1. 前言
Python 是眾多程式語言中非常受歡迎的一種，廣泛應用於資料分析與自動化領域。尤其在處理 Excel 檔案時，透過 Python 的函式庫可以更有效率地操作資料。本文將從基礎開始，詳細說明如何使用 Python 讀取 Excel 檔案。
2. 使用 Python 操作 Excel 檔案的準備工作
要在 Python 中處理 Excel 檔案，需要安裝專用的函式庫。本節將說明所需函式庫的安裝方式與開發環境的準備。
Python 的開發環境
首先，請確認您的電腦已安裝 Python。您可以在終端機或命令提示字元中輸入以下指令來查看 Python 的版本。
python --version建議使用的版本為 3.7 以上。
安裝所需的函式庫
操作 Excel 時，以下是兩個主要使用的函式庫：
- openpyxl：可讀寫 Excel 檔案（.xlsx）。
- pandas：以資料框（DataFrame）格式處理資料，適合用於資料分析。
安裝指令如下：
pip install openpyxl pandas安裝完成後，您就可以在 Python 中使用這些函式庫來操作 Excel 檔案。
3. 使用 openpyxl 讀取 Excel 檔案
openpyxl 是一個可以直接操作 Excel 檔案的函式庫。本節將介紹其基本的使用方法。
讀取工作簿（Workbook）
首先，我們來看看如何開啟一個 Excel 檔案。
from openpyxl import load_workbook
# 讀取 Excel 檔案
workbook = load_workbook("example.xlsx")
# 查看工作表名稱
print(workbook.sheetnames)以上程式碼會開啟名為 example.xlsx 的檔案，並列出其中包含的所有工作表名稱。
選擇工作表並取得儲存格的值
以下是選擇特定工作表並讀取儲存格資料的方法。
# 選擇工作表
sheet = workbook["Sheet1"]
# 取得特定儲存格的值
value = sheet["A1"].value
print(f"A1 儲存格的值: {value}")儲存格的位置使用「欄位+列數」的方式指定（例如：A1）。
4. 使用 pandas 讀取 Excel 檔案
pandas 是專為資料分析設計的函式庫，可以輕鬆將 Excel 檔案轉換為資料框（DataFrame）格式。
將 Excel 檔案轉換為資料框
以下示範如何使用 pandas 的 read_excel 函數來讀取 Excel 檔案。
import pandas as pd
# 讀取 Excel 檔案
df = pd.read_excel("example.xlsx")
# 顯示資料框前 5 筆資料
print(df.head())執行以上程式碼後，Excel 中的資料會以表格形式顯示出來。
讀取特定的工作表或範圍
透過指定工作表名稱或資料範圍，可以更有效率地操作資料。
# 讀取特定工作表
df = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet1")
# 只讀取特定欄位
df = pd.read_excel("example.xlsx", usecols="A:C")
print(df)
5. openpyxl 和 pandas 的使用差異
openpyxl 和 pandas 各自適用於不同的情境。本節將比較兩者的特點，並提供適合的使用建議。
| 函式庫 | 特點 | 適用範例 |
|---|---|---|
| openpyxl | 可細緻操作 Excel 檔案 | 針對單一儲存格進行編輯、設定格式 |
| pandas | 專注於資料分析與處理 | 進行資料彙總、篩選等處理 |
使用情境的範例
- openpyxl：需要保留 Excel 格式並進行編輯時使用。
- pandas：當需要處理大量資料並進行快速分析時使用。
6. 實作範例：處理與儲存 Excel 資料
本節將示範如何實際處理 Excel 資料，並將結果儲存為新的檔案。
資料處理
以下範例會根據條件篩選資料，並儲存為新的 Excel 檔案。
import pandas as pd
# 讀取 Excel 資料
df = pd.read_excel("example.xlsx")
# 根據條件篩選資料（如：銷售額大於 1000）
filtered_df = df[df["銷售"] > 1000]
# 將處理後的資料儲存成新的 Excel 檔案
filtered_df.to_excel("filtered.xlsx", index=False)
print("已儲存為新檔案")上述程式碼會過濾出銷售金額超過 1000 的資料。
7. 小結
本文詳細介紹了如何使用 Python 讀取 Excel 檔案。您已學會 openpyxl 與 pandas 的基本操作，並能根據需求靈活運用。建議實際動手試試範例程式碼，逐步熟悉在 Python 中操作 Excel 的方式。