Excel&＃xff08;Microsoft office&＃xff09;是现在最常用的办公软件&＃xff0c;主要涉及电子表格制作、数据处理、报表输出展示以及更高端的还有金融建模等&＃xff1b;我们知道&＃xff0c;在需要批处理多个Excel工作表以及工作簿的时候&＃xff0c;需要用到一个自动化的利器&＃xff1a;VBA
VBA其实是Visual Basic嵌套在office软件中的一个子集&＃xff1b;VBA的功能很强大&＃xff1b;但同时由于更新较少也有一些不方便的地方&＃xff1b;比如VBA的数组功能一直被诟病&＃xff0c;比如缺少智能提示的编辑器等等&＃xff1b;那么有没有其他的编程语言也可以操作Excel呢&＃xff1f;
下面就让我们来盘点一下&＃xff1a;
Go语言 &＃xff1a; Excelize
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库&＃xff0c;基于 ECMA-376&＃xff0c;ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式&＃xff0c;高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档&＃xff0c;并提供流式读写 API&＃xff0c;用于处理包含大规模数据的工作簿
Excelize是国人编写的基于Go语言的Excel库&＃xff0c;中文文档相对来说更为齐全&＃xff0c;同时Go语言是编译型语言&＃xff0c;编译后只有1个运行文件&＃xff0c;可以方便的拷贝到其他电脑使用&＃xff0c;同时不用安装额外的运行时&＃xff0c;Go语言还有一个优势就是&＃xff0c;速度真的非常快
简单入门
安装
// 1、安装Go语言程序
// 2、安装Gitgo get github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize
创建Excel文档
package mainimport ("fmt""github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize"
)func main() {f :&＃61; excelize.NewFile()// 创建一个工作表index :&＃61; f.NewSheet("Sheet2")// 设置单元格的值f.SetCellValue("Sheet2", "A2", "Hello world.")f.SetCellValue("Sheet1", "B2", 100)// 设置工作簿的默认工作表f.SetActiveSheet(index)// 根据指定路径保存文件if err :&＃61; f.SaveAs("Book1.xlsx"); err !&＃61; nil {fmt.Println(err)}
}
读取Excel文档
package mainimport ("fmt""github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize"
)func main() {f, err :&＃61; excelize.OpenFile("Book1.xlsx")if err !&＃61; nil {fmt.Println(err)return}// 获取工作表中指定单元格的值cell, err :&＃61; f.GetCellValue("Sheet1", "B2")if err !&＃61; nil {fmt.Println(err)return}fmt.Println(cell)// 获取 Sheet1 上所有单元格rows, err :&＃61; f.GetRows("Sheet1")for _, row :&＃61; range rows {for _, colCell :&＃61; range row {fmt.Print(colCell, "t")}fmt.Println()}
}
缺点
Go语言本身的错误处理真的是太迷了&＃xff0c;可以看到每次对象赋值都要声明err,然后判断err !&＃61; nil&＃xff1b;同时在数据结构上&＃xff0c;Go语言在对二维表&＃xff08;行列&＃xff09;操作时&＃xff0c;也会有一点绕
结论
Excelize可以说是国内最好的第三方Excel操作库&＃xff0c;虽然上手会有一点难度&＃xff0c;但是在功能的丰富性和较好的运行性能&＃xff0c;还是值得一试的
Excelize中文文档链接xuri.me
Python &＃xff1a; Pandas
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集&＃xff1b;它的使用基础是Numpy&＃xff08;提供高性能的矩阵运算&＃xff09;&＃xff0c;用于数据挖掘和数据分析。 Pandas中有DataFrame和Series两个数据类型&＃xff0c;就好像Excel的工作表和数据列&＃xff08;转置后也可以看作&＃xff1a;数据行&＃xff09;&＃xff0c;这就和Excel天生契合
简单入门
安装
# 1、 使用conda安装
conda install pandas#/2、或者使用pip安装
pip install pandas
读取Excel文档
import numpy as np
import pandas as pddf &＃61; pd.read_excel(open(&＃39;tmp.xlsx&＃39;, &＃39;rb&＃39;),sheet_name&＃61;&＃39;Sheet3&＃39;)
输出Excel文档
import numpy as np
import pandas as pddf &＃61; pd.DataFrame([[&＃39;a&＃39;, &＃39;b&＃39;], [&＃39;c&＃39;, &＃39;d&＃39;]],index&＃61;[&＃39;row 1&＃39;, &＃39;row 2&＃39;],columns&＃61;[&＃39;col 1&＃39;, &＃39;col 2&＃39;])
df.to_excel("output.xlsx")
缺点
Pandas在数据处理上是非常方便的&＃xff0c;但在文档外操作&＃xff0c;如批量修改工作簿名称&＃xff0c;就需要引入os库&＃xff1b;同时如果已有Excel文档是带格式(颜色填充、字体设置、单元格合并等)&＃xff0c;写入Excel的时候就会破坏掉原来的格式
同时&＃xff0c;Python作为脚本语言&＃xff0c;如果到其他电脑运行&＃xff0c;需要额外安装运行环境
结论
如果纯粹的处理大批量数据&＃xff08;十万级以上&＃xff09;&＃xff0c;pandas自带各类聚合函数&＃xff0c;让你处理起来得心应手&＃xff1b;同时Pandas可以结合matplotlib等第三方绘图库&＃xff0c;可以方便的可视化数据 如果你的数据本身可以离开Excel&＃xff0c;如数据是从数据库导入Excel&＃xff0c;那么也可以直接使用Pandas导入数据库数据&＃xff0c;然后在Pandas上进行分析处理&＃xff1b;Pandas底层使用numpy,在矩阵运算中具有非常高的性能
Pandas文档链接pandas.pydata.org
Python &＃xff1a; Openpyxl
openpyxl是一个用于读取/写入Excel2007及以上版本&＃xff08;即xlsx格式&＃xff09;文件的Python库&＃xff0c;不论是Excel内的特殊格式&＃xff0c;还是单元格处理&＃xff0c;都提供了相应的函数&＃xff0c;与Excelize近乎相当
简单入门
安装
创建文档
from openpyxl import Workbook
wb &＃61; Workbook()
ws &＃61; wb.active
ws.title &＃61; "新的工作表01"
ws.sheet_properties.tabColor &＃61; "1072BA"
wb.save(&＃39;demo.xlsx&＃39;)
读取文档
from openpyxl import load_workbook
wb &＃61; load_workbook(&＃39;test.xlsx&＃39;)
print&＃xff08;wb.sheetnames&＃xff09;
缺点
Openpyxl不像pandas那样&＃xff0c;底层使用numpy&＃xff0c;所以在运行速度上&＃xff0c;其实要比Excelize和pandas要慢&＃xff08;但是还是要比VBA要快一点&＃xff09;&＃xff1b;同时也是因为Python作为脚本语言&＃xff0c;如果要放到其他电脑运行&＃xff0c;需要安装相应的运行环境
结论
相对来说&＃xff0c;Openpyxl与VBA的应用场景重合度会更高一点&＃xff0c;处理的思路都是比较相近的&＃xff1b;Python在语法上&＃xff0c;比VBA要丰富和方便的多&＃xff0c;如果需要切换&＃xff0c;学习曲线会比较平滑
openpyxl - A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files - openpyxl 3.0.3 documentationopenpyxl.readthedocs.io
Python &＃xff1a; Xlwings
xlwings也是Python操作Excel的第三方库&＃xff0c;很大程度上就是补全Pandas的缺点&＃xff0c;可以在方便的处理文档本身&＃xff0c;如修改工作表名称&＃xff0c;将Pandas的数据处理结果调用到Excel原来的文件等
简单入门
安装
创建和读取Excel文档
import xlwings as xw
wb &＃61; xw.Book()
wb &＃61; xw.Book(&＃39;FileName.xlsx&＃39;) #创建一个新的Excel文件
wb &＃61; xw.Book(r&＃39;C:pathtofile.xlsx&＃39;)#读取一个已有的Excel文件
sht &＃61; wb.sheets[&＃39;Sheet1&＃39;]
sht.range(&＃39;A1&＃39;).value &＃61; &＃39;Foo 1&＃39;#单元格赋值
wb.save()
缺点
在功能上&＃xff0c;如文档格式化等相较Excelize和Openpyxl来说&＃xff0c;还是有不少功能没有实现
结论
xlwings更多的是可以作为xlwings的扩展&＃xff0c;学习曲线和Openpyxl也比较相似
xlwings文档链接docs.xlwings.org
其他
其他的还有C#的EPPlus/NPOI&＃xff1b;Java的POI&＃xff0c;easyExcel&＃xff1b;Javascript的exceljs等&＃xff0c;也是不错的Excel操作库&＃xff1b;但学习曲线更为陡峭&＃xff0c;应用场景也更为复杂。如果有一天&＃xff0c;厌倦了VBA&＃xff0c;但是又不想使用Go和Python&＃xff0c;也是可以去尝试一下的
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