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這篇文章主要介紹怎么用Python處理excel表格中的數據,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
1. 讀取excel
1、導入模塊:
import xlrd
2、打開文件:
x1 = xlrd.open_workbook("data.xlsx")
3、獲取sheet:
sheet是指工作表的名稱,因為一個excel有多個工作表
獲取所有sheet名字:x1.sheet_names()
獲取sheet數量:x1.nsheets
獲取所有sheet對象:x1.sheets()
通過sheet名查找:x1.sheet_by_name("test”)
通過索引查找:x1.sheet_by_index(3)
# -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import os filename = "demo.xlsx" filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename) print filePath # 1、打開文件 x1 = xlrd.open_workbook(filePath) # 2、獲取sheet對象 print 'sheet_names:', x1.sheet_names() # 獲取所有sheet名字 print 'sheet_number:', x1.nsheets # 獲取sheet數量 print 'sheet_object:', x1.sheets() # 獲取所有sheet對象 print 'By_name:', x1.sheet_by_name("test") # 通過sheet名查找 print 'By_index:', x1.sheet_by_index(3) # 通過索引查找
輸出:
sheet_names: [u' plan', u'team building', u'modile', u'test'] sheet_number: 4 sheet_object: [<xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c190>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c150>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c110>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>] By_name: <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290> By_index: <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>
4、獲取sheet的匯總數據:
獲取sheet名:sheet1.name
獲取總行數:sheet1.nrows
獲取總列數:sheet1.ncols
# -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import os from datetime import date,datetime filename = "demo.xlsx" filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename) print filePath # 打開文件 x1 = xlrd.open_workbook(filePath) # 獲取sheet的匯總數據 sheet1 = x1.sheet_by_name("plan") print "sheet name:", sheet1.name # get sheet name print "row num:", sheet1.nrows # get sheet all rows number print "col num:", sheet1.ncols # get sheet all columns number
輸出:
sheet name: plan
row num: 31
col num: 11
資料:http://www.5655pk.com/article/239873.htm
http://www.5655pk.com/article/187025.htm
1.無法打開.xlsx文件 pandas無法打開.xlsx文件,xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
安裝的版本太高,低版本支持
可以安裝舊版xlrd,在cmd中運行:
pip uninstall xlrd pip install xlrd==1.2.0
也可以用openpyxl代替xlrd打開.xlsx文件:
df=pandas.read_excel(‘data.xlsx',engine=‘openpyxl')
以上是“怎么用Python處理excel表格中的數據”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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