Python 的 pandas 模块使用 xlrd 作为读取 excel 文件的默认引擎。但是，xlrd 在其最新版本（从2.0.1及后面版本）中删除了对 xls 文件以外的任何文件的支持。

xlsx files are made up of a zip file wrapping an xml file.

Both xml and zip have well documented security issues, which xlrd was not doing a good job of handling. In particular, it appeared that defusedxml and xlrd did not work on Python 3.9, which lead people to uninstall defusedxml as a solution, which is absolutely insane, but then so is sticking with xlrd 1.2 when you could move to openpyxl.

从官方的邮件中，说的应该是 xlsx 本身是由一个 zip 文件和 xml 的头文件构成的，但是 xml 和 zip 都有详细记录的安全问题，特别是，defusedxml 和 xlrd 似乎在 Python 3.9 上不起作用，这导致人们卸载 defusedxml 作为解决方案，这绝对是疯了，但是，当然了，您也可以转移到 openpyxl，或者仍然坚持使用 xlrd 1.2。

  1. $ conda search xlrd
  2. Loading channels: done
  3. # Name                       Version           Build  Channel
  4. xlrd                           1.0.0          py27_0  conda-forge
  5. xlrd                           1.0.0          py27_1  conda-forge
  6. xlrd                           1.0.0          py35_0  conda-forge
  7. xlrd                           1.0.0          py35_1  conda-forge
  8. xlrd                           1.0.0          py36_0  conda-forge
  9. xlrd                           1.0.0          py36_1  conda-forge
  10. xlrd                           1.1.0          py27_1  pkgs/main
  11. xlrd                           1.1.0  py27ha77178f_1  pkgs/main
  12. xlrd                           1.1.0          py35_1  pkgs/main
  13. xlrd                           1.1.0  py35h45a0a2a_1  pkgs/main
  14. xlrd                           1.1.0          py36_1  pkgs/main
  15. xlrd                           1.1.0  py36h1db9f0c_1  pkgs/main
  16. xlrd                           1.1.0          py37_1  pkgs/main
  17. xlrd                           1.1.0            py_2  conda-forge
  18. xlrd                           1.2.0          py27_0  pkgs/main
  19. xlrd                           1.2.0          py36_0  pkgs/main
  20. xlrd                           1.2.0          py37_0  pkgs/main
  21. xlrd                           1.2.0            py_0  conda-forge
  22. xlrd                           1.2.0            py_0  pkgs/main
  23. xlrd                           1.2.0    pyh9f0ad1d_1  conda-forge
  24. xlrd                           2.0.1    pyhd3eb1b0_0  pkgs/main
  25. xlrd                           2.0.1    pyhd8ed1ab_3  conda-forge

上面的问题将导致您在使用 pandas 调用 xlsx excel 上的 read_excel 函数时收到一个错误，即不再支持 xlsx filetype。
image.png
为了解决这个问题，你可以：

  1. 安装 openpyxl 模块：这是另一个仍然支持 xlsx 格式的 excel 处理包。
  2. 在 pandas 中把默认的 engine 由原来的 xlrd 替换成 openpyxl。 ```bash

    Install openyxl

    pip install openpyxl

set engine parameter to “openpyxl”

pd.read_excel(path, engine = ‘openpyxl’)

  2. 下面重点介绍 Python 读写 Excel 需要导入的 xlrd(读)，xlwd（写）模块的一些常用操作。
  4. <a name="naYCT"></a>
  5. # 1. xlrd 模块
  7. <a name="alYyi"></a>
  8. ## 1.1 Excel 文件处理
  10. - 打开 excel 文件
  12. ```python
  13. import xlrd
  14. excel = xlrd.open_workbook("data.xlsx")
  • 获取并操作 sheet 工作表
  1. sheet_names = excel.sheet_names()        # 返回book中所有工作表的名字, ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']
  2. excel.sheet_loaded(sheet_name or indx)   # 检查某个sheet是否导入完毕
  4. # 以下三个函数都会返回一个 xlrd.sheet.Sheet() 对象
  5. sheet = excel.sheet_by_index(0)        # 通过索引获取，例如打开第一个 sheet 表格
  6. sheet = excel.sheet_by_name("sheet1")  # 通过名称获取，如读取 sheet1 表单
  7. sheet = excel.sheets()[0]              # 通过索引顺序获取
  9. sheet.row_values(0) #获取第一行的数据
  10. sheet.col_values(0) #获取第一列的数据
  11. sheet.nrows         #获取总共的行数
  12. sheet.ncols         #获取总共的列数
  • 遍历所有行
  1. for i in range(0, sheet.nrows):
  2.     row_list = sheet.row_values(i) # 每一行的数据在row_list 数组里

1.2 日期处理

**xldate_as_tuple**和**xldate_as_datetime**第二个参数有两种取值，0 或者 1：

  • 0 是以 1900-01-01 为基准的日期；
  • 1 是以 1904-01-01 为基准的日期。
  1. import datetime
  2. from xlrd import xldate_as_datetime, xldate_as_tuple
  4. xldate_as_datetime(43346.0, 0)
  5. # datetime.datetime(2018, 9, 3, 0, 0)
  7. xldate_as_tuple(43346.0, 0)
  8. # (2018, 9, 3, 0, 0, 0)
  10. xldate_as_datetime(43346.0, 0).strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S') 
  11. # '2018/09/03 00:00:00'
  13. # 时间比较
  14. xldate_as_datetime(43346.0, 0) < datetime.datetime(2019, 9, 3, 0, 0)
  15. # True

1.3 编码处理

一些编译异常的处理示例。

  1. # xlrd 中 sheet0.row_values(n) 的每个元素都是 unicode;
  2. # Python 中如果执行 str+unicode 拼接会出现 UnicodeDecodeError 错误.
  3. geneid = str(line[2]) if isinstance(line[2], float) else line[2].encode("utf-8")

2. xlwt 模块

2.1 创建 Book 工作簿(即 excel 工作簿)

  1. import xlwt
  2. workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'utf-8')    # 创建一个workbook并设置编码形式

2.2 添加 sheet 工作表

  1. worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet')  # 创建一个worksheet

2.3 向工作表中添加数据并保存

  1. worksheet.write(1,0, label = 'this is test') # 参数对应行, 列, 值
  3. workbook.save('save_excel.xls')  # 保存

2.4 设置宽度

xlwt 中列宽的值表示方法：默认字体 0 的 1/256 为衡量单位。
xlwt 创建时使用的默认宽度为 2960，既 11 个字符 0 的宽度，所以我们在设置列宽时可以用如下方法：
width = 256 * 20，其中 256 为衡量单位，20 表示 20 个字符宽度。

参考：https://www.cnblogs.com/landhu/p/4978705.html