python新建excel写入数据

Python 新建 Excel 写入数据：从基础到高级实战指南
在数据处理与自动化工作中，Excel 是一个广泛使用的工具。Python 作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库来处理 Excel 文件。其中，`pandas` 和 `openpyxl` 是两个常用的库，它们能够帮助我们轻松地新建 Excel 文件并写入数据。
本文将从基础入手，逐步介绍如何使用 Python 新建 Excel 文件并写入数据。我们将探讨文件的创建、数据的写入、格式的设置以及数据的读取与操作等内容，确保内容详尽实用，适合初学者与有一定经验的开发者。
一、Python 中新建 Excel 文件的准备工作
在 Python 中新建 Excel 文件，首先需要安装相关的库。常用的库包括：
- pandas：主要用于数据处理和分析，支持 Excel 文件的读写。
- openpyxl：用于处理 Excel 文件，支持写入和读取数据。
安装命令如下：
bash
pip install pandas openpyxl

安装完成后，可以使用 `pandas` 或 `openpyxl` 来创建 Excel 文件。
二、使用 pandas 创建 Excel 文件并写入数据
使用 `pandas` 创建 Excel 文件的步骤如下：
1. 导入 pandas 库
python
import pandas as pd

2. 创建 DataFrame
DataFrame 是 pandas 中用于存储数据的结构，可以将数据以字典、列表或其他结构转换为 DataFrame。
python
data =
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]
df = pd.DataFrame(data)

3. 写入 Excel 文件
使用 `to_excel()` 方法将 DataFrame 写入 Excel 文件。
python
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

4. 验证写入结果
打开 `output.xlsx` 文件，确认数据是否正确写入。
三、使用 openpyxl 创建 Excel 文件并写入数据
`openpyxl` 是一个基于 XML 的库，适用于处理 Excel 文件，特别是在处理较复杂的 Excel 文件时更为灵活。
1. 导入 openpyxl 库
python
from openpyxl import Workbook

2. 创建 Workbook 对象
python
wb = Workbook()

3. 添加工作表
python
ws = wb.active
ws.title = 'Sheet1'

4. 写入数据
python
ws['A1'] = 'Name'
ws['B1'] = 'Age'
ws['A2'] = 'Alice'
ws['B2'] = 25
ws['A3'] = 'Bob'
ws['B3'] = 30
ws['A4'] = 'Charlie'
ws['B4'] = 35

5. 保存文件
python
wb.save('output.xlsx')

四、数据写入的多种方式
Python 中写入 Excel 文件的方式多种多样，以下是一些常见的写入方式：
1. 使用 pandas 的 `to_excel()` 方法
这是最简单的方式，适用于数据量较小的情况。
2. 使用 openpyxl 的 `write()` 方法
`openpyxl` 提供了更灵活的写入方式，可以设置单元格的格式、字体、颜色等。
3. 使用 `xlsxwriter` 库
`xlsxwriter` 是一个更专业的库，支持更丰富的格式设置，适合需要复杂格式的场景。
五、数据写入的格式设置
在写入 Excel 文件时，可以设置单元格的格式，如字体、颜色、数字格式等。
1. 使用 pandas 设置格式
python
df = pd.DataFrame(
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]
)
df.to_excel('output.xlsx', index=False, header=False, columns=['Name', 'Age'])

2. 使用 openpyxl 设置格式
python
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = 'Sheet1'
设置字体
ws['A1'].font = openpyxl.styles.Font(name='Arial', size=12, bold=True)
ws['B1'].font = openpyxl.styles.Font(name='Arial', size=12, bold=True)
设置颜色
ws['A1'].fill = openpyxl.styles.PatternFill(start_color='FF0000', end_color='FF0000', fill_type='solid')
ws['B1'].fill = openpyxl.styles.PatternFill(start_color='FF0000', end_color='FF0000', fill_type='solid')
设置数字格式
ws['B1'].number_format = '000'

六、数据读取与操作
除了写入数据，Python 也可以读取 Excel 文件并进行数据操作。
1. 使用 pandas 读取 Excel 文件
python
df = pd.read_excel('output.xlsx')
print(df)

2. 使用 openpyxl 读取 Excel 文件
python
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = 'Sheet1'
读取数据
for row in ws.iter_rows():
print(row)

七、处理复杂数据和格式
在实际应用中，数据可能较为复杂，需要处理多种格式。
1. 处理多列数据
python
data =
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

2. 处理复杂格式
在写入时，可以设置单元格的格式，如数字、日期、文本等。
八、性能优化与注意事项
1. 大数据量处理
当数据量较大时，`pandas` 和 `openpyxl` 的性能可能受到影响，建议使用 `xlsxwriter` 或其他更高效的库。
2. 文件格式的兼容性
确保写入的 Excel 文件格式兼容，如 `.xlsx` 或 `.xls`。
3. 保存路径与权限
确保程序有权限写入文件，避免因权限问题导致写入失败。
九、实际应用案例
案例 1：生成员工信息表
python
import pandas as pd
data =
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [28, 32, 25],
'部门': ['技术部', '市场部', '销售部']
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('employees.xlsx', index=False)

案例 2：数据清洗与写入
python
import pandas as pd
读取数据
df = pd.read_excel('input.xlsx')
去除空值
df.dropna(inplace=True)
写入 Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

十、总结
Python 提供了多种方式来新建 Excel 文件并写入数据，从 `pandas` 到 `openpyxl`，每种库都有其优势和适用场景。在实际应用中，根据需求选择合适的库，结合格式设置和数据处理，可以实现高效、灵活的数据操作。
掌握这些技能，可以提升数据处理的自动化水平，提高工作效率。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以通过 Python 实现 Excel 文件的高效写入与管理。
附录：常见问题解答
问题 1：如何避免 Excel 文件中的空单元格？
答：在写入数据时，使用 `to_excel()` 方法时，可以设置 `index=False` 和 `header=False`，避免写入索引和标题行。
问题 2：如何设置单元格的字体颜色？
答：使用 `openpyxl` 的 `PatternFill` 类，设置单元格的填充颜色。
问题 3：如何读取 Excel 文件中的数据？
答：使用 `pandas` 的 `read_excel()` 方法或 `openpyxl` 的 `read_sheet()` 方法。
通过本文的介绍，您可以掌握 Python 新建 Excel 文件并写入数据的基本方法和技巧，为实际应用打下坚实的基础。