这是我的 第231篇原创文章。一、引言 在Python中,您可以使用pandas库来便捷地读取Excel文件中的多个sheet。假如我有一个光谱响应函数.xlsx的excel文件,里面有多个sheet表: 一个excel文件相当于一个数据库,存着…
# 读取指定Excel文件中指定sheet的数据,并存储为DataFrame类型的对象 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 构造合并后的sheet名称,格式为"原文件名-原sheet名"sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"# 将DataFrame对象中的数据写入到指定sheet中 df.to_excel(writer...
sheet.Range("A1").Value = 1 sheet.Range("A2").Value = 2 sheet.Range("A3").Value = 3 逐个访问有一个问题,就是访问效率比较低。因为从python操作excel,中间通过python封装的com接口。这个访问效率比较低。 6、批量写入excel 错误的代码: txt = ["list_1","list_2", "list_3"] ...
1#-*- coding: utf-8 -*-23#导入需要使用的包4importxlrd#读取excel文件的包5importxlsxwriter#将文件写入excel的包67#打开一个excel文件8defopen_xls(file):9f =xlrd.open_workbook(file)10returnf1112#获取excel中所有的sheet表13defgetsheet(f):14returnf.sheets()1516#获取sheet表的行数17defget_Allrow...
用Python 实现自动化处理 Excel 文件,完成数据清洗、分析与图表可视化,从此告别手工复制粘贴的低效时代! 一、自动化办公为何首选 Python? 在现代办公中,数据处理已是日常,但手动处理大量 Excel 文件,不仅效率低,还易出错。 选择Python 的原因: 丰富的办公自动化库(如 openpyxl、pandas、xlwings) ...
先讨论第一个参数,sheet_name。关于sheet_name的解释,调用help方法之后,文档给出的释义如下: sheet_name : str, int, list, or None, default 0 Strings are used for sheet names. Integers are used in zero-indexed sheet positions. Lists of strings/integers are used to request multiple sheets. ...
for r in range(1,read_ws.nrows): num = read_ws.cell_value(r,3) # 累加排场次数 count += num # 增加一个新的工作薄 new_ws = wb.add_sheet('汇总数据') new_ws.write(0,0,'总排片次数') new_ws.write(0,1,count) # 保存数据 ...
return False3 def get_data(self):#获取excel所有数据已字典形式保存，按行取excle={}for table in self.tables:all_value=[]self.sheet=self.Excel.sheet_by_name(table)for i in range(self.sheet.nrows):all_value.append(self.sheet.row_values(i))excle[table]=all_valuereturn excle 4 def get_...
```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df_a = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='A表') df_b = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='B表') # 使用merge函数按人名匹配并填充成绩 df_b = df_b.merge(df_a[['人名', '成绩']], on='人名', how='left') ...
```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df_a = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='A表') df_b = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='B表') # 使用merge函数按人名匹配并填充成绩 df_b = df_b.merge(df_a[['人名', '成绩']], on='人名', how='left') ...