def iter_excel_pandas(file: IO[bytes]) -> Iterator[dict[str, object]]: yield from pandas.read_excel(file).to_dict('records') 只需将两条命令串联起来,就能从 Excel 文件中获取字典列表。这是结果中的一行: >>> with open('file.xlsx', 'rb') as f: ... rows = iter_excel_pandas(f) ....
首先你需要安装xlrd和xlwt这两个库,一个是读库,一个是写库。 先来说一下这两个库的局限性: 局限性一: 不能用于xlsx文件 局限性二: 写的时候不能写入已有的文件,只能重新建 解决方法:Python 技术篇-写入已存在的excel 局限性一的解决方法后续更新! 接下来给大家演示一下读写excel。 读取Excel row是行,col...
1、import openpyxl 2、调用openpyxl模块下的load_workbook(‘你的文件名.xlsx’)函数打开excel文件,得到一个工作簿(workbook)对象wb 3、通过wb.active或wb的方法函数get_sheet_by_name(‘你想要访问的表单名称’)得到表单对象ws 4、通过索引获取单元格:ws[‘B2’] 通过表单的方法函数cell()获取单元格:ws.cell(...
1、读取import pandas as pd pd.set_option('display.notebook_repr_html',True)#False # 读取xlsx(第1个sheet)(设置sheet位置) data=pd.read_excel(io='./POI.xlsx',sheet_name=0) POIdata=d…
excel_data = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')# 显示数据 print(excel_data.head())这段代码会加载Excel文件并打印出文件开头的几行数据。处理数据：pandas不仅可以读取数据，还可以轻松地进行数据筛选、排序和转换等操作。例如，选择特定的列或对数据进行排序。# 选择特定的列 selected_columns = excel_data...
pd.read_excel(r"D:datatest.xlsx") #引号中是excel表格的文件路径和文件名,前边的r是对斜杠进行转义 1. 输出结果: sheet_name参数 sheet_name参数可以接收的有:str,int,list或None,默认0 其中,字符串用于工作表名称。 整数用于零索引工作表位置。 字符串/整数列表用于请求多个工作表,也就是可以把需要读取的...
df = pd.read_excel('example.xlsx') # 打印数据框的前几行 print(df.head()) 三、使用 openpyxl 库读取 Excel 文件 openpyxl 是一个用于处理 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。 from openpyxl import load_workbook ...
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 ...
python读取Excel文件的库有pandas、openpyxl、xlrd等,但是各有优缺点,虽说openpyxl在指定read_only参数后读取大型文件的速度非常快,但是它只适用于xlsx类型文件,且有些银行系统下载的报表不手动打开进行保存它都无法完整读取一行数据。最终基本都会使用pandas读取,也方便后期数据清洗。下面就主要针对pandas版本低于2.2时,无法...
defread_xlsx_excel(url, sheet_name): ''' 读取xlsx格式文件 参数: url:文件路径 sheet_name:表名 返回: data:表格中的数据 ''' # 使用openpyxl加载指定路径的Excel文件并得到对应的workbook对象 workbook = openpyxl.load_workbook(url) # 根据指定表名获取表格并得到...