En bref :
- Lire et écrire des fichiers Excel en Python se fait principalement avec pandas pour les DataFrame et openpyxl pour manipulations fines des classeurs.
- Lecture Excel : pd.read_excel() ; Écriture Excel : df.to_excel(…).
- Manipulation données : nettoyez d’abord, travaillez sur DataFrame, puis exportez ou modifiez les feuilles avec openpyxl.
- Feuilles Excel volumineuses : optimisez types, utilisez chunksize et évitez les formats lourds.
- Automatisation : combinez scripts Python avec tâches planifiées pour rapports récurrents.
Depuis que je gère des projets de données pour des PME et des startups, j’ai vu à quel point l’association de Python et d’Excel transforme des processus manuels en workflows fiables. Dans cet article je partage une approche pratique, testée sur des jeux de données réels : comment lire, modifier, créer et automatiser des classeurs Excel avec pandas et openpyxl. Vous trouverez des extraits de code simples, des astuces pour la performance, et des cas concrets pour passer du tableau Excel à une vraie analyse de données exploitable.
Réponse rapide : pour la plupart des besoins, utilisez pandas pour la lecture Excel et la transformation (pd.read_excel, df.to_excel). Quand vous avez besoin de modifier la structure du classeur (ajouter des feuilles, styles, images), passez ensuite par openpyxl (load_workbook, create_sheet, save). Cette combinaison couvre la majorité des cas d’usage en écriture Excel et manipulation données.
Gérer les fichiers Excel avec openpyxl et pandas
J’explique d’abord pourquoi j’utilise systématiquement deux outils ensemble : pandas pour la logique tabulaire et openpyxl pour le contrôle fin des classeurs. Sur des rapports mensuels, j’ai automatisé l’import, la transformation et l’export en combinant ces bibliothèques — résultat : gain de temps et réduction des erreurs humaines.
Lecture Excel avec pandas : rapide et robuste
Avec pandas la lecture Excel devient presque triviale. Exemple minimal : pd.read_excel(‘input.xlsx’) lit une feuille en DataFrame. Pour charger une feuille précise : pd.read_excel(‘input.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′).
Conseil pratique : spécifiez dtype pour éviter des conversions coûteuses et utilisez usecols pour ne lire que les colonnes nécessaires. Pour très gros fichiers, préférez lire par chunks avec iterator=True.
Astuce finale : si vous importez des CSV depuis Excel, j’utilise parfois d’abord pd.read_csv puis conversion pour garder la traçabilité des transformations — voir aussi mon guide sur la gestion des gestion des CSV.
Insight : utiliser pandas dès la lecture simplifie ensuite toute la manipulation données.
Écriture Excel et modification des feuilles avec openpyxl
Quand la mise en forme, l’ajout de feuilles ou l’insertion d’images est nécessaire, j’ouvre le fichier avec openpyxl : load_workbook(‘workbook.xlsx’), create_sheet(‘New’), puis save(). C’est l’outil de référence pour la manipulation des feuilles Excel.
Exemple pratique : j’exporte d’abord un DataFrame avec df.to_excel(‘temp.xlsx’, index=False), puis j’utilise openpyxl pour ajouter un onglet sommaire, fusionner des cellules et ajuster les largeurs de colonnes.
En 2025, openpyxl reste supporté pour .xlsx et il gère la plupart des besoins courants sans exiger Excel installé. Pour des fichiers .xls historiques, on recourt à des alternatives spécifiques.
Insight : combinez l’efficience de pandas et la flexibilité d’openpyxl pour une solution complète.
Cas pratique : transformer un CSV en classeur Excel multipages
Je vous raconte une intervention : pour *AtelierData* j’ai récupéré un fichier data_students.csv, nettoyé les données, puis généré un classeur appelé students.xlsx avec plusieurs onglets (par promotion, par note). Le client gagnait ainsi du temps sur ses bilans pédagogiques.
Processus résumé : 1) pd.read_csv(‘data_students.csv’) 2) transformation DataFrame (groupby, agg) 3) df.to_excel(‘students.xlsx’, sheet_name=’Main’, index=False) 4) load_workbook(‘students.xlsx’) pour ajouter onglets et styles.
Pour apprendre les bases et structurer votre progression, je recommande la roadmap Python qui m’a servi de fil directeur lors de mes premières automatisations.
Insight : l’exemple montre que trois étapes simples (lecture, transformation, écriture/modification) résolvent la majorité des besoins métiers.
Bonnes pratiques pour la lecture et l’écriture Excel en production
Passer au scale demande des choix : formats, gestion d’erreurs et monitoring. Je privilégie des scripts idempotents, des sauvegardes automatiques et la validation des schémas avant insertion.
- Valider les types : évitez les strings là où il faut des nombres.
- Limiter la lecture : usecols et nrows quand possible.
- Traiter en batch : chunksize pour gros volumes.
- Conserver l’historique : ne pas écraser les fichiers produits; utilisez des versions horodatées.
- Tester localement : simulez avec petits jeux de données avant déploiement.
Pour ceux qui débutent, les outils pour débutants et les ressources d’auto-formation comme apprendre Python gratuitement m’ont été utiles pour monter en compétences rapidement.
Insight : préparer son pipeline dès le début évite des refontes coûteuses.
Trucs avancés et optimisation pour feuilles Excel volumineuses
Quand les fichiers dépassent quelques dizaines de Mo, vous sentez la lenteur. J’ai partagé des stratégies qui marchent : forcer les types, écrire en compressé si nécessaire, et délester le client Excel en produisant des exports CSV agrégés.
Un petit rappel : pour travailler depuis un autre répertoire, utilisez le chemin absolu dans pd.read_excel(‘/path/to/excel_file.xlsx’) ou changez le répertoire courant avec os.chdir(). Ces petites précautions évitent des erreurs lors des tâches planifiées.
Si vous manipulez des formats inhabituels (par exemple, intégrer des fichiers géolocalisés dans votre workflow), j’ai parfois combiné des scripts avec d’autres tutoriels comme celui pour ouvrir un fichier KMZ pour enrichir mes analyses.
Insight : l’optimisation n’est pas glamour, mais elle est cruciale pour la fiabilité en production.
Liste rapide : erreurs fréquentes et comment les éviter
- Écraser un classeur existant — sauvegardez avec un suffixe de version.
- Oublier l’encodage — précisez encoding pour les CSV importés.
- Mélanger types int/float — normalisez avant les calculs.
- Ne pas gérer les valeurs manquantes — utilisez fillna ou dropna selon le contexte.
- Confondre .xls et .xlsx — adaptez la librairie si besoin.
Insight : anticiper ces erreurs économise des heures de debug.
Ressources complémentaires et outils pratiques
Pour approfondir, je consulte régulièrement des articles sur la stratégie numérique et des guides pratiques. Par exemple, le panorama du bureau numérique 2025 m’a aidé à choisir une architecture pour déployer des rapports automatiques.
D’autres lectures utiles : choisir un gestionnaire de tâches efficace pour automatiser les scripts (gestionnaire de tâches sur Mac) ou sécuriser vos postes avec le bon antivirus (choisir un antivirus).
Insight : une bonne documentation et des ressources fiables accélèrent l’adoption en équipe.
Comment lire une seule feuille d’un fichier Excel avec pandas ?
Utilisez pd.read_excel(‘fichier.xlsx’, sheet_name=’NomFeuille’) pour récupérer directement la feuille souhaitée en DataFrame. Précisez usecols et dtype si nécessaire pour gagner en performance.
Peut-on modifier un fichier Excel existant sans écraser les autres feuilles ?
Oui. Enregistrez d’abord un DataFrame vers un fichier temporaire si besoin, puis ouvrez le classeur avec load_workbook et utilisez create_sheet ou accédez aux feuilles existantes avant save() pour préserver les onglets.
openpyxl gère-t-il les formules Excel ?
openpyxl peut lire et écrire des formules, mais il n’évalue pas toujours leur résultat côté Python. Excel ou un moteur de calcul est nécessaire pour recalculer certaines formules complexes.
Quelle est la meilleure pratique pour traiter de très gros fichiers Excel ?
Préférez le découpage en fichiers plus petits, utilisez chunksize avec pandas, ou exportez en CSV compressé pour le traitement. Évitez de charger trop de colonnes inutilement.