摘要：面对pandas、openpyxl、xlsxwriter等众多工具，到底哪个最适合你的场景？本文将从功能对比、性能测试、实战案例到避坑指南，帮你找到最优解。
大家好，这里是程序员晚枫，上次给大家分享了：深度解析：Python中处理PDF的库有很多，我应该选择哪一个？
2025年数据处理效率报告显示，Python处理Excel的需求同比增长80%，但70%的开发者仍在为库选择困扰。
面对pandas、openpyxl、xlsxwriter等众多工具，到底哪个最适合你的场景？本文将从功能对比、性能测试、实战案例到避坑指南，帮你找到最优解。
Python处理Excel的库多达十余种，但真正主流的不过五个。它们各有专攻，却也存在功能重叠，选错工具可能导致效率下降50%以上。
核心功能：基于DataFrame的数据读取、清洗、分析、聚合，支持多格式导入导出。
支持格式：.xlsx、.xls、.xlsm、CSV等。
性能表现：处理10万行数据仅需0.5秒，比纯Python循环快20倍（数据来源：2025年Python数据处理基准测试）。
独特优势：与NumPy、Matplotlib无缝集成，可直接生成数据透视表和可视化图表。
局限性：格式控制能力弱，需依赖openpyxl或xlsxwriter实现单元格样式设置。
核心功能：读写.xlsx文件，支持单元格样式、条件格式、图表、公式等高级功能。
性能表现：读取5万行数据耗时2秒，写入速度比pandas慢30%，但内存占用低40%（数据来源：openpyxl官方文档性能测试）。
独特优势：可精确控制字体、颜色、边框，甚至合并单元格和插入图片。
局限性：不支持.xls格式，处理超大型文件时需开启read_only模式避免内存溢出。
核心功能：专注生成.xlsx文件，支持动态图表、条件格式、VBA宏。
性能表现：写入10万行数据耗时1.2秒，比openpyxl快50%（数据来源：xlsxwriter GitHub性能对比）。
独特优势：支持常量内存模式（constant_memory），可生成百万级行文件而不崩溃。
局限性：仅支持写入，无法读取或修改现有文件。
核心功能：xlrd读取.xls文件，xlwt写入.xls文件，二者配合可修改旧格式表格。
现状：xlrd 2.0+版本已移除对.xlsx的支持，xlwt最高仅支持Excel 2003格式（65536行限制）。
适用场景：需兼容Windows XP时代遗留系统的企业级应用。
核心功能：双向控制Excel，支持VBA宏调用和实时数据交互。
独特优势：可在Python中操作打开的Excel窗口，适合构建交互式仪表盘。
局限性：依赖本地Excel环境，跨平台兼容性差。
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=["Sheet1", "Sheet2"])超大文件（>100万行）：用pandas分块模式，内存占用降低80%：
chunks = pd.read_excel("big_data.xlsx", chunksize=10000)旧格式.xls文件：安装xlrd 1.2.0版本（新版已不支持）：
pip install xlrd==1.2.0含复杂公式的文件：用openpyxl，保留公式计算结果：
wb = openpyxl.load_workbook("formula.xlsx", data_only=True)纯数据导出：用xlsxwriter，开启常量内存模式处理大数据：workbook = xlsxwriter.Workbook("output.xlsx", {'constant_memory': True})
worksheet = workbook.add_worksheet
for i in range(1000000):
worksheet.write(i, 0, i)
workbook.close
带格式报表：用openpyxl设置字体和边框：from openpyxl.styles import Font, Border, Side
cell = ws['A1']
cell.font = Font(name='微软雅黑', size=12, bold=True)
cell.border = Border(left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'))
数据分析结果：用pandas直接导出DataFrame：
df.to_excel("result.xlsx", index=False, engine="xlsxwriter")单元格样式：openpyxl支持字体、颜色、对齐方式全方位控制。动态图表：xlsxwriter可生成柱状图、折线图等20种图表类型。条件格式：xlsxwriter的条件格式功能比openpyxl快3倍，适合生成数据仪表盘。读取.xls：xlrd + xlwt组合，但需注意行数列数限制（最大65536行、256列）。修改.xls：用xlutils.copy复制工作簿后写入：from xlrd import open_workbook
from xlutils.copy import copy
rb = open_workbook("old.xls")
wb = copy(rb)
ws = wb.get_sheet(0)
ws.write(0, 0, "new data")
wb.save("modified.xls")
pandas：数据分析的王者，格式处理的青铜
优势：
数据处理能力无人能及，支持筛选、分组、透视表等高级操作。读写速度快，10万行数据读写均在1秒内完成。局限：
格式控制弱，需借助其他库实现样式设置。全量加载数据，超大型文件易内存溢出。优势：
唯一支持读写.xlsx且保留格式的库，功能覆盖90%的Excel操作。内存友好，read_only模式可处理GB级文件。局限：
写入速度慢，复杂格式操作代码冗长。优势：
写入速度行业第一，比openpyxl快2-5倍。图表功能强大，支持动态数据系列和条件格式。局限：
只读不写，无法修改现有文件。优势：
唯一支持.xls格式的库，兼容Windows XP时代文件。局限：
不支持.xlsx，维护停滞，存在安全隐患。import pandas as pd# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("sales_data.xlsx", sheet_name="2025Q1")
# 数据清洗：处理缺失值和重复项
df = df.dropna(subset=["销售额"]).drop_duplicates
# 数据分析：按地区汇总销售额
region_sales = df.groupby("地区")["销售额"].sum.reset_index
# 导出结果到Excel，并用xlsxwriter设置格式
with pd.ExcelWriter("region_sales.xlsx", engine="xlsxwriter") as writer:
region_sales.to_excel(writer, index=False, sheet_name="汇总")
worksheet = writer.sheets["汇总"]
# 设置表头加粗
header_format = writer.book.add_format({"bold": True, "bg_color": "#D9E1F2"})
for col_num, value in enumerate(region_sales.columns.values):
worksheet.write(0, col_num, value, header_format)
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill
# 创建工作簿和工作表
wb = Workbook
ws = wb.active
ws.title = "晚枫的2025年Q1财务报表"
# 写入表头
headers = ["日期", "收入", "支出", "利润"]
ws.append(headers)
# 设置表头样式
for cell in ws[1]:
cell.font = Font(name="Arial", size=12, bold=True, color="FFFFFF")
cell.fill = PatternFill(start_color="366092", fill_type="solid")
cell.alignment = Alignment(horizontal="center")
# 写入数据
data = [
["2025-01-01", 50000, 30000, 20000],
["2025-02-01", 60000, 35000, 25000],
["2025-03-01", 70000, 40000, 30000]
]
for row in data:
ws.append(row)
# 自动调整列宽
for col in ws.columns:
max_length = max(len(str(cell.value)) for cell in col)
ws.column_dimensions[col[0].column_letter].width = max_length + 2
# 保存文件
wb.save("financial_report.xlsx")
xlrd版本问题：2.0+版本不支持.xlsx，需指定安装旧版：
pip install xlrd==1.2.0pandas引擎选择：读取.xlsx需指定engine="openpyxl"，否则默认用xlrd导致报错：
pd.read_excel("file.xlsx", engine="openpyxl")openpyxl读写冲突：同一文件不能同时读写，需先关闭再重新打开。分块处理：pandas用chunksize参数，openpyxl开启read_only=True：
wb = openpyxl.load_workbook("big_file.xlsx", read_only=True)数据类型转换：读取时指定dtype，减少内存占用：
pd.read_excel("data.xlsx", dtype={"ID": str, "金额": float})避免循环写入：用pandas批量写入代替openpyxl逐单元格操作。# pandas处理数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
df["利润"] = df["收入"] - df["支出"]
# openpyxl设置格式
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook("output.xlsx")
ws = wb.active
ws["D1"] = "利润"# 添加列名
旧格式迁移：xlrd读取.xls，pandas转换为.xlsx：
pd.read_excel("old.xls", engine="xlrd").to_excel("new.xlsx", engine="openpyxl")
2025年Microsoft Excel已原生支持Python脚本，通过Copilot可直接生成pandas代码。这意味着库选择将不再重要，数据处理与Excel的无缝集成成为新方向。但在此之前，掌握本文的库选择策略，仍是提升效率的关键。
无论你是数据分析新手还是资深开发者，记住：没有最好的库，只有最适合当前场景的工具。合理搭配pandas、openpyxl和xlsxwriter，才能让Python处理Excel的效率最大化。
现在就选择一个库动手实践吧——数据处理的效率革命，从选择正确的工具开始。
来源：优宜教育
