使用pandas、xlrd、openpyxl读取Excel

首先创建一个示例Excel文件example.xlsx，其中包含以下数据：

Name	Age	Gender
Alice	28	Female
Bob	35	Male
Charlie	42	Male
Dave	29	Male
Eve	31	Female

安装

pip install pandas
pip install xlrd
pip install openpyxl

方法一：使用Pandas库

• 使用Pandas库来读取Excel文件并将其转换为字典格式。这是最简单和最常用的方法。

  import pandas as pd
  
  # 读取Excel文件
  excel_file = 'example.xlsx'
  sheet_name = 'Sheet1'
  
  # 使用Pandas读取Excel文件
  data_frame = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
  
  # 将数据转换为字典格式
  data_dict = data_frame.to_dict(orient='records')
  
  print(data_dict)
  

• 输出结果：

  [{'Name': 'Alice', 'Age': 28, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31, 'Gender': 'Female'}]
  

方法二：使用xlrd库

• 示例代码

  import xlrd
  
  # 读取Excel文件
  excel_file = 'example.xlsx'
  sheet_name = 'Sheet1'
  
  # 使用xlrd读取Excel文件
  workbook = xlrd.open_workbook(excel_file)
  sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)
  
  # 将数据转换为字典格式
  data_dict = []
  for row in range(1, sheet.nrows):
      row_data = {
        
        }
      for col in range(sheet.ncols):
          cell_value = sheet.cell_value(row, col)
          row_data[sheet.cell_value(0, col)] = cell_value
      data_dict.append(row_data)
  
  print(data_dict)
  

• 输出结果：

  [{'Name': 'Alice', 'Age': 28.0, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31.0, 'Gender': 'Female'}]
  

方法三：使用openpyxl库

• 示例代码

  from openpyxl import load_workbook
  
  # 读取Excel文件
  excel_file = 'example.xlsx'
  sheet_name = 'Sheet1'
  
  # 使用openpyxl读取Excel文件
  workbook = load_workbook(filename=excel_file)
  worksheet = workbook[sheet_name]
  
  # 将数据转换为字典格式
  data_dict = []
  for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_col=worksheet.max_column, values_only=True):
      row_data = {
        
        }
      for i, value in enumerate(row):
          row_data[worksheet.cell(row=1, column=i+1).value] = value
      data_dict.append(row_data)
  
  print(data_dict)
  

• 输出结果：

  [{'Name': 'Alice', 'Age': 28.0, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 35.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 42.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Dave', 'Age': 29.0, 'Gender': 'Male'}, {'Name': 'Eve', 'Age': 31.0, 'Gender': 'Female'}]
  

总结

• 可以看出使用Pandas库的方法最为简单，而使用xlrd和openpyxl库则需要手动处理每一行的数据。

• 需要注意的是，以上示例代码仅适用于Excel文件中只有一个工作表的情况。如果Excel文件中有多个工作表，需要指定要读取的工作表。

• 如果需要处理大量的Excel文件，建议使用Pandas库，因为它能够自动处理大部分数据类型，并且具有优秀的性能。如果只需要处理少量的Excel文件，可以考虑使用xlrd或openpyxl库。