alignment= Alignment(horizontal="center",vertical="center")foriinrange(1,df.shape[1]+1): cell= ws.cell(row=1, column=i) print(cell.value) cell.font=font cell.alignment=alignment wb.save("pandas.xlsx") 结果如下: 工作簿转DataFrame 如果有这样一份数据,我们想将其转换为DataFrame,应该怎么做?
# print(cell.value.date()) ifcell.value.date() notindate_lst: date_lst.append(cell.value.date()) # row_lst.append(cell.row) print(date_lst) # if all(cell.value != "SampleTime", cell.value != None, cell.value.date() == date, cell.value.hour not in hour_lst): fordateindat...
for cell in row: if cell.value is not None: print(cell.value) 在上面的代码中,我们首先使用load_workbook函数加载Excel文件。然后,我们通过active属性获取活动工作表。接下来,我们使用iter_rows方法来遍历指定的单元格范围(例如,从第2行到第5行,从第3列到第4列)。对于每个单元格,我们检查其值是否不为空,...
print('数据:') print(col_data) print() ``` 3.3 使用iterrows()方法遍历行和列 虽然`iterrows()`主要用于遍历行,但结合索引可以实现对列的遍历: ```python for index, row in df.iterrows(): print('索引:', index) for col_name, cell_value in row.items(): print(f'列名: {col_name}, 值...
...cell1 = sheet['B7'] # 获取B7单元格的数据 print(cell1.value) # cell1.value获取单元格B7中的值 print(sheet['a2...: data=sheet.loc[0].values # 0表示第一行 这里读取数据并不包含表头 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) # 读取指定的多行: data2...如发现本站有涉...
print(cell1.value, cell2.value)"""workbook.active 打开激活的表格; sheet["A1"] 获取 A1 格子的数据; cell.value 获取格子中的值;"""#4.2sheet.cell(row=, column=)方式 cell1= sheet.cell(row =1,column =1) cell2= sheet.cell(row =11,column =3) ...
print(f'列名: {col_name}, 值: {cell_value}') print() ``` 4. 示例:实际应用场景中的DataFrame列遍历 以下示例演示如何在DataFrame中计算每列的平均值,并输出结果: ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1. 2. 3], 'B': [4. 5. 6], 'C': [7. 8....
我的代码如下所示:df:Fruit Valueapple 7.0banana 6.0orange 8.0lemon 3.0melon 2.0myList = ['apple', 'lemon']result = []for word in myList: result.append(df['Value'].loc[df['Fruit'] == word].values)print(result)打印语句输出:[array([], dtype=float64), array([7.0]), array([], ...
...2、获取单元格数据 使用cell_value 方法,有两个参数:行号和列号,用来读取指定的单元格内容。...,如果想要读取一行的数据,可以使用row_values方法,参数为行号。...(0) #行号、列号从0开始 print(f"第一行的内容是:{sheet.row_values(rowx=0)}") 运行结果如下: 第一行的内容是:['月份', '...
一般分类数据用value_counts,数值数据用describe,这是最常用的两个统计函数。 说了这么多文字,还是不够直观,我们用图表说话。 pandas自带绘图函数,它是以matplotlib包为基础封装,所以两者能够结合使用。 %matplotlib inline是jupyter自带的方式,允许图表在cell中输出。plt.style.use('ggplot')使用R语言中的ggplot2配色作...