Python解析Excel与CSV文件的方法总结

在日常工作中，我们经常需要处理各种格式的数据，其中Excel和CSV文件是最常见的格式之一。本文将介绍使用Python解析Excel和CSV文件的方法，以便我们能够更高效地处理数据。

1. 解析CSV文件

CSV(Comma-Separated Values，逗号分隔值)是一种常见的纯文本格式，用于存储表格数据。Python中自带csv模块，可以轻松地解析CSV文件。

下面是一个简单的CSV文件示例：

```
name,age,gender
Jack,28,Male
Rose,26,Female
```

使用Python代码读取CSV文件：

```python
import csv

with open('example.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)
```

输出结果为：

```
['name', 'age', 'gender']
['Jack', '28', 'Male']
['Rose', '26', 'Female']
```

我们可以看到，csv.reader()函数会自动将逗号分隔的每一行数据转成一个列表。

2. 解析Excel文件

Excel是一种电子表格文件格式，一张表格包含多个表单(sheet)。Python中可以使用openpyxl和xlrd模块来处理Excel文件。

2.1. 使用openpyxl

openpyxl是一个用于处理Excel文件的Python库，它支持Excel 2010及以上版本的.xlsx文件。下面是一个使用openpyxl读取Excel文件的示例：

```python
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook(filename='example.xlsx')
ws = wb.active

for row in ws.iter_rows():
    for cell in row:
        print(cell.value, end='\t')
    print()
```

遍历每个单元格，输出结果为：

```
name    age     gender  
Jack    28      Male    
Rose    26      Female  
```

2.2. 使用xlrd

xlrd是一个用于处理Excel文件的Python库，它支持.xls文件。下面是一个使用xlrd读取Excel文件的示例：

```python
import xlrd

data = xlrd.open_workbook('example.xls')
table = data.sheet_by_index(0)

for i in range(table.nrows):
    for j in range(table.ncols):
        print(table.cell(i, j).value, end='\t')
    print()
```

输出结果与使用openpyxl相同：

```
name    age     gender  
Jack    28.0    Male    
Rose    26.0    Female  
```

3. 总结

以上是使用Python解析Excel与CSV文件的方法总结。Python中自带的csv模块可以轻松地解析CSV文件，而使用openpyxl和xlrd模块可以处理Excel文件。对于大型Excel文件，使用openpyxl的效率可能更高一些。同时，如果您需要处理Excel中的图表等内容，建议使用openpyxl。

希望本文能帮助大家更加高效地处理数据。