1 import xlrd 2 import os 3 4 5 # 读取Excel中的数据 6 def read_excel_data(): 7 excel_path = os.path.join(os.getcwd(), 'files/total.xlsx') 8 print(&q
一、使用Python的pandas模块 importpandasaspddf=pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx'))print(df)...
#从 class_12_19.do_excel1导入read_data函数fromdo_excel2importread_datafromdo_excel2importwrite_datafromdo_excel2importcount_case #定义http请求函数COOKIE=None defhttp_request2(method,url,data):ifmethod=='get':print('发起一个get请求')result=requests.get(url,data,cookies=COOKIE)else:print('发...
allList.append(Data_sheet.cell_value(i, j)) # 存所有单元格,格式是左->右,上->下的每个单元格单独存为一行 # 输出所有单元格的内容 for i in range(rowNum): print(allList[i]) # 每行输出原excel的一个单元格内容 ### '''读者可以自己随便写个excel试一试''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
import pandas as pd import time def read_pd(): df = pd.read_excel("数据源.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') # 将每一行数据转换为列表并存储 rows_data = df.values.tolist() for r in rows_data: print(r) if __name__ == '__main__': t1 = time.time() read_pd() t2 ...
3.示例带表头,excel内容为 Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.values) print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.values[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")print(df.values[2]) ...
(1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=["test1","test2"]) (2)指定多个sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1]) (3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) ...
接下来,我们使用pandas的read_excel方法来读取excel文件。假设我们的excel文件名为"data.xlsx",并且位于当前工作路径下。 data=pd.read_excel('data.xlsx')# 使用read_excel方法读取excel文件,将结果保存在data变量中 1. 步骤三:转化为dataframe 最后,我们将读取的excel数据转换为dataframe,可以方便地进行进一步的数据...
s = read_excel().read_it('../data/agileonetestcase.xlsx') #取得sheet表的所有行数 for i in range(s.nrows): #取得sheet表的所有列数 for j in range(s.ncols): #通过行列坐标找到每个单元格的内容 print(s.cell(i,j).value,end='\t') ...
read_excel('data.xlsx') # 数据清洗:去除重复记录 df = df.drop_duplicates() # 将处理后的数据写回Excel df.to_excel('cleaned_data.xlsx') 场景2:合并多个Excel工作表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取Excel文件中的所有工作表 xls = pd.ExcelFile('multi_sheets.xlsx') #...