Python实现XLSX文件分析详解

Microsoft Office中的XLSX文件类型是一种基于XML的电子表格文件格式。它是一种能够存储大量数据，并对这些数据进行可视化处理并生成报告的一种非常流行的文件类型。Python作为非常流行的编程语言，自然也提供了一些用于读取和分析XLSX文件的库，比如openpyxl和pandas，通过这些库，我们可以使用Python来操作和分析XLSX文件。

安装openpyxl库

要使用Python分析XLSX文件，需要先安装一个Python的XLSX处理库。在本文中，我们将使用openpyxl，这是一个非常流行的XLSX文件处理库，可以通过以下命令进行安装：

pip install openpyxl

加载XLSX文件

在我们对XLSX文件进行分析之前，我们需要先将其加载进Python的内存中。使用openpyxl库中的load_workbook函数，可以轻松地将XLSX文件加载进Python中，这个函数的返回值就是一个表示XLSX表格的对象。

from openpyxl import load_workbook

workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')
sheet = workbook.active

上述示例代码中，我们从openpyxl库中导入load_workbook函数，并在函数中指定我们需要加载的XLSX文件(example.xlsx)。通过.active属性，我们可以访问打开的工作簿中的默认工作表。

读取XLSX文件中的单元格

读取XLSX表格中的单元格非常简单。我们可以使用如下格式的代码来读取指定单元格的值：

cell_value = sheet['A1'].value

上述示例代码中，我们通过指定单元格地址字符串('A1')，来访问指定单元格中的value属性。在XLSX文件中，单元格中的存储的数据类型可以是文本、数字、日期和公式等。

遍历XLSX文件中的行和列

循环遍历XLSX文件中的行和列也是一个非常普遍的需求。我们可以使用Python的循环控制语句遍历表格中的所有行和列，并获取每个单元格的值：

for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    for cell in row:
        print(cell.value)

上述示例代码中，我们使用sheet对象上的iter_rows方法来遍历前两行前三列中的单元格。在处理XLSX文件时，通过这种方式访问表格中的单元格更为高效，因为它可以避免在Python代码和XLSX文件之间频繁切换。

使用pandas库

pandas库是另一个非常流行的Python库，提供了一些非常有用的函数和工具，方便我们对XLSX和其他数据类型进行分析和操作。

需要使用pandas库在Python中读取XLSX文件时，可以使用read_excel()方法，这个方法会返回一个矩阵对象，我们可以对它进行进一步的处理和分析：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df.head())

上述示例代码中，我们使用pandas库中的read_excel()函数来读取example.xlsx文件中的数据，并将其存储在一个叫做df的矩阵对象中。df.head()方法可以用来打印前5行的数据。和openpyxl库类似，pandas库同样也提供了一系列的API来操作和分析XLSX文件。

示例1：计算XLSX文件中所有数据的总和

下面的示例演示了如何使用Python计算XLSX文件中的所有数值数据的总和：

workbook = load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook.active
total = 0

for row in sheet.iter_rows():
    for cell in row:
        if isinstance(cell.value, (int, float)):
            total += cell.value

print(total)

上述示例代码中，我们首先通过load_workbook()函数加载XLSX文件，然后遍历表格中的每个单元格。我们仅考虑数值类型的单元格，并将其值累加到total变量中。最后，我们打印出总和。

示例2：去除XLSX文件中的重复记录

下面的示例演示了如何使用Python pandas库中的drop_duplicates()函数去除XLSX文件中的重复记录：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
df = df.drop_duplicates()

上述示例代码中，我们首先通过pd.read_excel()方法读取XLSX文件中的数据，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。df.drop_duplicates()方法用于去除DataFrame中的重复记录。

结论

Python非常适合用于分析和操作XLSX文件，无论是使用openpyxl库还是pandas库，我们都可以轻松地对XLSX文件进行数据分析和处理。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14665.html