Python处理Excel最常用pandas结合openpyxl或xlsxwriter库。1. 安装命令：pip install pandas openpyxl xlsxwriter；2. 用pd.read_excel()读取文件，支持指定工作表、列名和索引；3. 用to_excel()写入数据，可配合ExcelWriter追加多表；4. 使用XlsxWriter引擎设置字体、颜色等样式；5. 常见操作包括筛选保存、合并多文件及读取多工作表到字典，满足自动化报表与数据清洗需求。
Python处理Excel文件最常用的方式是使用 pandas 和 openpyxl 或 xlsxwriter 库。这些工具可以读取、写入、修改Excel（.xlsx）文件，适合自动化报表、数据清洗等任务。
1. 安装必要的库
打开终端或命令行，运行以下命令安装所需包：- pip install pandas – 数据处理核心库
- pip install openpyxl – 读写 .xlsx 文件（支持 Excel 2010+）
- pip install xlsxwriter – 用于创建和写入带格式的 Excel 文件（可选）
2. 读取 Excel 文件
使用 pandas.read_excel() 可以快速将 Excel 表格加载为 DataFrame：
<font face="Courier New">
import pandas as pd
<h1>读取第一个工作表</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx')</p><h1>读取指定工作表（按名称或索引）</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p><h1>不使用第一行为列名</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)</p><div class="aritcle_card flexRow">
<div class="artcardd flexRow">
<a class="aritcle_card_img" href="/xiazai/skill9528" title="Excel XLSX Formula Cleanup"><img
src="https://img.php.cn/upload/skill/001/246/273/6adaf20d79f23518.jpg" alt="Excel XLSX Formula Cleanup" ></a>
<div class="aritcle_card_info flexColumn">
<a href="/xiazai/skill9528" title="Excel XLSX Formula Cleanup">Excel XLSX Formula Cleanup</a>
<p>诊断并修复涉及公式、命名范围、Power Query 刷新、数据透视表、VBA/宏保存等问题的 Microsoft Excel XLSX 工作簿</p>
</div>
<a href="/xiazai/skill9528" title="Excel XLSX Formula Cleanup" class="aritcle_card_btn flexRow flexcenter"><b></b><span>下载</span> </a>
</div>
</div><h1>指定某一列作为索引</h1><p>df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)
</font>3. 写入 Excel 文件
使用 to_excel() 方法将 DataFrame 写入 Excel：
<font face="Courier New">
# 将数据写入新文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
<h1>写入指定工作表</h1><p>with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='数据汇总', index=False)
</font>如果要追加多个表到同一个文件，避免覆盖原有内容：
<font face="Courier New">
from openpyxl import load_workbook
<p>with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
writer.book = load_workbook('output.xlsx')
df_new.to_excel(writer, sheet_name='新表', index=False)
</font>4. 处理样式（使用 XlsxWriter）
若需添加颜色、字体、边框等格式，推荐使用 XlsxWriter 引擎：
<font face="Courier New">
import pandas as pd
<h1>创建带有格式的写入器</h1><p>with pd.ExcelWriter('styled_output.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='格式化表格', index=False)</p><pre class='brush:python;toolbar:false;'># 获取 workbook 和 worksheet 对象
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['格式化表格']
# 定义格式
header_format = workbook.add_format({
'bold': True,
'bg_color': '#D7E4BC',
'border': 1
})
# 给表头加样式
for col_num, value in enumerate(df.columns.values):
worksheet.write(0, col_num + 1, value, header_format)
5. 常见操作示例
- 筛选数据后保存：df[df['销售额'] > 1000].to_excel('高销售额.xlsx', index=False)
- 合并多个文件：循环读取多个 Excel 文件，用 pd.concat() 合并后统一输出
- 读取多工作表到字典：pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None) 返回一个字典，键为表名
基本上就这些。掌握读、写、样式设置，就能应对大多数Excel自动化需求。
