Python处理电子表格，四个非常流行且功能强大的库

在Python中处理表格数据，有几个非常流行且功能强大的库。以下是一些最常用的库及其示例代码：v0n28资讯网——每日最新资讯28at.com

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1. Pandas

Pandas是一个开放源代码的、BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。v0n28资讯网——每日最新资讯28at.com

安装Pandas

pip install pandas

示例代码：读取CSV文件

import pandas as pd# 读取CSV文件df = pd.read_csv('pokemon.csv')# 显示前五行数据print(df.head())# 计算某列的平均值print("Average of column:", df['Speed'].mean())# 数据筛选filtered_df = df[df['Speed'] > 10]# 将更改后的DataFrame保存到新的CSV文件filtered_df.to_csv('filtered_example.csv', index=False)

2. OpenPyXL

OpenPyXL是一个库，用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。v0n28资讯网——每日最新资讯28at.com

安装OpenPyXL

pip install openpyxl

示例代码：读取Excel文件

from openpyxl import load_workbook# 加载一个现有的工作簿wb = load_workbook('example.xlsx')# 获取活动的工作表sheet = wb.active# 读取A1单元格的值print(sheet['A1'].value)# 修改B2单元格的值sheet['B2'] = 42# 保存工作簿wb.save('modified_example.xlsx')

3. CSV

Python标准库中的CSV模块提供了读写CSV文件的功能。v0n28资讯网——每日最新资讯28at.com

示例代码：读取CSV文件

import csv# 打开CSV文件with open('example.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:    reader = csv.reader(file)        # 遍历每一行    for row in reader:        print(row)# 写入CSV文件with open('output.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:    writer = csv.writer(file)    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])    writer.writerow(['Alice', '24', 'New York'])

4. xlrd/xlwt

这两个库通常一起使用，xlrd用于读取老版本的Excel文件（xls），而xlwt用于写入。v0n28资讯网——每日最新资讯28at.com

安装xlrd和xlwt

pip install xlrd xlwt

示例代码：读取xls文件

import xlrd# 打开工作簿wb = xlrd.open_workbook('catering_sale.xls')# 通过索引获取工作表sheet = wb.sheet_by_index(0)# 读取A1单元格的值print(sheet.cell_value(0, 0))# 获取行数和列数print(sheet.nrows, sheet.ncols)

当选择库的时候，最好考虑你的具体需求，例如文件格式（CSV、Excel等）、数据大小、性能需求以及是否需要进行复杂的数据分析和操作。Pandas在数据分析方面提供了广泛的功能，而OpenPyXL、xlrd和xlwt则在处理Excel文件方面各有所长。标准库中的CSV模块足够处理基本的CSV文件操作。v0n28资讯网——每日最新资讯28at.com

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