读excel数据xlrd

#coding:utf-8
import xlrd

class ExcelUtil():

    def __init__(self,excelPath,sheetName):
        self.data = xlrd.open_workbook(excelPath)
        self.table = self.data.sheet_by_name(sheetName)
        self.keys = self.table.row_values(0)
        print(self.keys)
        self.rowNum = self.table.nrows
        self.colNum = self.table.ncols
    def dict_data(self):
        if self.rowNum <= 1 :
            print("总行数小于1")
        else:
            r = []
            j = 1
            for i in range(self.rowNum-1):
                s = {}
                value = self.table.row_values(j)
                for x in range(self.colNum):
                    s[self.keys[x]] = value[x]
                r.append(s)
                j += 1
            return r

if __name__=='__main__':
    filePath = "D:\interface-demo_1214\interface-scene\interface\\test\\test.xlsx"
    sheetName = "Sheet1"
    data = ExcelUtil(filePath,sheetName)
    print(data.dict_data())

　　

 

 

xlrd模块使用

测试使用excel文档名称为Student.xlsx，内容如下：

(1) 打开excel文件并获取所有sheet

>>> import xlrd
>>> workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\Program Files\Notepad++\Student.xlsx')
>>> print workbook.sheet_names()
[u'Sheet1', u'Sheet2', u'Sheet3']

(2) 根据下标获取sheet名称

>>> sheet2_name=workbook.sheet_names()[1]
>>> print sheet2_name
Sheet2

(3) 根据sheet索引或者名称获取sheet内容，同时获取sheet名称、行数、列数

>>> sheet2 = workbook.sheet_by_index(1)
>>> print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
Sheet2 6 5
>>> sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet2')
>>> print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
Sheet2 6 5

(4) 根据sheet名称获取整行和整列的值

>>> sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet2')
>>> rows = sheet2.row_values(3)
>>> cols = sheet2.col_values(2)
>>> print rows
[u'lisi2', 19.0, 41462.0, u'basketball', u'friend2'] #标红部分为日期2013/7/7，实际却显示为浮点数。后面有描述如何纠正
>>> print cols
[u'\u51fa\u751f\u65e5\u671f', 42129.0, 41796.0, 41462.0, 40941.0, u''] # 问题同上
>>>

(5）获取指定单元格的内容

>>> print sheet2.cell(1,0).value.encode('utf-8')
xiaoming2
>>> print sheet2.cell_value(1,0).encode('utf-8')
xiaoming2
>>> print sheet2.row(1)[0].value.encode('utf-8')
xiaoming2

(6）获取单元格内容的数据类型

>>> print sheet2.cell(1,0).ctype #第2行第1列:xiaoming2 为string类型
1
>>> print sheet2.cell(1,1).ctype #第2行第2列:12  为number类型
2
>>> print sheet2.cell(1,2).ctype #第2行第3列:2015/5/5 为date类型
3

说明：ctype : 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error

(7）获取单元内容为日期类型的方式

   使用xlrd的xldate_as_tuple处理为date格式，先判断表格的ctype=3时xlrd才能执行操作，如下：

>>> from datetime import datetime,date
>>> sheet2.cell(1,2).ctype
3
>>> sheet2.cell(1,2).value
42129.0
>>> xlrd.xldate_as_tuple(sheet2.cell_value(1,2),workbook.datemode)
(2015, 5, 5, 0, 0, 0)
>>> date_value = xlrd.xldate_as_tuple(sheet2.cell_value(1,2),workbook.datemode)
>>> date(*date_value[:3])
datetime.date(2015, 5, 5)
>>> date(*date_value[:3]).strftime('%Y/%m/%d')
'2015/05/05'

那么如果是在脚本中需要获取并显示单元格内容为日期类型的，可以先做一个判断。判断ctype是否等于3，如果等于3，则用时间格式处理：

if (sheet.cell(row,col).ctype == 3):
  date_value = xlrd.xldate_as_tuple(sheet.cell_value(row,col),book.datemode)
  date_tmp = date(*date_value[:3]).strftime('%Y/%m/%d')

(8) 获取合并单元格的内容

>>> sheet2.cell(1,4).value #第4列的第2行和第3行是合并单元格
u'friend'
>>> sheet2.cell(2,4).value
u''
>>> sheet2.cell(5,1).value #第6行的第2和第3第4列是合并单元格，这里我们只获取到第6行第2列的值而第3列第4列获取的内容为空，如何处理?
u'None'
>>> sheet2.cell(5,2).value
u''
>>> sheet2.cell(5,3).value
u''

   从实验结果可以看出来，第6行的第2和第3第4列是合并单元格，但这里我们只获取到第6行第2列的值而第3列第4列获取的内容为空，理论上来说合并的

单元格内容应该是一样的，但是现在只有合并的第一个单元格可以获取到值，其他为空，如何处理? 再用一种更直观的方式显示

>>> sheet2.row_values(5)
[u'zhaoliu2', u'None', u'', u'', u''] #标红的部分为合并单元格
>>> sheet2.col_values(4)
[u'\u5173\u7cfb', u'friend', u'', u'friend2', u'', u''] #标红的部分为合并单元格，注意这里是两个合并单元格

  可以利用merged_cells方法进行处理，处理的方法是只能获取合并单元格的第一个cell的行列索引，才能读到值，读错了就是空值。即合并行单元格读取

行的第一个索引，合并列单元格读取列的第一个索引。这里，需要在读取文件的时候添加个参数，将formatting_info参数设置为True，默认是False，否

则可能调用merged_cells方法获取到的是空值。

>>> workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\Program Files\Notepad++\Student.xlsx',formatting_info=True) 

>>> sheet2 = workbook.sheet_by_name('sheet2') 

>>> sheet2.merged_cells 
[(1, 3, 4, 5), (3, 5, 4, 5), (5, 6, 1, 5)]

merged_cells返回的这四个参数的含义是：(row,row_range,col,col_range),其中[row,row_range)包括row,不包括row_range,col也是一样，下标从0开

始。即(1, 3, 4, 5)的含义是：第2到3行（不包括第4行）合并，(5, 6, 1, 5)的含义是：第2到5列合并。利用这个，可以分别获取合并的三个单元格的内容：

>>> print sheet2.cell_value(1,4) #(1, 3, 4, 5)
friend
>>> print sheet2.cell_value(3,4) #(3, 5, 4, 5)
friend2
>>> print sheet2.cell_value(5,1) #(5, 6, 1, 5)
None

发现规律了没？是的，获取merge_cells返回的row和col低位的索引即可！ 于是可以这样一劳永逸：

>>> merge = []
>>> for (rlow,rhigh,clow,chigh) in sheet2.merged_cells:
...   merge.append([rlow,clow])
...
>>> merge
[[1, 4], [3, 4], [5, 1]]
>>> for index in merge:
...   print sheet2.cell_value(index[0],index[1])
...
friend
friend2
None