Чтение и запись файлов Excel (XLSX) в Python
Pandas можно использовать для чтения и записи файлов Excel с помощью Python. Это работает по аналогии с другими форматами. В этом материале рассмотрим, как это делается с помощью DataFrame.
Помимо чтения и записи рассмотрим, как записывать несколько DataFrame в Excel-файл, как считывать определенные строки и колонки из таблицы и как задавать имена для одной или нескольких таблиц в файле.
Установка Pandas
Для начала Pandas нужно установить. Проще всего это сделать с помощью pip .
Если у вас Windows, Linux или macOS:
pip install pandas # или pip3В процессе можно столкнуться с ошибками ModuleNotFoundError или ImportError при попытке запустить этот код. Например:
ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl'В таком случае нужно установить недостающие модули:
pip install openpyxl xlsxwriter xlrd # или pip3Запись в файл Excel с python
Будем хранить информацию, которую нужно записать в файл Excel, в DataFrame . А с помощью встроенной функции to_excel() ее можно будет записать в Excel.
Сначала импортируем модуль pandas . Потом используем словарь для заполнения DataFrame :
import pandas as pd
df = pd.DataFrame( 'FC Bayern München', 'FC Barcelona', 'Juventus'],
'League': ['English Premier League (1)', 'Spain Primera Division (1)',
'English Premier League (1)', 'German 1. Bundesliga (1)',
'Spain Primera Division (1)', 'Italian Serie A (1)'],
'TransferBudget': [176000000, 188500000, 90000000,
100000000, 180500000, 105000000]>)Ключи в словаре — это названия колонок. А значения станут строками с информацией.
Теперь можно использовать функцию to_excel() для записи содержимого в файл. Единственный аргумент — это путь к файлу:
А вот и созданный файл Excel:
Стоит обратить внимание на то, что в этом примере не использовались параметры. Таким образом название листа в файле останется по умолчанию — «Sheet1». В файле может быть и дополнительная колонка с числами. Эти числа представляют собой индексы, которые взяты напрямую из DataFrame.
Поменять название листа можно, добавив параметр sheet_name в вызов to_excel() :
df.to_excel('./teams.xlsx', sheet_name='Budgets', index=False)Также можно добавили параметр index со значением False , чтобы избавиться от колонки с индексами. Теперь файл Excel будет выглядеть следующим образом:
Запись нескольких DataFrame в файл Excel
Также есть возможность записать несколько DataFrame в файл Excel. Для этого можно указать отдельный лист для каждого объекта:
salaries1 = pd.DataFrame( 'Salary': [560000, 220000, 125000]>)
salaries2 = pd.DataFrame( 'Salary': [370000, 270000, 240000]>)
salaries3 = pd.DataFrame( 'Salary': [160000, 260000, 250000]>)
salary_sheets =
writer = pd.ExcelWriter('./salaries.xlsx', engine='xlsxwriter')
for sheet_name in salary_sheets.keys():
salary_sheets[sheet_name].to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
writer.save()Здесь создаются 3 разных DataFrame с разными названиями, которые включают имена сотрудников, а также размер их зарплаты. Каждый объект заполняется соответствующим словарем.
Объединим все три в переменной salary_sheets , где каждый ключ будет названием листа, а значение — объектом DataFrame .
Дальше используем движок xlsxwriter для создания объекта writer . Он и передается функции to_excel() .
Перед записью пройдемся по ключам salary_sheets и для каждого ключа запишем содержимое в лист с соответствующим именем. Вот сгенерированный файл:
Можно увидеть, что в этом файле Excel есть три листа: Group1, Group2 и Group3. Каждый из этих листов содержит имена сотрудников и их зарплаты в соответствии с данными в трех DataFrame из кода.
Параметр движка в функции to_excel() используется для определения модуля, который задействуется библиотекой Pandas для создания файла Excel. В этом случае использовался xslswriter , который нужен для работы с классом ExcelWriter . Разные движка можно определять в соответствии с их функциями.
В зависимости от установленных в системе модулей Python другими параметрами для движка могут быть openpyxl (для xlsx или xlsm) и xlwt (для xls). Подробности о модуле xlswriter можно найти в официальной документации.
Наконец, в коде была строка writer.save() , которая нужна для сохранения файла на диске.
Чтение файлов Excel с python
По аналогии с записью объектов DataFrame в файл Excel, эти файлы можно и читать, сохраняя данные в объект DataFrame . Для этого достаточно воспользоваться функцией read_excel() :
