read_excel 默认读取第一个表单(sheet_name=0),假设 data.xlsx 文件中只有一个表单,读取后的数据会存储在一个 DataFrame 中。 如果data.xlsx 文件中有多个表单,可以通过指定 sheet_name 来读取特定表单的数据,例如 pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')。实例 impor
前言 用过Pandas和openpyxl库的同学都知道,这两个库是相互互补的。Pandas绝对是Python中处理Excel最快、最好用的库,但是使用openpyxl的一些优势是能够轻松地使用样式、条件格式等自定义电子表格。 如果你又想轻松的使用Pandas处理Excel数据,又想为Excel电子表格添加一些样式,应该怎么办呢? 但是您猜怎么着,您不必担心挑选。
1.1、给带公式的excel写入数据,文件未保存状态,读值为None。 解决方式1: from win32com.client import Dispatch # 使用win32com自动打开文件并保存 def just_open(filename): xlApp = Dispatch("Excel.Application") xlApp.Visible = False xlBook = xlApp.Workbooks.Open(filename) xlBook.Save() xlBook....
import tkinter as tk#如采用打开文件夹、打开文件的方式选取excel,而不是写定 from tkinter import filedialog root = tk.Tk() root.withdraw() Folderpath = filedialog.askdirectory() # 获得选择好的文件夹 Filepath = filedialog.askopenfilename() # 获得选择好的文件 import pandas as pd#导入pandas ...
__init__(self, input_file, output_file):类的构造函数,负责初始化输入和输出的Excel文件路径。 load_data(self):利用pandas的read_excel方法,读取Excel文件内容。 process_data(self):对读取的数据进行预处理,包括删除不需要的行,对特定列的值进行处理,以及将某些列的数据类型进行转换。
举一个IO为文件对象的例子, 有些时候file文件路径的包含较复杂的中文字符串时,pandas 可能会解析文件路径失败,可以使用文件对象来解决。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 file='xxxx.xlsx'f=open(file,'rb')df=pd.read_excel(f,sheet_name='Sheet1')f.close()# 没有使用with的话,记得...
下面的代码片段使用“rb”模式以二进制格式打开加密的Excel文件“passwordfile.xlsx”,解锁该文件,然后将内容(Excel文件)保存到名为temp的内存缓冲区(RAM)位置。 with open(r’D:\test\passwordfile.xlsx’, ‘rb’) as f: excel = msoffcrypto.OfficeFile(f) excel.lo...
importpandasaspd#df=pd.read_csv('F:/测试文件夹/测试数据.txt')f=open('F:/测试文件夹/测试数据.txt') df=pd.read_csv(f) 排除某些行 使用 参数 skiprows.它的功能为排除某一行。 要注意的是:排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=[3] ...
ExcelFile构造函数 内容有很多,我们挑一些有价值的内容进行解析。默认传递的参数下,会调用inspect_excel_format函数获取文件的扩展名。 直接通过文件名获取的扩展名有可能不真实,我们可以查看pandas.io.excel._base.inspect_excel_format的源码,研究pandas判断Excel真实扩展名的实现。 个人在阅读源码后,整理出如下可以直接...
with open("E:\\result.json","r",encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 我们可以看到结果: 现在就读取正常了。 二:pandas模块读取excel文件 1.pandx简介:pandas是基于NumPy的为了解决数据分析任务而创建的工具。pandas模块提供了高效地操作大型数据集所需的工具...