from json.decoder import NaN class PandasUtil(object): def __init__(self,code,name): self.code = code self.name = name def test(self, excel_file): series = pd.Series([1,2,3,4],index=['A','B','C','D']) indexNamesArr1 = series.index.values indexNamesArr1[0] = 'E' pri...
from two import ExcelUtil from json.decoder import NaN class PandasUtil(object): def __init__(self,code,name): self.code = code self.name = name def test(self, excel_file): series = pd.Series([1,2,3,4],index=['A','B','C','D']) indexNamesArr1 = series.index.values index...
...)计算的加载时间结果如下所示: Excel 导出 GcExcel 允许使用以下选项控制未使用的样式和命名对象以及没有任何数据的单元格区域的导出: ExcludeUnusedStyles ExcludeUnusedNames...使用和不使用导出选项保存这些测试文档后的文件大小如下所示: 总结通过上述的测试结果表明,在使用了GcExcel之后导入不同文件的速度快了...
使用read_excel()函数读取Excel文件: 使用read_sql()函数从SQL数据库中读取数据: 使用read_sql()函数从SQL数据库中读取数据: 使用read_json()函数读取JSON文件: 使用read_json()函数读取JSON文件: 使用read_html()函数从HTML页面中读取表格数据: 使用read_html()函数从HTML页面中读取表格数据: 这些方法可以根据不...
sheet_names属性将生成文件中工作表名称的列表。 ExcelFile的主要用例是使用不同参数解析多个工作表: data = {}# For when Sheet1's format differs from Sheet2with pd.ExcelFile("path_to_file.xls") as xls:data["Sheet1"] = pd.read_excel(xls, "Sheet1", index_col=None, na_values=["NA"])...
cell = worksheet.cell(row=row_index, column=col_index) cell.value = merged_cell.value# 读取原始xlsx文件,拆分并填充单元格,然后生成中间临时文件。defunmerge_cell(filename): wb = openpyxl.load_workbook(filename)forsheet_nameinwb.sheetnames: ...
Pandas读取excel表并新增一列后存储 import pandas as pd 定义一个获取新列数据的方法 def get_new_col(input) str1 =f“我是{input}” return str1 file_name=“文件路径写在这里” 根据列a新增一列new_column df=pd.read_excel(file_name) df[“new_column”]=df[“列a”].apply(get_new_col)...
indexPO=PO.set_index(index_cols)# 把除开index部分的DataFrame进行转置,此时:# ①所有的column names都变成了最内层的index names,# ②multi-index又增加了一层,# ③整个df只剩一列是有取值的,其他全部成为index,也就是实质上成为了SeriesPO=PO.stack()# 把Week这一列的所有值变成column names,此时Series...
pandas使用read_excel()方法导入excel文件。 常用参数: io:文件路径 sheet_name:指定工作簿 names:自定义表头 encoding:文件编码方式,如utf-8,gbk等 图2 >>> df = pd.read_excel('test_in.xlsx', sheet_name='学生成绩') >>> print(df) 姓名 语文 数学 英语 物理 化学 生物 政治 历史 地理 0 张三 ...
from openpyxl import load_workbookimport pandas as pdfrom pathlib importPathsrc_file = src_file = Path.cwd() / 'shipping_tables.xlsx'wb = load_workbook(filename = src_file) 这将加载整个工作簿。如果我们想看到所有的工作表。 wb.sheetnames ...