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  • python写入excel文件

    2018-10-29 19:22:55
    关于python如何写入excel,网上的资料很多,一般会用xlwt模块,但该模块对于处理xls格式的文件很好,但对于xlsx的文件则会出问题。现在的excel大部分都是xlsx格式,所以我还是推荐大家用xlsxwriter模块。 模块的...

    关于python如何写入excel,网上的资料很多,一般会用xlwt模块,但该模块对于处理xls格式的文件很好,但对于xlsx的文件则会出问题。现在的excel大部分都是xlsx格式,所以我还是推荐大家用xlsxwriter模块。
    模块的安装很容易,不多讲,下面给出一段示例代码

    def data_write(file_path, datas):
        f = xlsxwriter.Workbook(file_path)
        sheet1 = f.add_worksheet()  # 创建sheet
    
        # 将数据写入第 i 行,第 j 列
        i = 0
        j=0
        while i < len(datas):
            sheet1.write(i, j, datas[i])
            i+=1
        f.close()  #
    

    作为对照,看一段网上找的xlrd模块的处理方法

    def data_write(file_path, datas):
        f = xlwt.Workbook()
        sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1',cell_overwrite_ok=True) #创建sheet
        
        #将数据写入第 i 行,第 j 列
        i = 0
        for data in datas:
            for j in range(len(data)):
                sheet1.write(i,j,data[j])
            i = i + 1
            
        f.save(file_path) #保存文件
    

    可以对比看出两个模块在处理上还是有一些差别,其中file_path是文件路径,datas是一个列表,模块的功能是将列表读入到excel中。

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  • 0. 前言Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建...本文介绍如何用pandas读写excel。1. 读取excel读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas还...

    0. 前言

    Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据。本文介绍如何用pandas读写excel。

    1. 读取excel

    读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas还需要安装第三方库xlrd。

    pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)

    """

    该函数主要的参数为io、sheetname、header、names、encoding。

    io:excel文件,可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook;

    sheetname:返回指定的sheet,参数可以是字符串(sheet名)、整型(sheet索引)、list(元素为字符串和整型,返回字典{"key":"sheet"})、none(返回字典,全部sheet);

    header:指定数据表的表头,参数可以是int、list of ints,即为索引行数为表头;

    names:返回指定name的列,参数为array-like对象。

    encoding:关键字参数,指定以何种编码读取。

    该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象,利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。

    """

    #代码示例:

    import pandas as pd

    excel_path = "example.xlsx"

    d = pd.read_excel(excel_path, sheetname=None)

    print(d["sheet1"].example_column_name)

    2. 写入excel

    写入excel主要通过pandas构造DataFrame,调用to_excel方法实现。

    DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name="Sheet1", na_rep="", float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep="inf", verbose=True, freeze_panes=None)

    """

    该函数主要参数为:excel_writer。

    excel_writer:写入的目标excel文件,可以是文件路径、ExcelWriter对象;

    sheet_name:被写入的sheet名称,string类型,默认为"sheet1";

    na_rep:缺失值表示,string类型;

    header:是否写表头信息,布尔或list of string类型,默认为True;

    index:是否写行号,布尔类型,默认为True;

    encoding:指定写入编码,string类型。

    """

    import pandas as pd

    writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx")

    df1 = pd.DataFrame(data={"col1":[1,1], "col2":[2,2]})

    df1.to_excel(writer,"Sheet1")

    writer.save()

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  • 目前用的openpyxl,从数据库获取8W行的数据通过openpyxl写入excel,要花费接近8分钟,这也太慢了,用kettle的插件秒进,python有什么方法能提升速度么,或者openpyxl能批量插入么,按行效率太低了#!/usr/bin/python#...

    目前用的openpyxl,从数据库获取8W行的数据通过openpyxl写入excel,要花费接近8分钟,这也太慢了,用kettle的插件秒进,python有什么方法能提升速度么,或者openpyxl能批量插入么,按行效率太低了

    #!/usr/bin/python

    # -*- coding: UTF-8 -*-

    from openpyxl import Workbook as wbook

    def xlsx(filename, rows_info, sheet='Result'):

    if filename and sheet:

    wb = wbook()

    _sheet = wb.active

    _sheet.title = sheet

    row = _sheet.max_row

    for line in rows_info:

    if isinstance(line, str):

    row_list = [line]

    elif isinstance(line, dict):

    row_list = list(line.values())

    else:

    try:

    row_list = list(line)

    except:

    row_list = []

    for col in range(0, len(row_list)):

    col_info = row_list[col]

    _sheet.cell(row, col + 1, col_info)

    row += 1

    wb.save(filename)

    else:

    return '文件和sheet不能为空'

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  • 如何python将数据存入同一个excel文件的多张sheet表单 ** 使用to_excel()保存表单时发生覆盖 本想把三个数据表格保存到同一个excel的三个表单,只写了这三行 d1.to_excel(outputfile,sheet_name='Sheet1') d2.to_...

    如何用python将数据存入同一个excel文件的多张sheet表单?

    使用to_excel()保存表单时发生覆盖:

    本想把三个数据表格保存到同一个excel的三个表单,只写了这三行
    d1.to_excel(outputfile,sheet_name='Sheet1') d2.to_excel(outputfile,sheet_name='Sheet2') d3.to_excel(outputfile,sheet_name='Sheet3')
    写完后打开excel发现只有最后一张表格被保存,前面两张都被覆盖了。

    解决方法:

    • 先定义需要存入的excel路径,例如下面的outputfile为excel路径。路径前面加pd.ExcelWriter()括号里面写路径名。
    • 计算你需要的数据,比如我想计算d1,d2,d3,并且最后分别把这三个放入名字为normalization_data.xls的excel中的sheet1,sheet2,sheet33张表单。这里的sheet1,sheet2,sheet3可以是任意的名字,比如也可以叫A,B,C或者其他的。
    • 计算完成后,给每个数据都给使用DataFrame(),例如我写的d1=pd.DataFrame(d1)
    • 给每个数据都使用.to_excel('excel名称',sheet_name='表单名称')
    • 最后对excel进行保存和关闭outputfile.save()和outputfile.close()

    注意事项

    • 写代码时候不一定一次就运行成功,每次运行时要把之前的excel表格关掉再运行,成功后再打开,否则无法写入。
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    datafile='E:/计算机/数据挖掘/20210421/normalization_data.xls'#参数初始化
    outputfile=pd.ExcelWriter('E:/计算机/数据挖掘/20210421/normalization_data(1).xls')#输出地址
    data=pd.read_excel(datafile,header=None)#读取数据
    
    #计算
    d1=(data-data.min())/(data.max()-data.min())#min-max规范化
    d2=(data-data.mean())/data.std()#零-均值规范化
    d3=data/10**np.ceil(np.log10(data.abs().max()))#小数定标规范化
    
    #保存
    d1=pd.DataFrame(d1)
    d2=pd.DataFrame(d2)
    d3=pd.DataFrame(d3)
    d1.to_excel(outputfile,sheet_name='Sheet1')
    d2.to_excel(outputfile,sheet_name='Sheet2')
    d3.to_excel(outputfile,sheet_name='Sheet3')
    outputfile.save()
    outputfile.close()
    
    #成功提示
    print("success!")
    

    normalization_data.xls内容如下:

    normalization_data

    保存结果展示:

    sheet1

    sheet2
    sheet3

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  • 主要介绍了PYTHON如何读取和写入EXCEL里面的数据,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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