Python如何操作Excel_Python读写Excel文件方法归纳-Python教程-PHP中文网

Python操作Excel推荐根据需求选择库：处理.xlsx文件且需单元格级控制时用openpyxl；进行数据分析和批量处理时首选pandas；兼容旧版.xls文件可使用xlrd和xlwt；生成复杂报表且仅需写入时选用xlsxwriter。openpyxl支持读写及样式、合并单元格等精细控制，适合自动化报告；pandas以DataFrame形式高效处理数据，便于清洗、分析与批量读写；xlrd/xlwt适用于遗留.xls文件；xlsxwriter擅长创建图表、条件格式等高级格式。实际应用中常结合使用，如用pandas处理数据后交由openpyxl格式化输出。处理数据类型时需注意Excel日期存储机制，合理转换datetime；数字类型注意浮点精度与文本型数字的转换；字符串需清理空格与编码问题；公式在openpyxl中可读取或写入，pandas仅保留结果；格式控制需依赖openpyxl或xlsxwriter。批量处理时应启用openpyxl的read_only模式提升大文件读取性能，优先使用pandas批量读写，避免频繁I/O操作，采用append或to_excel实现高效写入。错误处理需检查文件存在性与权限，捕获FileNotFoundError、PermissionError等异常，验证文件格式与数据完整性，结合try-except实现单文件容错，确保批处理流程不中断，并通过logging记录

python如何操作excel_python读写excel文件方法归纳

Python操作Excel文件，主要依赖于几个功能强大的第三方库，如

openpyxl

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、

pandas

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、

xlrd

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、

xlwt

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和

xlsxwriter

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。它们各自有不同的侧重点和优势，能够实现从简单的数据读写到复杂的格式控制、图表生成等多种需求，极大地提升了处理Excel文件的自动化能力和效率。

解决方案

在Python中读写Excel文件，我们通常会根据文件格式（

.xls

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或

.xlsx

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）和具体需求来选择合适的库。对于现代的

.xlsx

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格式文件，

openpyxl

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和

pandas

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是两个最常用的选择，它们各有侧重。

使用

openpyxl

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进行读写（推荐用于
.xlsx
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文件）

openpyxl

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是一个功能全面的库，可以处理

.xlsx

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文件的读写，包括单元格数据、样式、合并单元格、图表等。它在处理单元格级别的精细控制时表现出色。

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读取Excel文件：

from openpyxl import load_workbook

try:
    # 加载工作簿
    workbook = load_workbook('示例文件.xlsx')
    # 选择活动工作表，或者通过名称选择
    sheet = workbook.active
    # sheet = workbook['Sheet1']

    print("读取单元格数据：")
    # 读取单个单元格
    cell_a1 = sheet['A1'].value
    print(f"A1: {cell_a1}")

    # 遍历所有行和列
    for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column):
        row_values = [cell.value for cell in row]
        print(row_values)

except FileNotFoundError:
    print("错误：文件未找到，请检查路径和文件名。")
except Exception as e:
    print(f"读取文件时发生错误: {e}")

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写入Excel文件：

from openpyxl import Workbook

try:
    # 创建一个新的工作簿
    workbook = Workbook()
    # 获取活动工作表
    sheet = workbook.active
    sheet.title = "我的数据" # 设置工作表名称

    # 写入单个单元格
    sheet['A1'] = "姓名"
    sheet['B1'] = "年龄"
    sheet['C1'] = "城市"

    # 写入多行数据
    data = [
        ("张三", 30, "北京"),
        ("李四", 25, "上海"),
        ("王五", 35, "广州")
    ]
    for row_data in data:
        sheet.append(row_data)

    # 保存工作簿
    workbook.save('新生成文件.xlsx')
    print("Excel文件'新生成文件.xlsx'已成功创建并写入数据。")

except Exception as e:
    print(f"写入文件时发生错误: {e}")

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使用

pandas

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进行读写（推荐用于数据分析和批量处理）

pandas

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是Python数据科学的核心库，它将Excel文件视为表格数据，并能轻松地将其转换为DataFrame对象进行处理。对于需要进行数据清洗、分析、聚合等操作的场景，

pandas

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是效率最高的选择。

读取Excel文件：

import pandas as pd

try:
    # 读取Excel文件到DataFrame
    df = pd.read_excel('示例文件.xlsx')
    print("读取到的DataFrame：")
    print(df.head()) # 显示前几行数据

    # 如果Excel有多个工作表，可以指定sheet_name
    # df_sheet2 = pd.read_excel('示例文件.xlsx', sheet_name='Sheet2')

except FileNotFoundError:
    print("错误：文件未找到，请检查路径和文件名。")
except Exception as e:
    print(f"读取文件时发生错误: {e}")

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写入Excel文件：

import pandas as pd

try:
    # 创建一个DataFrame
    data = {
        '产品': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        '销量': [100, 150, 80, 200],
        '价格': [10.5, 12.0, 9.8, 11.2]
    }
    df_new = pd.DataFrame(data)

    # 将DataFrame写入Excel文件
    # index=False表示不写入DataFrame的索引
    df_new.to_excel('产品销售数据.xlsx', index=False)
    print("Excel文件'产品销售数据.xlsx'已成功创建并写入数据。")

    # 写入到不同的工作表
    # with pd.ExcelWriter('多工作表文件.xlsx') as writer:
    #     df_new.to_excel(writer, sheet_name='销售数据', index=False)
    #     pd.DataFrame({'ID': [1,2], '名称': ['测试1','测试2']}).to_excel(writer, sheet_name='其他数据', index=False)

except Exception as e:
    print(f"写入文件时发生错误: {e}")

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其他库的简要说明：

xlrd
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和
xlwt
登录后复制
：主要用于处理旧版
```
.xls
```
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文件。
```
xlrd
```
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用于读取，
```
xlwt
```
登录后复制
用于写入。对于
```
.xlsx
```
登录后复制
文件，
```
xlrd
```
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在较新版本中出于安全考虑，默认不再支持。如果你的项目需要兼容大量旧版Excel文件，它们依然有用。
xlsxwriter
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：这是一个专门用于写入
```
.xlsx
```
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文件的库，功能非常强大，可以创建复杂的图表、条件格式、数据验证等，但它不支持读取。如果你需要生成高度定制化的报表，它会是很好的选择。

Python操作Excel时，选择哪个库最合适？

在我看来，选择哪个Python库来操作Excel，很大程度上取决于你的具体需求和文件类型。这就像选工具，你得知道自己要拧什么螺丝。

如果你主要处理的是现代

.xlsx

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格式文件，并且需要对单元格进行精细控制，比如设置样式、合并单元格、读取或写入特定位置的单个数据，那么

openpyxl

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几乎是我的首选。它提供了非常直观的API来模拟Excel的结构，上手也比较容易。我个人在做一些自动化报告生成，需要调整表头样式、填充颜色或者插入图片时，都会倾向于用

openpyxl

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。

但如果你的任务更多是关于数据处理、分析，比如从Excel中读取大量数据进行清洗、转换，然后可能再将处理后的数据写入到另一个Excel文件，那么

pandas

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无疑是更强大的选择。

pandas

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将Excel数据抽象成DataFrame，这使得数据操作变得极其高效和便捷。比如，我要从一个包含几十万行销售数据的Excel里筛选出某个区域的销售额，用

pandas

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几行代码就能搞定，性能也非常好。它的

read_excel

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和

to_excel

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方法简直是数据工作者的福音。

对于那些遗留的

.xls

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文件，

xlrd

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和

xlwt

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仍然是必要的，尽管现在

.xlsx

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已经成为主流。不过，需要注意

xlrd

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在处理

.xlsx

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文件时的限制和安全策略变化。至于

xlsxwriter

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，它是一个非常专业的写入库，如果你需要生成带有复杂图表、宏或者特定格式的报表，并且不需要读取现有文件，那么它能提供比

openpyxl

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更强大的定制能力。

总而言之，我的经验是：

数据分析和批量数据操作：
```
pandas
```
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是王者。
.xlsx
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文件精细化控制（读写）：
```
openpyxl
```
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是多面手。
.xls
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文件兼容：
```
xlrd
```
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和
```
xlwt
```
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是历史遗留的解决方案。
复杂
.xlsx
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报表生成（仅写）：
```
xlsxwriter
```
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是专家级工具。

很多时候，我甚至会结合使用它们，比如用

pandas

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读取数据并进行初步处理，然后将DataFrame传递给

openpyxl

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，利用

openpyxl

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的特性来对最终输出的Excel文件进行样式和布局的调整。这就像是先用挖掘机把土挖出来（

pandas

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），再用铲子精细平整（

openpyxl

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）。

Python读写Excel文件时，如何处理常见的数据类型和格式问题？

在Python与Excel交互时，数据类型和格式问题常常是让人头疼的细节，因为Excel本身在数据存储和显示上有一些“约定俗成”的规则。理解这些，能让我们少走很多弯路。

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首先是日期和时间。Excel内部将日期和时间存储为数字，表示从某个基准日期（Windows通常是1900年1月1日，Mac是1904年1月1日）开始的天数。小数部分表示时间。当Python库读取时，它们会尝试将这些数字转换为Python的

datetime

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对象。

openpyxl

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通常能很好地完成这个转换，但有时你可能会得到一个浮点数，这时需要手动使用

openpyxl.utils.datetime.from_excel

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进行转换。

pandas

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的

read_excel

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在默认情况下也能智能识别日期格式，但如果格式不标准，可能需要通过

parse_dates

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参数或者后续的

pd.to_datetime()

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进行处理。写入时，Python的

datetime

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对象通常会被正确地转换为Excel日期格式，但如果需要特定的日期显示格式，可能需要在

openpyxl

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中设置单元格的

number_format

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，或者在

xlsxwriter

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中应用格式。

接着是数字类型。Excel不区分整数和浮点数，统一处理。Python读取时，通常会转换为

int

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或

float

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。但要注意浮点数的精度问题，Excel和Python在内部表示浮点数的方式可能略有不同，这在进行精确计算时需要留意。如果Excel单元格中包含的是以文本形式存储的数字（比如前面带单引号），

pandas

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在读取时可能默认将其识别为字符串，这时需要后续进行类型转换，比如

df['列名'].astype(float)

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。

字符串方面，主要问题是编码。现代Excel文件（

.xlsx

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）通常使用UTF-8编码，Python也能很好地处理。但如果遇到一些老旧文件或者特殊字符，可能会出现乱码。此外，Excel单元格中的字符串可能包含前导或尾随空格，或者不可见的换行符。

pandas

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在读取后，可以方便地使用

df['列名'].str.strip()

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来清理这些空格。

公式的处理也很有意思。

openpyxl

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在读取时，你可以选择获取公式本身（

cell.value

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会得到公式字符串，如

=SUM(A1:A5)

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），或者获取公式计算后的结果（

cell.value

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在加载时指定

data_only=True

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）。写入时，你可以直接将公式字符串赋给单元格，Excel会在打开时自动计算。

pandas

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在读取时通常只获取公式计算后的结果，不保留公式本身。

最后是单元格格式，比如字体、颜色、背景色、边框、合并单元格等。

pandas

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在写入Excel时，通常不会保留DataFrame的任何格式信息，只会写入纯数据。如果你需要控制这些格式，

openpyxl

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和

xlsxwriter

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是你的好帮手。

openpyxl

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允许你创建

Font

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、

PatternFill

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、

Border

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等对象并应用到单元格或区域，甚至可以处理合并单元格。

xlsxwriter

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则提供了更强大的格式化API，特别适合生成复杂的报表。但这也意味着你需要编写更多的代码来定义这些样式，而不是像

pandas

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那样简单地

to_excel()

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。我个人在处理格式时，通常会先用

pandas

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处理好数据，然后用

openpyxl

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加载这个文件，再进行格式化，这样可以兼顾效率和美观。

Python批量处理Excel文件，有哪些性能优化和错误处理策略？

批量处理Excel文件，尤其是当文件数量多或者单个文件体量巨大时，性能和错误处理就显得尤为关键。我在这方面踩过不少坑，所以有些心得可以分享。

性能优化策略：

选择合适的库和模式：
- 对于大文件读取，
```
openpyxl
```
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  有一个
```
read_only
```
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  模式，可以显著减少内存占用和加载时间。它会以流式方式读取文件，而不是一次性加载所有内容。
- ```
pandas
```
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  的
```
read_excel
```
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  在处理大量数据时通常表现出色，因为它底层做了很多优化。
- 避免在循环中频繁打开和关闭文件，尽量一次性加载或写入。
避免不必要的单元格操作：
- 在
```
openpyxl
```
  登录后复制
  中，直接通过
```
sheet['A1']
```
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  访问单元格会比使用
```
sheet.cell(row=1, column=1)
```
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  略慢。更重要的是，尽量使用
```
sheet.iter_rows()
```
  登录后复制
  或
```
sheet.iter_cols()
```
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  迭代器来遍历单元格，而不是通过索引
```
sheet[row][col]
```
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  ，这对于大文件性能提升非常明显。
- 如果只是想获取所有数据，一次性将整个区域的数据读入列表或
```
pandas
```
  登录后复制
  DataFrame会比逐个单元格读取快得多。
批量写入：
- 在
```
openpyxl
```
  登录后复制
  中，使用
```
sheet.append(row_data)
```
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  比逐个设置单元格值（
```
sheet.cell(row, col, value)
```
  登录后复制
  ）效率更高，因为它内部做了优化。
- 如果数据量大，先构建一个
```
pandas
```
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  DataFrame，然后用
```
df.to_excel()
```
  登录后复制
  一次性写入，这是最高效的写入方式。
减少磁盘I/O：
- 如果可以，尽量在内存中完成大部分数据处理，最后再进行一次性写入。频繁地读取和保存文件会大大降低效率。
- 考虑使用
```
io.BytesIO
```
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  或
```
io.StringIO
```
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  在内存中操作文件，特别是在Web服务或临时文件场景下。

错误处理策略：

文件存在性及权限检查：

在尝试打开或保存文件之前，使用
```
os.path.exists()
```
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检查文件是否存在，并确保有读写权限。这能避免最常见的
```
FileNotFoundError
```
登录后复制
或
```
PermissionError
```
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。
始终用
```
try-except
```
登录后复制
块包裹文件操作，捕获
```
FileNotFoundError
```
登录后复制
、
```
PermissionError
```
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等。

import os
if not os.path.exists(file_path):
    print(f"错误：文件 '{file_path}' 不存在。")
    return
# 尝试打开文件
try:
    # ... 文件操作 ...
except PermissionError:
    print(f"错误：没有权限访问文件 '{file_path}'。")

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Excel文件格式校验：
- Excel文件可能损坏或格式不正确。
```
openpyxl
```
  登录后复制
  和
```
pandas
```
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  在加载时可能会抛出
```
BadZipFile
```
  登录后复制
  、
```
InvalidFile
```
  登录后复制
  等异常。捕获这些异常，并给出友好的错误提示。
- 对于用户上传的文件，最好进行初步的文件类型检查，确保它是
```
.xlsx
```
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  或
```
.xls
```
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  文件。
数据校验：
- 读取数据后，对关键列的数据类型、范围、非空性等进行校验。例如，如果某列应该是数字，但读出来是字符串，需要进行转换并处理转换失败的情况。
- ```
pandas
```
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  提供了强大的数据校验能力，比如
```
df.isnull().sum()
```
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  检查缺失值，
```
df['列名'].apply(lambda x: isinstance(x, str))
```
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  检查类型等。
日志记录：
- 在批量处理过程中，详细记录每个文件的处理状态、遇到的错误、跳过的文件等信息。这对于事后排查问题至关重要。使用Python的
```
logging
```
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  模块是一个好习惯。
- 记录错误发生的文件名、行号、错误类型和简要描述。

健壮的循环和跳过机制：

在批量处理多个文件时，即使某个文件处理失败，也不应该中断整个批处理过程。使用
```
try-except
```
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块包裹单个文件的处理逻辑，捕获异常后，记录错误并继续处理下一个文件。

import glob
excel_files = glob.glob('data/*.xlsx')
for file_path in excel_files:
    try:
        print(f"正在处理文件: {file_path}")
        # ... 处理单个Excel文件的代码 ...
        print(f"文件 '{file_path}' 处理完成。")
    except Exception as e:
        print(f"处理文件 '{file_path}' 时发生错误: {e}")
        # 记录错误到日志文件
        continue # 继续处理下一个文件

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这些策略的运用，能让你的Python Excel处理脚本更加稳定、高效，尤其是在面对真实世界中各种“不规范”的Excel文件时，它们能帮你避免很多不必要的麻烦。

以上就是Python如何操作Excel_Python读写Excel文件方法归纳的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！