1. 安裝 xlrd 庫

Python 讀取 Excel 中的數(shù)據(jù)主要用到 xlrd 第三方庫。xlrd 其實就是兩個單詞的簡化拼接，我們可以把它拆開來看，xl 代表 excel, rd 代表 read, 合并起來就是 xlrd, 意思就是讀 excel 的第三方庫。 這種命名風格也正是我們推薦使用的，要做到 “顧名思義”，不要使用晦澀難懂，與所實現(xiàn)的功能毫無關(guān)聯(lián)的名稱。 OK, 廢話不多說了，下面我們就著手安裝 xlrd 庫，pip 命令如下：

pip install xlrd==1.2.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

值得注意的是，我在安裝 xlrd 庫的時候，指定了 xlrd 的版本，即 xlrd==1.2.0, 這也是在實踐中積累的經(jīng)驗哦，因為不指定版本總是會有各種狀況，為了確保不出錯，大家盡量按照我這樣安裝吧。否則，出錯可別找我哦！

2. 使用 xlrd 庫

2.1 打開 Excel 工作表對象

(咳咳，戰(zhàn)術(shù)咳嗽！) 首先，我們先梳理一下思路，把概念搞清楚。什么概念呢？就是大家知道什么是工作簿，什么是工作表，什么是單元格嗎？ 平時我們說的 Excel 工作表文件，其實嚴格來說它是個工作簿。然后打開工作簿，里面有多個 Sheet, 我們把這個稱作 ”工作表“。之后，我們的數(shù)據(jù)是放在單元格里面的。 下面，讓我們再用圖片的形式展示，一起要分清概念。

工作簿：

工作表：

單元格:

好的，那么使用 xlrd 讀取 Excel 表中的數(shù)據(jù)的時候也應按照：工作簿 -> 工作表 -> 單元格，這樣的過程去讀取數(shù)據(jù)的。 那么，打開工作對象的代碼如下：

import xlrd

# 打開工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Desktop\工作簿1.xlsx')
# 三種方式獲取工作表
# worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
# worksheet = workbook.sheets()[0]        
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

代碼解析：

• 首先導入安裝的第三方庫 xlrd.
• 之后，使用 xlrd 庫下的方法 open_workbook(), 打開一個工作簿，方法里的參數(shù)為工作簿的路徑。
• 最后，根據(jù)拿到的工作簿對象，指定獲取的工作表。當然了，獲取工作表的方法有三種，分別是根據(jù)索引和根據(jù)工作表名稱獲取，索引是從0開始的。只要使用一種方式即可，這里我推薦使用根據(jù)工作表名稱獲取。

2.2 讀取單個單元格數(shù)據(jù)

那么我們在上一小節(jié)打開了工作表對象之后，下面就要獲取表里的單元格數(shù)據(jù)了呀！如何獲取單元格數(shù)據(jù)呢？請看下面的代碼：

import xlrd

# 打開工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Desktop\工作簿1.xlsx')
# 獲取工作表
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# 獲取單元格數(shù)據(jù)的兩種方式
# cell_value = worksheet.cell(0, 0).value
cell_value = worksheet.cell_value(0, 0)
print(cell_value)

代碼解析： 獲取單元格數(shù)據(jù)的方法也很簡單。這里提供了兩種方法，都可以獲取單元格數(shù)據(jù)，大家只要根據(jù)自己習慣，掌握一種即可。例如，我這里使用的是 cell_value() 方法，方法里傳遞的是單元格的索引。單元格的索引是二維的，第一個參數(shù)是所在行，第二個參數(shù)是所在列。需要注意的是，所有的索引都是從 0 開始計數(shù)的。

2.3 讀取多個單元格數(shù)據(jù)

上一小節(jié)中，我們使用了 cell_value() 方法獲取單個單元格數(shù)據(jù)，但是這種方式未免效率過于低下了，現(xiàn)在我們想一次性獲取整行或者整列的數(shù)據(jù)，該如何去做呢 ？請看下面的代碼：

import xlrd

# 打開工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Desktop\工作簿1.xlsx')
# 獲取工作表
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# 獲取第一行所有單元格數(shù)據(jù)
row_value = workbookt.row(0)
# 獲取第一列所有單元格數(shù)據(jù)
col_value = workbook.col(0)

代碼解析： 與 2.2 小節(jié)不同的是，我們通過調(diào)用方法 row() 和 col() 分別獲取某行和某列所有單元格數(shù)據(jù)，row() 和 col() 內(nèi)傳入的參數(shù)為索引，索引從 0 開始計數(shù)。例如，row(0) 表示獲取第一行所有單元格數(shù)據(jù)，row(1) 表示獲取第二行所有單元格數(shù)據(jù)。 那么我們運行上面的代碼段，運行結(jié)果如下所示：

[text:'班級', text:'學號', text:'姓名', text:'成績']  # row(0) 的結(jié)果值
[text:'班級']     # col(0) 的結(jié)果值

通過觀察運行結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)運行的結(jié)果都是以列表的形式展示的。值得注意的是，列表的數(shù)值并不是字典格式，盡管這和 Python 中字典格式完全一樣，實際上列表中元素的類型應該是 <class 'xlrd.sheet.Cell'>, 這是 xlrd 中的 cell 對象，即單元格對象。單元格對象有 value 屬性，因此我們可以通過遍歷列表獲得每一個 cell 對象，然后通過 value 屬性取出每一個 cell 的值。 改造后的代碼如下所示：

import xlrd

# 打開工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Desktop\工作簿1.xlsx')
# 獲取工作表
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

for i in worksheet.row(0):
    print(i.value)  # 獲取單元格數(shù)據(jù)
for i in worksheet.col(0):
    print(i.value)  # 獲取單元格數(shù)據(jù)

2.4 讀取所有單元格數(shù)據(jù)

在上一小節(jié)中，我們學習了獲取多個單元格數(shù)據(jù)，也就是整行或整列獲取數(shù)據(jù)，這樣獲取數(shù)據(jù)的粒度更大，效率自然也更高。那么如果說，我想獲取 Sheet 表中所有的數(shù)據(jù)又該怎么做呢？ 要想獲取 Sheet 表中所有單元格數(shù)據(jù)，就得知道 Sheet 表有多少行以及多少列。這樣，我們根據(jù)行數(shù)和列數(shù)，才能獲取 Sheet 表所有數(shù)據(jù)啊。xlrd 中 worksheet 對象有兩個屬性 nrows 和 ncols, 它們分別表示當前的 Sheet 表的行數(shù)和列數(shù)。 獲取所有單元格數(shù)據(jù)的代碼如下所示：

import xlrd

# 打開工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Desktop\工作簿1.xlsx')
# 獲取工作表
worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# 根據(jù)行獲取所有單元格數(shù)據(jù)
for row in range(worksheet.nrows):
    for i in worksheet.row(row):
        print(i.value)
# 根據(jù)列獲取單元格數(shù)據(jù)  
for col in range(worksheet.ncols):
    for i in worksheet.col(col):
        print(i.value)

代碼解析： 上面的代碼中，輸出的結(jié)果應該都是所有單元格數(shù)據(jù)，只不過分別從行和列的角度出發(fā)獲取單元格數(shù)據(jù)。其實，還可以用 cell_value() 方法結(jié)合 nrows 和 ncols 屬性獲取所有單元格數(shù)據(jù)，這種方法留給大家自己去嘗試吧！

3. 總結(jié)

通過上面的學習，相信大家對 xlrd 第三方庫的安裝以及使用第三方庫讀取 Excel 中的數(shù)據(jù)的方法有了一定的掌握。

到此這篇關(guān)于使用Python第三方庫xlrd讀取Excel中的數(shù)據(jù)的流程步驟的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python xlrd讀取Excel數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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