使用Python读取Excel表格“.xlsx”和“.xls”方法大全：一文教会你如何使用Python处理Excel表格数据 📊✨随着数据分析的普及，处理Excel表格成了开发者的日常需求。今天，猫头虎为你整理了使用Python读取.xlsx和.xls文件的多种方法，无论是新手还是老鸟，都能轻松掌握！🚀
摘要：Python处理Excel文件最全指南 📊✨本教程全面覆盖 Python读取Excel表格文件 的方法，包括 .xlsx 和 .xls 格式，并针对不同需求推荐最佳工具。
🌟 方法一：使用pandas读取Excel
📖 安装库：支持 .xlsx 和 .xls，需安装 pandas 和 openpyxl。📊 示例代码：简单高效，适合大数据处理。 🌟 方法二：使用openpyxl处理.xlsx
📖 安装库：专为 .xlsx 格式设计。📊 示例代码：支持读写操作，功能全面。 🌟 方法三：使用xlrd处理.xls
📖 安装库：经典工具，需注意版本限制。📊 示例代码：适合老版本 .xls 文件。 🌟 方法四：使用pyxlsb处理.xlsb
📖 安装库：专为处理二进制格式（.xlsb）设计。📊 示例代码：满足特殊格式需求。无论你是数据分析新手还是资深开发者，这篇指南将助你快速上手并处理各种Excel文件格式！
正文🌟 方法一：使用pandas读取Excelpandas 是处理数据的神器，提供了简单易用的接口来读取Excel表格。
📖 安装库代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install pandas openpyxlpandas 是主库openpyxl 用于处理 .xlsx📊 示例代码代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制import pandas as pd
# 读取Excel文件
file_path = "example.xlsx"
data = pd.read_excel(file_path)
# 显示前5行
print(data.head())注意： 如果需要处理.xls格式，需安装xlrd：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install xlrd🌟 方法二：使用openpyxl处理.xlsxopenpyxl 是专门为 .xlsx 格式设计的库，支持读取和写入。
📖 安装库代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install openpyxl📊 示例代码代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制from openpyxl import load_workbook
# 打开Excel文件
file_path = "example.xlsx"
workbook = load_workbook(file_path)
# 获取所有Sheet名称
print(workbook.sheetnames)
# 读取Sheet数据
sheet = workbook.active
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
print(row)小贴士： openpyxl 不支持 .xls 格式。
🌟 方法三：使用xlrd处理.xls对于.xls格式，xlrd 是经典选择。
📖 安装库代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install xlrd📊 示例代码代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制import xlrd
# 打开Excel文件
file_path = "example.xls"
workbook = xlrd.open_workbook(file_path)
# 获取第一个Sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 遍历Sheet中的行
for row_idx in range(sheet.nrows):
print(sheet.row_values(row_idx))⚠️ 注意： xlrd 新版本（2.0.0及以上）不支持.xlsx，需回退至1.2.0：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install xlrd==1.2.0🌟 方法四：使用pyxlsb处理.xlsb如果需要处理Excel Binary Workbook (.xlsb)格式，pyxlsb 是不二选择。
📖 安装库代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install pyxlsb📊 示例代码代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制from pyxlsb import open_workbook
file_path = "example.xlsb"
with open_workbook(file_path) as workbook:
with workbook.get_sheet(1) as sheet:
for row in sheet.rows():
print([item.v for item in row])🌟 常见问题 Q&AQ1：如何读取带密码的Excel文件？
答： 使用msoffcrypto-tool库解密：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install msoffcrypto-tool代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制import msoffcrypto
import io
# 解密文件
file = open("encrypted.xlsx", "rb")
decrypted = io.BytesIO()
office_file = msoffcrypto.OfficeFile(file)
office_file.load_key(password="your_password")
office_file.decrypt(decrypted)
# 使用pandas读取
import pandas as pd
data = pd.read_excel(decrypted)
print(data.head())Q2：如何提高读取大文件的速度？
答： 尝试使用dask库：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install dask代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制import dask.dataframe as dd
data = dd.read_excel("large_file.xlsx")
print(data.head())🌟 不同方法性能对比方法
支持格式
依赖库
特点
pandas
.xls/.xlsx
pandas, xlrd
快速高效，适合大数据
openpyxl
.xlsx
openpyxl
功能强大，支持写入
xlrd
.xls
xlrd
经典工具，需注意版本限制
pyxlsb
.xlsb
pyxlsb
支持二进制格式，适合特殊需求
✨ 总结与展望通过以上方法，你已经掌握了使用Python读取Excel文件的各种技巧！从经典的pandas到针对性强的openpyxl和xlrd，还有对特殊格式的支持，都能满足不同场景的需求。
🚀 未来趋势：Excel处理正向高效化、智能化发展，工具也会更加多样。你可以探索dask等分布式库，进一步优化性能。