Python新手指南之如何读写旧版Excel(.xls)格式文件

目录

• 1. 准备工作：环境与依赖库
• 安装步骤
• 2. 读取 .xls 文件
• 基础读取代码
• 进阶读取技巧
• 3. 写入 .xls 文php件
• 基础写入代码
• 写入多个 Sheet
• 4. 常见陷阱与解决方案 (Common Pitfalls)
• 1. 行数限制 (The 65,536 Row Limit)
• 2. 库的混淆 (xlrd vs openpyxl)
• 3. 编码问题
• 5. 总结与建议

在数据处理的世界里，Excel 是最常见的文件格式之一。虽然现在的标准是 .xlsx（基于 XML 的较新格式），但在很多传统行业、旧系统导出数据或历史文档中，我们仍然会频繁遇到 .xls 格式（Excel 97-2003 工作簿）。

对于 python 初学者来说，处理这种“古老”的格式编程往往会遇到一些坑（比如现代库不支持）。本教程将手把手教你如何使用 Python 系统化、专业地读写 .xlsandroid 文件。

1. 准备工作：环境与依赖库

在开始写代码之前，我们需要理解 Python 处理 Excel 的生态系统。

• Pandas: 这是 Python 数据分析的神器。我们将主要通过它来操作数据，因为它封装了底层的复杂操作，非常适合初学者。
• xlrd: 这是一个专门用于读取 .xls 文件的引擎。
• xlwt: 这是一个专门用于写入 .xls 文件的引擎。

注意：目前流行的 openpyxl 库仅支持 .xlsx 格式，不支持 .xls。因此，为了处理旧格式，我们必须安装 xlrd 和 xlwt。

安装步骤

打开你的终端（Terminal）或命令提示符（CMD），运行以下命令安装所需的库：

pip install pandas xlrd xlwt

安装完成后，我们就可以开始编写 Python 代码了。

2. 读取 .xls 文件

读取 .xls 文件最简单、最强大的方法是使用 Pandas 的 read_excel 函数。

基础读取代码

假设你有一个名为 old_data.xls 的文件，内容如下：

以下是读取该文件的代码：

import pandas as pd

# 1. 定义文件路径
file_path = 'old_data.xls'

try:
    # 2. 读取 Excel 文件
    # Pandas 会自动调用 xlrd 引擎来处理 .xls 文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 3. 打印前几行数据以检查
    print("文件读取成功！前 5 行数据如下：")
    print(df.head())

except FileNotFoundError:
    print(f"错误：找不到文件 {file_path}")
except Exception as e:
    print(f"读取过程中发生错误：{e}")

进阶读取技巧

在实际工作中，Excel 文件往往比较复杂。以下是一些常用的参数配置：

• 指定 Sheet（工作表）: 如果文件有多个 Sheet，你可以通过名字或索引指定。
• 指定表头: 有时候第一行不是表头。

# 读取名为 "Sheet2" 的工作表，且指定第 2 行（索引为1）作为表头
df_sheet2 = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet2', header=1)

# 如果文件中没有表头，设置 header=None
df_no_header = pd.read_excel(file_path, header=None)

3. 写入 .xls 文件

将数据保存为 .xls 格式，我们需要使用 Pandas 的 to_excel 方法。Pandas 会在后台调用 xlwt 库来完成这个任务。

基础写入代码

我们将创建一个简单的数据集，并将其保存为 output.xls。

import pandas as pd

# 1. 创建示例数据（字典格式）
data = {
    '员工ID': [101, 102, 103],
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '入职年份': [2018, 2020, 2023]
}

# 2. 转换为 DataFrame
df_output = pd.DataFrame(data)

# 3. 定义输出文件名
output_file = 'report_2024.xls'

try:
    # 4. 写入文件
    # index=False 表示不把左侧的行索引号（0, 1, 2...）写入 Excel
    df_output.to_excel(output_file, index=False)
    
    print(f"成功将数据写入 {output_file}")

except Exception as e:
    print(f"写入失败：{e}")

写入多个 Sheet

如果你需要在一个 .xls 文件中写入多个工作表，需要使用 ExcelWriter 对象：

with pd.ExcelWriter('multi_sheet_report.xls', engine='xlwt') as writer:
    df_output.to_excel(writer, sheet_name='员工名单', index=False)
    df_output.to_excel(writer, sheet_name='备份数据', index=False)
    
print("多 Sheet 文件写入完成。")

4. 常见陷阱与解决方案 (Common Pitfalls)

作为初学者，处理 .xls 时最容易遇到以下问题：

1. 行数限制 (The 65,536 Row Limit)

问题: 当你试图写入超过 65,536 行数据到 .xls 文件时，程序会报错。

原因: 这是 Excel 97-2003 格式的物理限制。

解决:

• 首选: 将文件保存为 .xlsx 格式（支持约 100 万行）。
• 次选: 如果必须用 .xls，需要将数据拆分到多个 Sheet 或多个文件中。

2. 库的混淆 (xlrd vs openpyxl)

问题: 报错 xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported.

原因: 你试图用 xlrd 读取 .xlsx 文件，或者你的 xlrd 版本过新（2.0+ 版本移除了对 .xlsx 的支持，仅支持 .xls）。

解决:

• 读取 .xls: 确保安装了 xlrd。
• 读取 .xlsx: 确保安装了 openpyxl。

3. 编码问题

问题: 读取中文内容的 .xls 有时会出现乱码（较少见，但存在）。

解决: 虽然 Pandas 处理得很好，但如果遇到，可以在 read_excel 中尝试添加 encoding='utf-8' 或 encoding='gbk' 参数（虽然新版 Pandas 已移除此参数，通常需检查源文件是否损坏）。

5. 总结与建议

处理旧版 Excel 文件是数据分析师的基本功。以下是本次教程的核心要点回顾：

• 读取: 使用 pandas.read_excel('file.xls')，底层依赖 xlrd。
• 写入: 使用 df.to_excel('file.xls')，底层依赖 xlwt。
• 注意: 牢记 .xls 格式有 65536 行的行数限制。

给初学者的最终建议：除非工作环境强制要求使用 .xls，否则在生成新文件时，强烈建议使用现代的 .xlsx 格式。它体积更小、更安全、且支持更多的数据量。

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