Python中处理Excel数据的方法对比：pandas vs openpyxl

概述

在Python中处理Excel数据时，pandas和openpyxl是两个最常用的库，但它们的设计目标和适用场景有所不同。

pandas

优点

高级数据操作：提供DataFrame结构，支持复杂的数据分析和操作
批量处理高效：特别适合处理大量数据
集成功能：内置数据清洗、转换、统计分析等功能
简洁语法：用少量代码即可完成复杂操作
支持多种文件格式：不仅能处理Excel，还能处理CSV、JSON等

缺点

格式化能力有限：对单元格样式、图表等支持较弱
内存消耗较大：处理超大文件时可能有问题
依赖其他库：底层依赖xlrd/xlwt或openpyxl

典型用例

import pandas as pd

# 读取Excel
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 数据处理
df = df[df['Sales'] > 1000]  # 筛选
df['Profit'] = df['Revenue'] - df['Cost']  # 计算新列
grouped = df.groupby('Region').sum()  # 分组汇总

# 写入Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

openpyxl

优点

精细控制：可以操作单元格级别的内容和格式
完整功能：支持公式、图表、图像等Excel所有功能
大文件支持：支持只读模式处理大文件
直接修改：可以修改现有Excel文件而不需要完全重写

缺点

语法较复杂：需要更多代码完成简单操作
无高级数据结构：没有内置的DataFrame类似结构
数据分析功能弱：需要手动实现统计和计算

典型用例

from openpyxl import load_workbook

# 加载工作簿
wb = load_workbook('data.xlsx')
ws = wb['Sheet1']

# 单元格级别操作
ws['A1'] = 'New Title'
ws.cell(row=2, column=3, value=100)

# 应用样式
from openpyxl.styles import Font
ws['A1'].font = Font(bold=True, color="FF0000")

# 保存修改
wb.save('modified.xlsx')

对比总结

特性	pandas	openpyxl
适用场景	数据分析、批量处理	精细控制、报表生成
数据结构	DataFrame（表格形式）	直接操作单元格
性能	批量操作高效	单单元格操作更灵活
格式控制	有限	全面
学习曲线	较低（对数据分析师友好）	较高
文件大小处理	中等文件	支持大文件（启用只读模式）
依赖关系	依赖openpyxl或xlrd/xlwt	独立