Python Pandas读写Excel：读取指定列与修改数据保存详解

Cora

发布时间：2026-10-16 | 7人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python的Pandas库读取和写入.xlsx格式文件。通过示例演示了如何指定Sheet名、表头及读取特定列，并展示了如何修改Excel数据后保存为新文件，确保原始数据不受影响。

使用Pandas读取Excel数据

利用pandas库可以方便地读取xlsx格式的数据文件。

以下是Excel中包含的数据示例：

参考以下代码示例1：

import pandas as pd
 
# data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx')
# data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name=0)
print(data)
 
print("*" * 100)
 
data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name=0, header=0, usecols=[1, 2, 4])
"""
sheet_name：返回指定的sheet，如果将sheet_name指定为None，则返回全表，如果需要返回多个表，可以将sheet_name指定为一个列表，例如['sheet1', 'sheet2']
header：指定数据表的表头，默认值为0，即将第一行作为表头。
usecols：读取指定的列，例如想要读取第一列和第二列数据
"""
print(data)

执行上述代码后的输出结果如下：

修改并保存Excel数据

参考以下代码示例2，用于修改xlsx文件中的数据：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
 
data = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(data)
# 将性别中的男修改为数字0，女修改为数字1
data['性别'][data['性别'] == '男'] = 0
data['性别'][data['性别'] == '女'] = 1
print(data)
 
"""
注意:这里的data为excel数据的一份拷贝，对data进行修改并不会直接影响到我们原来的excel，必须在修改后保存才能够修改excel。
"""
# 下面代码将会新建一个文件，如果存在则会覆盖整个文件，类似于‘w'模式
# DataFrame(data).to_excel('./data/体检表4.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
data.to_excel('./data/体检表2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

执行修改操作后的输出结果如下：