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01-债劵办公自动化程序

AI悦创原创Python 一对一教学债卷办公自动化程序债卷办公自动化程序代写Python 一对一教学债卷办公自动化程序债卷办公自动化程序代写大约 3 分钟...约 1012 字

2. 代码实现

2.1 需求点1

  • 实现思路:读取 sample 文件夹下所 Excel 并生成相对路径

库的对比

在办公自动化处理 Excel 方面,主流可用的库的优缺点。

  • openpyxl
    • 优点:专为 .xlsx 格式设计,功能丰富,适用于多数场景;
    • 缺点:不支持 .xls 格式;
  • xlrd
    • 优点:是读取旧版 .xls 格式首选库;
    • 缺点:从 2.0.0 版本开始,xlrd 仅支持 .xls 格式,并放弃了对 .xlsx 格式的支持;
  • xlwt
    • 优点:用于写入 .xls 格式的文件;
    • 缺点:不支持 .xlsx 格式;
  • XlsxWriter
    • 优点:专为写入 .xlsx 格式文件设计,提供了很多高级功能,比如:图表创建;
    • 缺点:不能读取 Excel 文件,也不支持 .xls 格式;
  • pandas
    • 优点:它是一个数据分析库,可以结合 openpyxlxlrdXlsxWriter 来读取和写入 Excel 文件。对于数据处理和转换,pandas 非常强大;
    • 缺点:为数据分析设计,对于一些专门的 Excel 功能可能不是那么直观;

为了最大化地处理 Excel 的新旧版本,你可以这样做:

  • 使用 xlrd 来读取 .xls 格式的文件。再使用 xlwt 来写入 .xls 格式文件;
  • 使用 openpyxl 来读取和写入 .xlsx 格式的文件;
  • 如果需要更高级的写入功能,考虑使用 XlsxWriter
  • 对于数据处理和转换,考虑使用 pandas

这样,你可以涵盖 Excel 文件的大多数情况。

pandas 在 Excel 领域的特点

pandas 可以同时支持新版本(.xlsx.xlsm)和旧版(.xls)的 Excel 文件格式,但 pandas 做到这一点是通过在后台使用其他库,如: openpyxlxlrd

具体地说:

  1. 读取 Excel 文件
    • 当读取 .xlsx 文件时,pandas 默认使用 openpyxl 作为引擎。
    • 当读取 .xls 文件时,pandas 使用 xlrd 作为引擎。
  2. 写入 Excel 文件
    • 当写入 .xlsx 文件时,pandas 可以使用 openpyxlXlsxWriter 作为引擎。
    • 当写入 .xls 文件时,pandas 使用 xlwt 作为引擎。

所以,我们完全可以通过 pandas 来统一操作我们 Excel 文件读取或写入不同格式的 Excel 文件,而不必担心底层实现的细节。

只需要确保我们已经安装了必要的库(如: openpyxlxlrdxlwt 和/或 XlsxWriter)。

例如,使用 pandas 读取 .xlsx.xls 文件:

import pandas as pd

# 读取 .xlsx 文件
df_xlsx = pd.read_excel("path_to_file.xlsx", engine="openpyxl")

# 读取 .xls 文件
df_xls = pd.read_excel("path_to_file.xls", engine="xlrd")

基本的写入 .xlsx.xls 文件:

# 写入 .xlsx 文件
df.to_excel("path_to_output.xlsx", engine="openpyxl")

# 写入 .xls 文件
df.to_excel("path_to_output.xls", engine="xlwt")

总之,确实,pandas 提供了一个统一的接口来处理新旧版本的 Excel 文件,只是需要确保你有适当的底层库来支持这些操作。

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贡献者: AndersonHJB
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