python 解析数据后保存到excel

news/2024/9/16 23:49:41/ 标签: python, excel

openpyxl

特点：
- 支持读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件格式。
- 可以操作Excel的几乎所有功能，如样式、图表、图片等。
- 适用于复杂的Excel操作，例如公式、数据验证和条件格式。
- 社区支持较好，文档比较完善。
优点：
- 功能全面，能够处理复杂的Excel文件。
- 可以读取和修改现有的Excel文件。
- 支持较新的Excel特性。
缺点：
- 内存消耗较大，对于非常大的Excel文件可能不太适用。
- 读写速度相对较慢。

import os
import openpyxl# 获取当前工作目录
current_work_directory = os.getcwd()# 指定 Excel 文件路径
excel_file_path = os.path.join(current_work_directory, 'test.xlsx')# 加载已存在的工作簿
workbook = openpyxl.load_workbook(excel_file_path)# 选择默认的工作表，或者通过名字获取特定的工作表
sheet = workbook.active# 假设这是你要写入的数据，可以是任何你处理后的数据
data_to_write = [['标题1', '标题2', '标题3'],[1, 2, 3],[4, 5, 6],# ... 更多数据
]# 写入数据到工作表
for row_index, row_data in enumerate(data_to_write, start=1):  # 从第一行开始写入for col_index, value in enumerate(row_data, start=1):sheet.cell(row=row_index, column=col_index, value=value)# 保存工作簿
workbook.save(excel_file_path)

xlsxwriter

特点：
- 只支持写入Excel 2010 xlsx/xlsm文件格式。
- 专注于写操作，不支持读取Excel文件。
- 适合快速创建和写入大型Excel文件。
优点：
- 写入速度快，对于大量数据写入效率较高。
- 内存占用小，适合处理大型数据集。
- 生成的Excel文件较小。
缺点：
- 功能相对有限，不支持读取或修改现有Excel文件。
- 不支持某些复杂的Excel特性，如条件格式和数据验证。

import os
import xlsxwriter# 获取当前工作目录
current_work_directory = os.getcwd()
# 指定 Excel 文件路径
excel_file_path = os.path.join(current_work_directory, 'test.xlsx')
# 创建一个新的工作簿
workbook = xlsxwriter.Workbook(excel_file_path)
# 创建一个新的工作表
worksheet = workbook.add_worksheet('Sheet')# 设置标题行
titles = ["列名1", "列名2", "列名3", "列名4"]
for col_num, title in enumerate(titles, start=1):worksheet.write(0, col_num - 1, title)# 修改单元格值
worksheet.write(1, 1, 1)# 保存工作簿到当前工作目录
workbook.close()

总结

如果你的需求是读取和修改现有的Excel文件，或者需要使用复杂的Excel特性，openpyxl可能是更好的选择。
如果你只需要创建新的Excel文件，并且关注写入速度和文件大小，xlsxwriter可能更适合你。

根据你的具体需求，你可以选择最合适的库。对于大多数简单的用例，xlsxwriter由于其写入速度快和资源消耗低，通常是一个较好的选择。而对于需要更复杂操作的用例，openpyxl提供了更多的灵活性。

使用pandas保存到Excel文件

Pandas导入导出excel、csv、txt文件

from pandas import DataFrame
l1 = [1,2,3,4]
l2 = [1,2,3,4]
df = DataFrame({'序号': l1, '值': l2})
df.to_excel('test.xlsx', sheet_name='sheet1', index=False)