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...
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(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 table.cell_xf_index(rowx, co...
table.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,即这一行有多少个数据 (3)列(colnum)的操作 ncols = table.ncols # 获取列表的有效列数 table.col(colx, start_rowx=0, end_rowx=None) # ...
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='category', columns='year', values='sales', aggfunc=np.sum)print(pivot_table)4、探索数据关系： 通过创建数据透视表，我们可以深入探索不同维度之间的数据关系，并对数据进行分析。下面是一些常用的操作：筛选数据：可以基于数据透视表中的特定值或条件筛选出我们感...
table_list = table.row_values(rowx=0, start_colx=0, end_colx=None) print(table_list) # colx表示是获取第几列的数据 # start_rowx表示从索引为多少开始,end_rowx表示从索引为多少结束, # end_rowx为None表示结束没有限制 # 获取指定列中的数据并以列表的形式返回 ...
4.通过表格对象table的nrows属性和ncols属性,可以获取到表格的行数和列数。 5.获取到表格的行数和列数后,就可以用row_values()方法或col_values()方法来按行或按列来获取表格中的数据了。 6.也可以使用cell().value指定单元格的行和列来读取指定单元格的值。
width=1.1sht_3.range('A1:AZ48').row_height=7.8list_1=pd.read_csv('zaike.csv').values...
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 ...