Python3 pandas 操作 Excel 列表实例详解
发布时间：2026-10-13 |
3人浏览过
本文详解如何使用 Python3 的 pandas 库读取、修改并保存 Excel 文件。通过实例演示了安装依赖、读取指定 Sheet、新增列（处理 Series 长度一致性）、以及调用 to_excel 方法保存结果的关键步骤，帮助开发者快速掌握基础数据操作。
环境准备与安装
首先需确保环境中已安装 pandas 库。若安装过程中提示缺少依赖包，请根据报错信息使用 pip 逐一安装缺失的库，直至环境配置完成。
pandas 操作 Excel 代码示例
接下来通过具体代码示例展示操作流程。
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
EX_PATH = "E:\\code\\test2.xlsx"
#读取excel里面的内容
data = pd.read_excel(EX_PATH,sheet_name='Sheet1')
#新增加一列内容
lista = [21, 21, 20, 19, 19, 22]
data['new_column'] = pd.Series(lista)#因为lista的长度，跟excel中已存在的不一致，所以需要先将要增加的列进行Series
#将内容写入已有的文件，当然也可以写入新的文件中
pd.DataFrame(data).to_excel(EX_PATH,sheet_name="Sheet1",index=True,header=True,index_label='hh')
# index 为True的时候，会在表格中第一列增加一列行索引
# 如果新增加列的长度跟已有数据的列长度不一致的话，需要先将需要添加的列进行pd.Series()
# header为Fasle，表头将不会写入excel
# index_label是表头和行索引交接的那个格子里面的内容（可选）操作要点总结
核心逻辑总结：
掌握 Excel 文件内容的读取与处理是基础，关键在于执行必要的增删改操作后，调用 .to_excel() 方法即可将修改后的数据持久化保存至文件中。
本文内容旨在提供实用的学习参考，欢迎持续关注以获取更多技术支持。
本站声明
本文内容仅供参考，不代表本站观点。转载或引用请注明出处。如发现内容问题，请通过联系我们页面反馈。
