xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported的详细解决方法
时间: 2024-01-27 16:12:39 浏览: 413
xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported的错误提示通常是由于pandas读取Excel文件时使用了xlrd库,而该库不支持.xlsx格式的文件。解决方法如下:
1.升级xlrd库到最新版本,可以使用以下命令进行升级:pip install xlrd --upgrade
2.将Excel文件另存为.xls格式,然后再使用pd.read_excel()函数读取文件。
3.使用pandas的另一个函数pd.read_csv()来读取Excel文件,具体操作如下:
df = pd.read_csv('file.xlsx', sep='\t', encoding='utf-8')
df.to_excel('file.xls', index=False)
df = pd.read_excel('file.xls')
以上三种方法都可以解决该错误提示,具体选择哪种方法取决于你的实际情况。希望能对你有所帮助。
相关问题
xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported 如何解决
### 解决方案
当尝试使用 `xlrd` 处理 `.xlsx` 文件时,如果版本高于等于 2.0.0,则会遇到 `xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported` 错误。这主要是因为自该版本起,`xlrd` 停止了对 `.xlsx` 文件的支持[^1]。
为了克服这一局限并成功读取 `.xlsx` 文件,有多种替代方案可供选择:
#### 方法一:采用 OpenPyXL 库
OpenPyXL 是专门用于处理 `.xlsx` 文件的强大工具之一。安装此库之后可以直接利用其功能来操作 Excel 文档而无需担心兼容性问题。
```bash
pip install openpyxl
```
接着可以通过如下方式加载数据框:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl')
print(df)
```
这种方法不仅解决了原生 `xlrd` 对于新格式文件支持不足的问题,同时也保留了 Pandas 提供的数据分析优势[^4]。
#### 方法二:降级 XLDR 版本至低于 2.0.0
另一种解决方案是回退到更早版本的 `xlrd` (即小于 2.0.0),这样就可以继续沿用原有的工作流程而不必更改太多现有代码逻辑。不过需要注意的是这样做可能带来安全性和性能上的隐患,并且长期来看并不是最优解法。
```bash
pip uninstall xlrd
pip install "xlrd<2"
```
#### 方法三:转换文件格式为 .xls 或其他受支持格式
最后还可以考虑将目标文件另存为旧版 `.xls` 格式或其他任何由当前使用的解析器所接受的形式。然而这种方式通常较为繁琐而且容易丢失一些现代 Excel 功能特性,在实际应用中较少推荐使用。
综上所述,最理想的选择通常是切换到像 OpenPyXL 这样的现代化库来进行后续开发与维护活动。
python xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
### 解决 Python 中使用 `xlrd` 读取 `.xlsx` 文件时遇到的 `XLRDError`
当尝试使用 `xlrd` 库读取 `.xlsx` 文件时,可能会遇到如下错误:
```plaintext
xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
```
此错误的原因在于较新版本的 `xlrd` 已不再支持 `.xlsx` 文件格式[^3]。
#### 方法一:更换为其他库
为了更简便地处理 `.xlsx` 文件,建议采用替代方案之一——`openpyxl` 或者 `pandas`。这两个库均能良好支持 `.xlsx` 文件格式并提供丰富的功能用于操作Excel文档[^2]。
##### 使用 `openpyxl` 示例
如果仅需简单读写 `.xlsx` 文件,则可以直接利用 `openpyxl` 完成任务:
```python
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(filename='example.xlsx')
ws = wb.active
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
print(row)
```
##### 使用 `pandas` 示例
对于涉及数据分析的任务来说,`pandas` 是更好的选择因为它不仅能够轻松加载 Excel 数据而且提供了强大的数据处理能力:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df.head())
```
这两种方式都可以有效规避原生 `xlrd` 对于 `.xlsx` 支持不足的问题,并且更加高效便捷[^4]。
#### 方法二:降级 `xlrd` 版本
另一种解决方案是将 `xlrd` 下降到旧版本 (如1.2.0),该版本仍然兼容 `.xls` 和部分 `.xlsx` 文件。不过需要注意这样做可能带来安全性和性能上的风险,因此通常推荐优先考虑上述提到的新工具链。
```bash
pip install xlrd==1.2.0
```
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