合并 Excel 多个工作表 Sheet 用 Python 哪个库比较好？

引言

在处理大型 Excel 文件时，经常需要合并多个工作表 Sheet 中的数据。手动合并是一个耗时的过程，特别是对于包含大量数据的工作表。Python 提供了强大的库，可以轻松高效地实现这一任务。本文将深入探讨适用于合并 Excel 多个工作表 Sheet 的 Python 库，并根据不同需求提供建议。

Pandas 库

Pandas 是一个强大的数据处理库，提供直观的 API，可以轻松操作 Excel 数据。其 read_excel() 函数可以读取 Excel 文件，并使用 sheet_name 参数指定要合并的工作表。合并后的数据存储在 DataFrame 中，可以使用 concat() 函数连接多个 DataFrame。

“`python
import pandas as pd

读取 Excel 文件

df1 = pd.readexcel(“file.xlsx”, sheetname=”Sheet1″)
df2 = pd.readexcel(“file.xlsx”, sheetname=”Sheet2″)

合并 DataFrame

df_merged = pd.concat([df1, df2])
“`

Openpyxl 库

Openpyxl 是一个低级别的 Excel 操作库，允许对工作簿和工作表进行更精细的控制。可以使用 load_workbook() 函数加载 Excel 文件，然后使用 get_sheet_by_name() 函数获取特定工作表。合并工作表需要明确复制和粘贴数据。

“`python
import openpyxl

导入 Excel 文件

workbook = openpyxl.load_workbook(“file.xlsx”)

复制工作表 Sheet1 到 Sheet2

ws1 = workbook.getsheetbyname(“Sheet1”)
ws2 = workbook.createsheet(“Sheet2”)

for row in range(1, ws1.maxrow + 1):
for column in range(1, ws1.maxcolumn + 1):
ws2.cell(row, column).value = ws1.cell(row, column).value
“`

Xlrd 和 Xlsxwriter 库

Xlrd 和 Xlsxwriter 库是专注于读取和写入 Excel 文件的库。Xlrd 擅长读取 Excel 文件，而 Xlsxwriter 擅长写入 Excel 文件。可以使用 Xlrd 读取工作表数据，然后使用 Xlsxwriter 将合并后的数据写入新工作表。

“`python
import xlrd, xlsxwriter

读取 Excel 文件

workbook = xlrd.openworkbook(“file.xlsx”)
ws1 = workbook.sheetbyindex(0)
ws2 = workbook.sheetby_index(1)

创建新工作簿

output = xlsxwriter.Workbook(“output.xlsx”)
outputsheet = output.addworksheet()

合并工作表数据

for row in range(0, ws1.nrows):
for column in range(0, ws1.ncols):
outputsheet.write(row, column, ws1.cell(row, column).value)
for column in range(0, ws2.ncols):
outputsheet.write(row, column + ws1.ncols, ws2.cell(row, column).value)

保存工作簿

output.close()
“`

性能比较

不同库的性能取决于数据量和操作的复杂性。一般来说，Pandas 在处理大型数据集时效率更高，而 Openpyxl 和 Xlrd/Xlsxwriter 在处理较小数据集和需要精细控制时更适合。

库选择建议

大数据集和简单合并： Pandas 库
基于条件过滤和复杂的合并： Pandas 库或 Openpyxl 库
对工作簿和工作表进行精细控制： Openpyxl 库
需要明确控制读取和写入操作： Xlrd 和 Xlsxwriter 库

结论

通过使用 Python 库，可以轻松高效地合并 Excel 多个工作表 Sheet。根据不同的需求，Pandas、Openpyxl、Xlrd 和 Xlsxwriter 等库提供了广泛的选项。通过仔细选择库并考虑其性能和功能，可以优化合并过程，从而节省时间和精力。

常见问答

Pandas 的 concat() 函数如何合并多个工作表？
Pandas 的 concat() 函数将多个 DataFrame 沿特定轴（通常是行或列）连接起来。它可以合并具有不同列结构和索引的工作表。
Openpyxl 库如何复制和粘贴工作表数据？
Openpyxl 库允许手动复制和粘贴单元格值。可以使用 copy() 和 paste() 方法以及 cell() 方法指定源和目标单元格。
Xlrd 和 Xlsxwriter 库交互使用时有何优势？
Xlrd 和 Xlsxwriter 库结合使用时，可以灵活地读取和写入 Excel 文件。Xlrd 用于从现有文件中提取数据，而 Xlsxwriter 用于创建新文件并写入合并后的数据。
选择 Python 库时应考虑哪些因素？
选择 Python 库时应考虑数据量、操作复杂性、精细控制需求和性能优化。
如何优化合并 Excel 工作表 Sheet 的性能？
可以使用 Pandas 的 read_excel() 函数中的 chunksize 参数分块加载大型文件，以避免内存不足错误。还可以在合并之前对数据进行过滤和排序以减少处理时间。