前言
雖然javascript才是我的編程母語，但經常需要使用python來處理各種格式的數據文件（如.txt、.json、.xlsx .csv、.sav等等）。當然處理得最多的還是Excel文件。為啥用python？好用啊！有各種開箱即用的工具庫，如 pandas 和 openpyxl 這倆個好哥們都是我的碼中常客。
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pandas 和 openpyxl 哪家強？
openpyxl 和 pandas 各有優勢，選擇需結合具體場景（如數據規模、操作類型、性能需求）。下面我們先從核心功能、性能、適用場景展等幾個不同的維度做個對比。
一、openpyxl 與 pandas 核心對比
| 維度 | openpyxl | pandas |
|---|---|---|
| 核心定位 | Excel 文件底層操作（格式、樣式、公式、圖表） | 數據分析與批量處理（清洗、聚合、透視表） |
| 數據處理能力 | 基礎讀寫，無內置分析函數 | 強大（篩選、聚合、時間序列分析等） |
| 性能表現 | 小文件讀取更快；增量模式（read_only=True）節省內存 |
大數據分析快（向量化計算）；全加載內存，大文件易崩潰 |
| 格式支持 | 僅支持 .xlsx/.xlsm 等新格式 |
支持 Excel、CSV、JSON 等 |
| 樣式/圖表 | 精細控制（字體、顏色、圖表、條件格式） | 需依賴 openpyxl 引擎輔助實現 |
性能測試數據（10,000行數據集）：
- 數據篩選：pandas 快 10 倍以上（0.02秒 vs 0.25秒）
- 數據聚合：pandas 快 50 倍（0.01秒 vs 0.5秒）
- 大文件讀取：openpyxl 增量模式內存佔用低 60%
二、混合使用示例
結合兩者優勢可讓效率最大化：
# 示例：openpyxl讀取 → pandas處理 → openpyxl美化輸出
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd
# 1. openpyxl增量讀取大文件
wb = load_workbook("large_file.xlsx", read_only=True)
data = [row for row in wb.active.values][1:] # 跳過標題
wb.close()
# 2. pandas處理數據
df = pd.DataFrame(data, columns=["Name", "Age"])
df_filtered = df[df["Age"] > 30].groupby("Name").mean()
# 3. openpyxl輸出帶樣式
with pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
df_filtered.to_excel(writer, sheet_name="Summary")
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets["Summary"]
# 設置標題樣式
for cell in worksheet[1]:
cell.font = Font(bold=True, color="FFFFFF")
cell.fill = PatternFill(start_color="366092", fill_type="solid")三、其他 Excel 處理工具推薦
除 openpyxl 和 pandas 外，以下工具可以滿足其他不同場景的需求：
| 工具 | 核心優勢 | 適用場景 |
|---|---|---|
| xlwings | 雙向交互 Excel VBA，實時更新數據 | 自動化報表（Python 計算 → Excel 動態展示） |
| xlsxwriter | 專注寫入，支持高級格式（圖表、條件格式、加密） | 生成複雜格式報告（如帶動態圖表的儀表盤） |
| xlrd/xlwt | 兼容舊版 .xls 格式 （xlrd 讀取，xlwt 寫入） |
處理 Excel 2003 及更早版本文件 |
| Tablib | 輕量級多格式轉換（Excel/CSV/JSON 互轉） | 快速導出數據，無需複雜分析 |
四、如何選擇工具？
可根據下圖決策：
總結建議
- 選 openpyxl：精確控制格式/公式/圖表（如財務報表模板）。
- 選 pandas：需數據清洗、統計或跨格式分析（如銷售數據透視）。
-
選其他工具：
- 交互式報表 → xlwings
- 舊版文件 → xlrd/xlwt
- 高級寫入 → xlsxwriter
- 混合方案：大文件或“分析+美化”場景的首選。
最終決策應結合數據規模、操作類型及輸出需求。靈活組合工具可最大化效率 。
閲讀推薦
網絡資源：
- 新手入門：廖雪峯教程 + Codecademy交互練習 + 《Python編程：從入門到實踐》。
- 問題排查：Stack Overflow + CSDN搜索報錯信息。
- 數據分析/AI：Kaggle實戰 + Pandas官方文檔 + 《Python數據科學手冊》。
- 工程化開發：GitHub學習項目結構 + Real Python高級教程。
經典書籍：
-
《利用Python進行數據分析》
- 特點：Pandas創始人撰寫，覆蓋數據清洗、可視化等核心技能。
-
《流暢的Python》
- 特點：深入語言機制，適合進階提升。
-
《Python+Excel飛速搞定數據分析》
- 特點：xlwings作者撰寫，專攻Excel自動化與數據分析結合。
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