Python 创建多个 Excel Sheet 的完全指南

在现代数据分析和报告生成中，Excel 是一个非常流行的工具。而 Python，作为一种强大的编程语言，提供了很多库来操作 Excel 文件。本文将介绍如何使用 Python 创建一个带有多个工作表（sheet）的 Excel 文件，并将提供详细的代码示例，帮助你更好地理解和实现这一功能。

1. Python 操作 Excel 的工具

在 Python 中，有几个库可以用于操作 Excel 文件，其中最流行的是 pandas 和 openpyxl。这两个库都可以轻松创建和操作 Excel 文件。

  • pandas：专注于数据分析和处理，适合用于数据框架和表格计算。
  • openpyxl：是一个专门用来读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库，适合处理 Excel 的各种特性。

2. 创建带有多个 Sheet 的 Excel 文件

下面我们将通过 pandas 和 openpyxl 的组合使用来创建一个带有多个 sheet 的 Excel 文件。首先，你需要确保你的 Python 环境中安装了这些库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

2.1 使用 pandas 创建 Excel 文件

以下是一个创建 Excel 文件并添加多个 sheet 的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个字典，包含我们要写入每个 sheet 的数据
data = {
    'Sheet1': {
        'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [24, 30, 22]
    },
    'Sheet2': {
        'Product': ['Laptop', 'Phone', 'Tablet'],
        'Price': [1000, 500, 300]
    },
    'Sheet3': {
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'],
        'Population': [8419600, 3980400, 2716000]
    }
}

# 初始化 Excel writer
with pd.ExcelWriter('multiple_sheets.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    for sheet_name, sheet_data in data.items():
        df = pd.DataFrame(sheet_data)  # 将字典转换为 DataFrame
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)  # 写入 Excel

在上述代码中，我们创建了一个包含三张工作表（Sheet1、Sheet2 和 Sheet3）的 Excel 文件。每个工作表中都有各自的数据。通过 pd.ExcelWriter 方法，我们可以指定文件名和引擎（在这种情况下为 openpyxl），然后循环写入每个工作表的数据。

3. 状态图

在执行创建多个 sheet 的过程中，我们可以用状态图来描述这个过程的各个状态。状态图将帮助我们更好地理解代码执行的流程：

stateDiagram
    [*] --> Start
    Start --> Create_Dictionary
    Create_Dictionary --> Init_Excel_Writer
    Init_Excel_Writer --> Write_Sheet1
    Write_Sheet1 --> Write_Sheet2
    Write_Sheet2 --> Write_Sheet3
    Write_Sheet3 --> Save_File
    Save_File --> [*]

这个状态图展示了从开始到创建 Excel 文件的整个过程。每一步都详细地表明了在代码执行过程中所发生的事情。

4. 读取已创建的 Excel 文件

创建 Excel 文件后，我们可能会想要读取它。下面是一个使用 pandas 来读取刚刚创建的 Excel 文件中多个 sheet 的示例：

# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('multiple_sheets.xlsx')

# 获取所有的 sheet 名称
print(excel_file.sheet_names)

# 读取每一个 sheet
for sheet in excel_file.sheet_names:
    df = excel_file.parse(sheet)
    print(f"Data from {sheet}:")
    print(df, "\n")

在这个示例中，我们首先加载了 Excel 文件，并使用 sheet_names 属性获取所有工作表的名称。接着，我们使用 parse 方法来逐个读取每个工作表的数据，并打印出来。

5. 总结

在本文中，我们探讨了如何使用 Python 创建包含多个工作表的 Excel 文件。通过 pandas 和 openpyxl 的结合，我们可以轻松地将数据组织到不同的 sheet 中，并在需要时读取这些数据。

不仅如此，通过状态图的展示，我们能够更加直观地理解代码的执行流程。这些知识在数据分析、报告生成和自动化处理等场景中都非常有用。

希望这篇文章能够帮助你更好地掌握如何在 Python 中操作 Excel 文件，为你后续的项目提供便利！如果你在实际操作中遇到任何问题，请随时咨询相关的文档或在线社区。