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....
defto_excel_auto_column_weight(df: pd.DataFrame, writer: ExcelWriter, sheet_name):"""DataFrame保存为excel并自动设置列宽"""df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)#计算表头的字符宽度column_widths =( df.columns.to_series().apply(lambdax: len(x.encode('gbk'))).values )#...
使用openpyxl生成xlsx的excel文件 # 使用openpyxl生成xlsx的excel文件from openpyxl import Workbookworkbook = Workbook()sheet = workbook.activesheet.title = '默认title'sheet.append(columns)for data in datas: sheet.append(data)workbook.save('瓜子二手车2.xlsx')使用pandas生成xlsx的excel文件 # 使用pandas生...
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.load_key(‘123’) excel.decrypt(temp) ...
with open(r’D:\test\passwordfile.xlsx’, ‘rb’) as f: excel = msoffcrypto.OfficeFile(f) excel.load_key(‘123’) excel.decrypt(temp) 现在,这个临时文件是我们的目标Excel文件,密码被删除,可以继续使用正常的pd.excel()来读取它! 将代码放在一起 这是一...
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')。
with open(r’D:\test\passwordfile.xlsx’, 'rb’) as f: excel = msoffcrypto.OfficeFile(f) excel.load_key('123’) excel.decrypt(temp) 现在,这个临时文件是我们的目标Excel文件,密码被删除,可以继续使用正常的pd.excel()来读取它! 将代码放在一起 这是一个简短的脚本,用于将加密的Excel文件直接读取...
本库的常用API为三个为load、dump和view,分别实现了文件的读取、写入和查看;其中查看功能为通过excel打开DataFrame或者文件,主要用于upyter等交互环境。此外还有流式加载表、csv转换为utf8编码、xlsx转换为csv等功能。 1、加载表 能够自动识别后缀和修改编码方式来实现加载。
df.to_excel(‘analysis.xlsx’) 需要注意的是，如果你没有安装过 xlwt 和 openpyxl 这两个工具包，需要先安装一下。 另外，跟 HTML 一样，这里也有一个配套函数：read_excel，用来将excel数据导入pandas DataFrame。 DataFrame 转字符串 转成字符串，当然也没问题： df.to_string() 5个鲜为人知的Pandas技巧 ...
read_excel('name.xlsx')) 或者 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd from collections import namedtuple Item = namedtuple('Item', 'reply pv') items = [] with codecs.open('reply.pv.07', 'r', 'utf-8') as f: for line in f: line_split = line....