我们知道一张Excel表最多能显示1048576行和16384列,处理一张几十万行的表可能就会有些卡顿,当然你可以使用VBA进行数据处理,也可以使用Python来操作Excel。 这就是本文要讲到的主题,Python的第三方库-xlwings,它作为Python和Excel的交互工具,让你可以轻松地通过VBA来调用Python脚本,实现复杂的数据分析。 比如说自动导入...
2、使用 Tablib 读取 Excel Tablib是 Python 中最流行的库之一,用于导入和导出各种格式的数据。它最初是由流行requests库的创建者开发的,因此其特点是同样关注开发人员体验和人体工程学。 安装: $ pip install tablib 代码: importtablib def iter_excel_tablib(file: IO[bytes]) -> Iterator[dict[str, object]...
原理:使用pandas库读取Excel文件,返回一个DataFrame对象,然后使用head方法输出前5行数据。使用Python内置库openpyxl读取Excel表数据 原理:使用openpyxl库打开Excel文件,然后使用active属性获取活动的sheet,使用iter_rows方法遍历每一行并获取每个单元格的值,使用列表推导式将该行数据转换为列表输出。使用Python内置库xlwing...
3.使用 openpyxl 来处理 openpyxl可以对excel文件进行读写操作 openpyxl模块可实现对excel文件的读、写和修改,只能处理xlsx文件,不能处理xls文件。 4.使用Pandas库来处理excel数据 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 写excel 修改exce...
# 操作 Excel 行 sheet = data.sheet_by_index(0) # 获取第一个工作表 print(sheet.nrows) # 获取工作表行数 print(sheet.row(15)) # 该行单元格对象组成的列表 print(sheet.row_types(15)) # 获取单元格的数据类型 # type: 0 empty,1 string,2 number, 3 date,4 boolean, 5 error ...
处理Excel数据 使用pandas库,可以很容易地处理Excel数据。例如对数据进行筛选、排序、过滤、修改、删除等操作。import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx')res = data[data['score'] > 60].sort_values(by='score', ascending=False)print(res)同样是上面的测试表格,我们将分值大于60的人员筛选...
#写入excel数据并保存文件 import xlwt #导入excel写模块 import sys #导入系统模块 xl = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个工作簿 # 创建一个sheet对象,第二个参数是指单元格是否允许重设置,默认为False sheet = xl.add_sheet('我的工作薄', cell_overwrite_ok=False) ...
# 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')# 选择第一个工作表 sheet = workbook.active # 遍历行和列,读取数据 for row in sheet.iter_rows():for cell in row:print(cell.value)上述代码中,我们首先导入openpyxl库,然后打开名为data.xlsx的Excel文件。接着,选择第一个工作表,并...
#1.打开 Excel 表格并获取表格名称 workbook=load_workbook(filename="Python招聘数据(全).xlsx")print(workbook.sheetnames)#2.通过 sheet 名称获取表格 sheet=workbook["Sheet1"]print(sheet) #3.获取表格的尺寸大小(几行几列数据)这里所说的尺寸大小,指的是 excel 表格中的数据有几行几列,针对的是不同的 ...