数字：2
- 日期：3
- 布尔：4
- error：5
附：写一个自动获取excel表内容的类
本代码已实现自动转换单元格数据类型，不会发生整形数字以浮点数显示，布尔型True或False显示为1,0；日期时间显示为一连串的小数问题
import xlrd
from xlrd import xldate_as_tuple
import datetime
'''
xlrd中单元格的数据类型
数字一律按浮点型输出，日期输出成一串小数，布尔型输出0或1，所以我们必须在程序中做判断处理转换
成我们想要的数据类型
0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error
'''
class ExcelData():
# 初始化方法
def __init__(self, data_path, sheetname):
#定义一个属性接收文件路径
self.data_path = data_path
# 定义一个属性接收工作表名称
self.sheetname = sheetname
# 使用xlrd模块打开excel表读取数据
self.data = xlrd.open_workbook(self.data_path)
# 根据工作表的名称获取工作表中的内容（方式①）
self.table = self.data.sheet_by_name(self.sheetname)
# 根据工作表的索引获取工作表的内容（方式②）
# self.table = self.data.sheet_by_name(0)
# 获取第一行所有内容,如果括号中1就是第二行，这点跟列表索引类似
self.keys = self.table.row_values(0)
# 获取工作表的有效行数
self.rowNum = self.table.nrows
# 获取工作表的有效列数
self.colNum = self.table.ncols
# 定义一个读取excel表的方法
def readExcel(self):
# 定义一个空列表
datas = []
for i in range(1, self.rowNum):
# 定义一个空字典
sheet_data = {}
for j in range(self.colNum):
# 获取单元格数据类型
c_type = self.table.cell(i,j).ctype
# 获取单元格数据
c_cell = self.table.cell_value(i, j)
if c_type == 2 and c_cell % 1 == 0: # 如果是整形
c_cell = int(c_cell)
elif c_type == 3:
# 转成datetime对象
date = datetime.datetime(*xldate_as_tuple(c_cell,0))
c_cell = date.strftime('%Y/%d/%m %H:%M:%S')
elif c_type == 4:
c_cell = True if c_cell == 1 else False
sheet_data[self.keys[j]] = c_cell
# 循环每一个有效的单元格，将字段与值对应存储到字典中
# 字典的key就是excel表中每列第一行的字段
# sheet_data[self.keys[j]] = self.table.row_values(i)[j]
# 再将字典追加到列表中
datas.append(sheet_data)
# 返回从excel中获取到的数据：以列表存字典的形式返回
return datas
if __name__ == "__main__":
data_path = "ttt.xlsx"
sheetname = "Sheet1"
get_data = ExcelData(data_path, sheetname)
datas = get_data.readExcel()
print(datas)
总结
到此这篇关于python使用xlrd模块读取excel的文章就介绍到这了,更多相关python xlrd读取excel内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
