row_value = table.row_values(2) print(row_value) # 获取一列的全部数值,例如第二列 col_value = table.col_values(1) print(col_value) # 获取一个单元格的数值,例如第四行二列 cell_value = table.cell(3, 1).value print(cell_value) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
table.col_values(i) 获取行数和列数 nrows = table.nrows ncols = table.ncols 循环行列表数据 for i in range(nrows ): print table.row_values(i) 单元格 cell_A1 = table.cell(0,0).value cell_C4 = table.cell(2,3).value 使用行列索引 cell_A1 = table.row(0)[0].value cell_A2 = t...
3、创建数据透视表： 使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。该函数的主要参数包括：index（用于分组的列）、columns（用于创建列的列）、values（用于聚合计算的列）和aggfunc（聚合函数，默认为求平均值）。pivot_table = pd.pivot_table(df, index='category', columns='year', values='sales',...
sheet.cell_value(rowx=行, colx=列) # 获取单元格的值2 sheet.cell(行,列).value # 获取单元格的值3 sheet.cell(行)[列].value # 获取第4行的内容,以列表形式表示 row_4 = table.row_values(3) # 获取所有工作表的名字 book.sheet_names() # 获取工作表的数量 book.nsheets # 获取工作表的所有...
table.row_slice(rowx) # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表 table.row_types(rowx, start_colx=0, end_colx=None) # 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表; # 返回值为逻辑值列表,若类型为empy则为0,否则为1 table.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None) ...
(rowx, start_colx=0, end_colx=None)# 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表;# 返回值为逻辑值列表,若类型为empy则为0,否则为1table.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None)# 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表table.row_len(rowx)# 返回该行的有效单元格长度,即这一行有...
最后给大家一个完整的pd.pivot代码: data_pivot=pd.pivot_table(data,index=['希望出现在透视表列位置的列名称'],columns=[‘希望出现在透视表列行置的列名称'],values=['希望出现在透视表列行置的值名称'],aggfunc=sum,fill_value=0,margins=True)...
table.row_values(num1)table.column_values(num2)num1在 row_values()中，指的是选取的行数时多少，例如我们选取第一行所有字段名称数据，那么这个num1就是0。同理，column_values()的参数就是第几列的意思。它出来的值是一个列表的形式。调用第一行代码，可以得到如下结果。3.6 通过循环读取表格的所有行 ...
row = table.nrows print(row) # 6 6、获取table中的有效列数 col = table.ncols print(col) # 5 7、获取一行中有多少列数据 num = table.row_len(0) print(num) # 5 8、获取整行的值(数组) v = table.row_values(0) # ['NAME', 'AGE', 'NO', 'TEL', 'COUNTRY'] ...
table.col_values(colx, start_rowx=0, end_rowx=None) #返回由该列中所有单元格的数据组成的列表 如: 4)单元格的操作 table.cell(rowx,colx) #返回单元格对象 table.cell_type(rowx,colx) #返回单元格中的数据类型 table.cell_value(rowx,colx) #返回单元格中的数据 ...