使用pandas库读取 Excel 文件是一种常见的数据处理操作,它能够快速加载 Excel 中的表格数据,并将其转换为数据框架(DataFrame)。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用pandas读取 Excel 文件。 import pandas as pd # 读取 Excel 文件 file_path = 'example_data.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # 打印...
数据是网上找到的销售数据，长这样：一、关联公式:Vlookupvlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先把这张表分为两个表。df1=sale[['订单明细号','单据日期','地区名称', '业务员名称','客户分类', '存货编码', '客户名称', '业务员编码', '存货名称', '订单号','客户编...
# openpyxl读取excel文件book = openpyxl.Workbook()# 创建工作簿 如果写入中文为乱码,可添加参数encoding = 'utf-8'sheet = book.create_sheet('Sheet_name',0)# 创建工作表,0表示创建的工作表在工作薄最前面sheet.cell(m,n,'content1')# 向单元格写入内容:book.save('excelFile')# 保存工作簿,默认保存...
写入Excel数据 使用pandas库，可以将处理好的数据快速写入Excel文件中，方便数据的保存和分享。我们将刚才筛选的数据存入到一个Excel表格中。如下演示：import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')res = data[data['score'] > 60].sort_values(by='score', ascending=False)res.to_excel('test_re...
1def excel_cols():2 wb = xlrd.open_workbook(file_name)3# 1 打开Excel⽂件，按照名字获取第⼀个⼯作表 4# sheet1 = wb.sheet_by_name('Sheet1') # 通过excel表格sheet名称获取⼯作表 5# 2 Excel的所有sheet是个列表，通过索引获取第⼀个⼯作表 6 sheet1 = wb.sheets()[0]7...
2. Excel 表格的操作 2.1 插入和删除行和列 代码语言:javascript 复制 importopenpyxl # 打开 Excel 文件 workbook=openpyxl.load_workbook("文件地址.xlsx")sheet=workbook.active # 在第一行添加数据 sheet.insert_rows(1)# 在第一列添加数据 sheet.insert_cols(1)# 删除第一行 ...
Python对Excel进行处理 目录 xlrd、xlwt和openpyxl模块的比较: 一、xlrd:对xls、xlsx文件进行读操作 二、xlwt:对xls文件进行写操作 三、openpyxl: 1、对xlsx文件进行写操作 2、openpyxl:对xlsx文件进行读操作 xlrd、xlwt和openpyxl模块的比较: 区别: 效率: ...
处理Excel表格需要用到openpyxl模块,该模块需要手动安装pip install openpyxl xls和xlsx 简单来说: xls是excel2003及以前版本所生成的文件格式 xlsx是excel2007及以后版本所生成的文件格式 (excel 2007之后版本可以打开上述两种格式,但是excel2013只能打开xls格式) ...
因此,我们对 excel 表格进行读写,基本按这个层次思路来操作:读入文件,找到工作表,遍历行列,定位单元格,对单元格进行读写。因此,会涉及到工作表、行列、单元格的读写操作。这些操作之前,需要先把文件加载进来,一个 excel 文件就是一个工作簿 (workbook),加载操作如下(示例中的 excel 文件为 text.xlsx):...