Python for Excel (Chinese Edition), 2nd Edition

第 15 章. 使用 Reader 和 Writer 包操作Excel 文件

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本章将向您介绍 reader 和 writer 包。它们可以直接读写 Excel 文件，而无需安装 Excel。当您调用read_excel或to_excel函数时，pandas 会在后台使用这些包。直接使用 reader 和 writer 包，您可以创建更复杂的 Excel 报表。 此外，如果您在某个项目中仅需读写 Excel 文件，而无需使用 pandas 的其他功能，那么安装完整的 pandas 套件可能有些大材小用。 本章首先概述可用的包，然后学习它们的工作原理。之后，我们将探讨将 DataFrame 写入 Excel 时的样式设置。最后，我们将再次回顾报表案例研究。与上一章一样，本章无需安装 Excel，这意味着所有代码示例均可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。

读写 Excel 文件

存在许多能够读写 Excel 工作簿的 Python 包。在本节中，我将概述本章将要涉及的这些包。不过，为了避免让人感到不知所措，我将根据您是想读取、写入还是编辑 Excel 工作簿，先给出一些简单的建议：

阅读

请使用 `python-calamine` 或 `fastexcel`。这两个包都是基于 `calamine` 构建的，而 `calamine` 是一个用 Rust 编写的库。最佳使用方式是通过 pandas 或 Polars（参见“现代替代方案”）并设置engine="calamine"，但如果你不需要 DataFrame，也可以单独使用 `python-calamine`（fastexcel 计划在 1.0 版本中推出独立运行模式）。Polars 默认使用 calamine 引擎，但在 pandas 中，您必须像本书中一直所做的那样显式设置：

pd.read_excel("filename.xlsx", engine="calamine")

虽然 pandas 使用 Python-calamine 作为其 Calamine 引擎，但 Polars 使用的是 fastexcel。我将在下一节中介绍这两个包。

写作

除非遇到限制，否则请使用 XlsxWriter——若遇到限制，请尝试使用 OpenPyXL 或 Excelize 解决。我推荐 XlsxWriter 的理由如下：

• 这是最快的写入器。虽然 XlsxWriter 是用 Python 编写的，但现在同一位作者还推出了一个基于 Rust 的 XlsxWriter 项目。未来，它很可能会被一个 Python 包封装，其速度将比当前的纯 Python 实现快数倍。

• 文档非常完善。

• 它正在积极维护中。

• 它生成的 Excel 工作簿完全兼容。

使用 pandas 写入引擎

pandas使用，具体采用XlsxWriter还是OpenPyXL作为写入引擎，取决于你安装了哪个包。如果你同时安装了这两个包，默认使用XlsxWriter。如果你想改用OpenPyXL，请显式engine：

df.to_excel("filename.xlsx", engine="openpyxl")

请注意，Polars仅使用XlsxWriter作为其写入引擎。

编辑

请使用 OpenPyXL，因为它是处理现代 Excel 文件的唯一解决方案。然而，由于 Excel 工作簿由多个相互依赖的文件组成，编辑是一项复杂的任务。因此，OpenPyXL ...