defmerge_cell(file_path):"""合并单元格"""wb = load_workbook(file_path) sheets = wb.sheetnamesforsingle_sheetinsheets: ws = wb.get_sheet_by_name(single_sheet)# 获取第一列数据type_list = [] i =2whileTrue: r = ws.cell(i,1)
sheet = book.sheet_by_name(u'Sheet1') # 通过名称获取 u表示后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,以防乱码 # 获取行数和列数...# 读取单元格数据 cell = sheet.cell_value(i, j) # 直接获取单元格数据,i是行数,j是列数,行数和列数都是从0开始计数。...cell1 = s...
(row_data) #获得第1列的数据列表 col_data =sheet0.col_values(0)print(col_data) #通过坐标读取表格中的数据cell_value1...sheet_name= book.sheet_names()[0]# 获得指定索引的sheet表名字sheet1= book.sheet_by_name(sheet_name)# 通过sheet名字 ...
方法get_level_values()将返回特定级别上每个位置的标签向量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [23]: index.get_level_values(0) Out[23]: Index(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first') In [24]: index.get_level_...
data = get_data(file_path)# 获取data 的行, 列数, 并进行遍历row, col = data.shape# 遍历每个 cell, 并对字符串的 cell 进行清洗foriinrange(row):forjinrange(col):# cell 值cur_value = data.iloc[i, j]# 只对字符如进行清洗ifisinstance(cur_value,str): ...
54): ... _ = ws3.cell(column=col, row=7, value="{0}".format(get_column_letter...
新建 Cell， 输入如下的代码。# 使用 pandas 模块的 read_ csv 函数，读取 csn 文件。并将结果存在 ...
percall cumtime percall filename:lineno(function) 3000 0.003 0.000 0.012 0.000 series.py:1095(__getitem__) 3000 0.002 0.000 0.005 0.000 series.py:1220(_get_value) 3000 0.002 0.000 0.002 0.000 base.py:3777(get_loc) 3000 0.002 0.000 0.002 0.000 indexing.py:2765(check_dict_or_set_indexers...
-> 1121 return self._get_value(key) 1123 # Convert generator to list before going through hashable part 1124 # (We will iterate through the generator there to check for slices) 1125 if is_iterator(key): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237, in Series._get_value(self,...
(value={'prov':'未知'}) # 指定列的空值替换为指定内容s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为 float 类型df.index.astype('datetime64[ns]') # 转化为时间格式s.replace(1, 'one') # 用 'one’ 代替所有等于 1 的值s.replace([1, 3],['one','three']) # 用'one'代替1,用 'three...