Python這樣操作能存儲100多萬行的xlsx文件

更新時間：2019年04月16日 09:34:21 作者：Python小老弟

這篇文章主要介紹了Python這樣操作能存儲100多萬行的xlsx文件的方法，本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

(1) 如果excel文件是xls，2003版的，使用xlrd和xlwt庫來對xls文件進行操作

(2) 如果excel文件是xlsx，2007以上版的，使用openpyxl庫來對xlsx文件進行操作

Tips:xlrd、xlwt和openpyxl非python自帶庫。

我們使用Python做數據挖掘和分析時候，當數據行超過一定數量，xls文件是存不下的。顯然無法滿足我們的大量數據存儲需求，這個時候需要改用xlsx。

那具體xls和xlsx最大分別可以存多少行呢？

(1) 對于2003版本的xls文件，最大行數是65536行

(2) 對于2007版本的xlsx文件，最大行數是1048576行

閑話不多聊，直接上代碼干貨

!/usr/bin/env python3
- - coding: utf-8 - -

讀寫2007 excel

import pprint
import openpyxl
import openpyxl.styles
from openpyxl.styles import Font,colors

讀取Excel文件

def readExcel(filename):
workbook = openpyxl.load_workbook(filename)
worksheet = workbook['用戶']
list = []
for row in worksheet.rows: # 1行1行讀
lineData = [] # 行數據
col = 1
for cell in row:
lineData.append(cell.value) # 1列1列讀
col = col + 1
list.append(lineData)
return list

操作數據

def operateData(filename):
list = readExcel(filename)

去除第一行，第一行是表頭

list.pop(0)
pprint.pprint(list)
pprint.pprint("先按性別排序，再按身高排序")

要對身高進行排序，但是男女有別

先按性別排序，再按身高排序

list.sort(key=lambda ele: (ele[3], ele[4]))
pprint.pprint(list)

獲取Excel標簽列表

比如第5行標簽列表，總共4列 ['A5', 'B5', 'C5', 'D5']

def getTagList(index, colNum):
tagList = []
for i in range(0, colNum):

A的ascii碼值65

tag = chr(65 + i) + str(index)
tagList.append(tag)
return tagList

寫入Excel文件

def writeExcel(outputFilePath, list):
book = openpyxl.Workbook()
sheet = book.create_sheet("用戶", 0)
sheet.title = "用戶" # sheet名稱
rowNum = len(list)
try:

1行1行讀取

for i in range(1, rowNum + 1): # 下標從1開始
datalist = list[i -1] # 讀取1行
col = 1

1列1列寫入

for data in datalist:
sheet.cell(i, col, data) #寫入內容
col += 1

獲取標簽列表

tagList = getTagList(i, len(datalist))
font = Font('微軟雅黑', size = 14, color = '333333')

設置單元格字體、字號、顏色

for tag in tagList:
sheet[tag].font = font # 設置字體

保存文件

book.save(outputFilePath)
except Exception as e: # 捕獲異常
print(e)

主函數

if name == " main ":
print("讀取xlsx格式的數據")
userList = readExcel('user.xlsx')
print("寫入xlsx文件")
writeExcel("user2.xlsx", userList)
print("操作數據")
operateData('user.xlsx')