场景：我正在尝试编写一个python代码，它读取给定文件夹中的所有工作簿，获取每个工作簿的数据并将其放入单个数据帧中（每个工作簿都成为一个数据框，因此我可以单独操作它们）。在
问题1:对于此代码，即使我使用了正确的路径和文件类型，我仍然会收到错误：File "", line 14, in 
f = open(file,'r')
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '(1)Copy of
Preisanfrage_17112016.xlsx'
问题2:我创建不同数据帧的原因是每个工作簿都有一个单独的格式（行是我的标识符，列是日期）。我的问题是，有些工作簿在名为“Closing”或“Opening”的工作表上有数据，或者没有指定名称。因此，我将尝试单独配置每个数据帧，然后将它们连接起来。在
问题3:考虑到数据帧数据已经统一后的最终输出，我的目标是以如下格式输出它们：
^{pr2}$
Obs1:对于输出，并非所有日期都具有相同的标识符数组。在
问题1:您知道代码为什么会产生此错误吗？有没有更好的方法从excel中提取数据？在
问题2:是否可以为每个工作表创建一个唯一的数据帧？这是个好做法吗？在
问题3:我可以使用循环进行这种类型的输出吗？这是个好做法吗？在
Obs2:我不知道这有多重要，但我使用的是python3.6和Anaconda。在
目前为止的代码：import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob, os
import datetime as dt
from datetime import datetime
import matplotlib as mpl
directory = os.path.join("C:\\","Users\\Dgms\\Desktop\\final 2")
for root,dirs,files in os.walk(directory):
for file in files:
print(file)
f = open(file,'r')
df1 = pd.read_excel(file)

https://www.cnblogs.com/xiaobaixiaobai/p/10724829.html参考文献
 
读取excel表格数据需要用到xlrd或者openpyxl模块，所以先安装xlrd/openpyxl：直接pip install xird/openpyxl
 
xlrd和openpyxl区别：
 
    1.xlrd能处理的最大行数为65535，超过这个行数的文件就需要用到openpyxl，openpyxl最大支持1048576行
 
    2.openpyxl不支持xls格式文件
 
xlrd模块常用方法介绍：
 
    打开excl文件：s = xlrd.open_workbook(“文件路径”)
 
    获取表格：s.sheets()[0] = s.sheet_by_index(0)  获取第一张表格；  注意：下标值是从0开始
 
                     s.sheet()：获取所以表单的索引
 
                      sheet = s.sheet_by_name("表名") 获取指定表名的表 
 
    获取表格的总行数：sheet.nrows
 
    获取表格的总列数：sheet.ncols
 
    获取指定行的数据：sheet.row_values(下标值)，sheet.row_values(0,1,3)表示从去第2,3,4行的值
 
    获取指定行的数据：sheet.col_values(下标值)
 
    获取指定单元格数据：sheet.cell(a,b).value  a表示行的下标值，b表示列的下标值；两者可以调换位置；注意：不加.value取出的值前面会带个text的东西
 
 
下边是完整的一个实例
 
import requests
import bs4
import re
import time
import xlwt
import xlrd
import telnetlib
import urllib 
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import request
from urllib.request import urlopen
from my_fake_useragent import UserAgent 
xlsx_path='D:/AA/b.xls'
data_xsls = xlrd.open_workbook(xlsx_path)
sheet_name = data_xsls.sheets()[0]
count_nrows = sheet_name.nrows  #获取总行数
datalist = []
for i in range(1,count_nrows):
    a=sheet_name.cell(i,1).value  #根据行数来取对应列的值，并添加到字典中
    datalist.append(a)
print(datalist[0])
 
 

常用的表格数据存储文件格式——CSV，Microsoft Excel，Google Excel 。

Python通常称为粘合语言。这个名称归因于人们逐渐开发出的大量接口库和特征，也得益于广泛的使用和良好的开源社区。这些接口库和特征能直接访问不同的文件格式，还可以访问数据源如数据库、网页和各种API。
本文的学习内容：
从谷歌表格中提取数据
从CSV文件中提取数据
从Excel文件中提取数据
本文适用于以下读者：
Python初学者
必须定期处理数据的人员
由于本文附有代码，建议处在开发环境之下(建议使用JupyterNotebook / Lab)，并建立一个新的笔记本。
源代码和文件：https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction
解决方法
本文将带你进入一个虚构但却可能异常熟悉的场景。你可以结合不同的数据来源去创建报告或进行分析。
注意!!!下面的示例和数据纯属虚构。
假设，你的任务是搞清楚如何提高销售团队的业绩。假设潜在的客户有相当自发的需求。这种情况发生时，销售团队将订单导入系统。然后，销售代表们会在订单交付时安排一个会议。具体日期有时在交付期之前，有时在交付期之后。你的销售代表有一笔费用预算，会在开会期间支付餐费。他们负责报销这笔费用，并将发票交给会计团队处理。在潜在客户决定是否要接受报价后，销售代表会跟踪订单是否达成。
可使用以下三个资料来源进行分析:
100,000 份订单 (Google表格)
约50,000张餐费发票(Excel文件)
负责公司及销售代表名单(CVS文件)
获取谷歌表格数据
访问谷歌表格是这三种方法中最复杂的，因为你需要在使用谷歌表格API前设置一些证书。理论上，你可以获取一个公开可用的谷歌表(即提取源HTML代码)但必须使用Beautiful Soup之类的工具进行大量数据操作，才能将HTML转储转换为有用的内容。我确实尝试过，但是结果很糟糕，不值得一试。所以，API就是如此。此外，还将使用gspread无缝转换数据分析DataFrame。
获取OAuth2证书
前往谷歌开发人员控制台，创建一个新项目(或选择现有的项目)。点击“创建项目”。如果公司使用谷歌邮件，可将其更改为私人帐户，以避免潜在的权限冲突。

为项目命名(名称无关紧要，此处将其命名为媒体数据提取)。

点击APIs & Services ，前往library。

启用谷歌Sheets API。单击结果，并在如下页面上单击启用 API。

创建一个服务帐户和密钥文件。服务帐户是用于程序访问的专用帐户，访问权限有限。服务帐户可以而且应该通过有尽可能多的特定权限项目进行设置，当前的任务也需要如此。

创建JSON(另一种文件格式)密钥文件。在角色上，选择“Project -> Viewer”。

如果还没有在前面的步骤中设置角色请立即设置。

注意：设置为“Viewer”会存在一些限制。如果希望以编程方式创建谷歌表格，则必须选择不同的设置。
然后，私有JSON密钥文件就可以下载或自动下载了。建议将该文件重命名为'Medium_Data_Extraction_Key，并将文件移动到JupyterNotebook文件夹中，以便与下面的示例无缝衔接。JSON文件包含最近创建的服务帐户证书。
非常好，就要成功了。
下载数据
首先，必须下载并安装其他软件包，在笔记本中运行以下命令。
!pip install gspread
!pip install oauth2client
其次，如果还没有移动密钥文件的话，必须确保将之前创建的JSON密钥文件移动到目前运行的木星笔记本(Jupyternotebook)文件夹中。或者，可以指定一个不同的GOOGLE_KEY_FILE路径。
fromoauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
import gspread
import pandas aspd
scope = [
'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
]
GOOGLE_KEY_FILE='Medium_Data_Extraction_Key.json'
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(GOOGLE_KEY_FILE, scope)
gc = gspread.authorize(credentials)
wokbook_key ='10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y'
workbook = gc.open_by_key(wokbook_key)
sheet = workbook.get_worksheet(0)
values= sheet.get_all_values()
sales_data = pd.DataFrame(values[1:],columns=values[0])
WORKBOOK_KEY是为本章内容准备的谷歌表格的工作簿id。
WORKBOOK_KEY = '10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y'
这份工作簿是公开的，如果想下载不同的数据，需要更改WORKBOOK_KEY。URL有问题的话，id通常可以在谷歌表格的最后两个反斜杠之间找到。
获取CSV数据
可以从repo以传统方式下载CSV数据，也可以使用以下代码片段进行下载。同样地，可能需要在笔记本上安装并运行缺失的请求包：
!pip install requests
import requests
url ='https://raw.githubusercontent.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/master/sales_team.csv'
res = requests.get(url, allow_redirects=True)
withopen('sales_team.csv','wb') asfile:
file.write(res.content)
sales_team = pd.read_csv('sales_team.csv')
CSV数据的美妙之处在于Python /panda可以立即进行处理。Excel则需要额外的库。
获取Excel数据
在开始之前，很可能还要安装openpyxl和xlrd，这能让Pandas也可以打开Excel表。
!pip install openpyxl
!pip install xlrd
完成这些步骤之后，可以相同的方式获得Excel数据，并将其加载到另一个DataFrame中。
url ='https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/blob/master/invoices.xlsx?raw=true'
res = requests.get(url, allow_redirects=True)
withopen('invoices.xlsx','wb') asfile:
file.write(res.content)
invoices = pd.read_excel('invoices.xlsx')
大功告成!已经创建了三个不同的Pandas数据帧，并且可以在同一个Jupyter notebook中进行访问:
sales_data
sales_team
invoices
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python将excel数据提取到word
 
工作中可能需要将excel中的数据批量生成word，今天分享将excel数据提取，然后生成word数据的方法。
 先看要求，将当前目录下（定值回执统计表.xlsx）表格中的每一行数据按照word模板生成word，并保存到当前目录，文件命名按照当天日期+定值回执单.docx。
 
按照要求生成如下表格的word
 
 **python版本 3.8.6925.0
 pycharm版本 193.6015.41
 废话不多说，代码如下：
 
from docx import Document   #功能是打开文档
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH  # 功能是对齐
from docx.shared import Pt #设置磅数
from docx.oxml.ns import qn  #负责中文格式  以上是每次使用word要使用的库
from docx.shared import Cm   #调整行高和列宽
import xlrd
#from docx.shared import Inches   #设置图片格式
import time  #需要导入时间
year =  time.strftime("%Y")
today = time.strftime("%Y{y}%m{m}%d{d}",time.localtime()).format(y='年',m='月',d='日')  #可以更具需求任意修改中间的内容，带式不能显示中文，通过formate可以实现显示中文

document = Document()   #初始化文档
document.styles['Normal'].font.name = u'仿宋'  #设置整个文档的字体
document.styles['Normal'].font.size = Pt(12)   #设置文档磅号
document.styles['Normal'].element.rPr.rFonts.set(qn('w:esatAsia'),u'仿宋')  #设置文档的基础中文字体，否则显示中文有问题

#document.add_picture('1.PNG',width=Inches(6))    #插入图片，设置图片尺寸

xlsx = xlrd.open_workbook('定值回执统计表.xlsx')
sheetname = xlsx.sheet_names()[0]
sheet_c = xlsx.sheet_by_index(0)

for i in range(1,sheet_c.nrows):
    date0 = sheet_c.row_values(i)

    P1 = document.add_paragraph()  #增加一个自然段
    P1.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER  #对其方式为居中，不设置默认左对齐

    run1 = P1.add_run('%s年度XXX电网继电保护定值回执单'%year)    #增加自然段的内容
    run1.font.name = '仿宋'  #设置自然段的字体
    run1.element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'),u'仿宋')  #为显示中文正确
    run1.font.size =Pt(20)  #设置中文字体磅数
    run1.font.bold = True    #设置加粗
    P1.space_after = Pt(5)  #段前的距离
    P1.space_before = Pt(5)  #段后的距离

    table = document.add_table(rows=6,cols=8,style='Table Grid')  #表示6行5列，style 使用word使用word自带格式
    table.run1 = table.cell(0,0).paragraphs[0].add_run('定值单编号:')  #对于合并后的单元格，table（0，0），使用当中的任何一个单元格都可以
    table.run1.font.name = u'仿宋'
    table.run1.element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAisa'),u'仿宋')
    table.cell(0,0).paragraphs[0].aligment =WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER   #设置表格内容居中
    table.cell(0,0).width = Cm(2)  #设置单元格列宽
    table.cell(0,1).width = Cm(2)
    table.cell(0,2).width = Cm(4)
    table.cell(0,3).width = Cm(1)
    table.cell(0,4).width = Cm(3)
    table.cell(0,5).width = Cm(3)
    table.cell(0,6).width = Cm(1)
    table.cell(0,7).width = Cm(4)

    table.rows[0].height = Cm(1)   #设置行高
    table.rows[1].height = Cm(1)
    table.rows[2].height = Cm(3)
    table.rows[3].height = Cm(3)
    table.rows[4].height = Cm(8)
    table.rows[5].height = Cm(2)

    table.cell(0,0).merge(table.cell(0,1))  #对第1行进行合并，第0行第0列合并到第0行第5列
    table.cell(0,3).merge(table.cell(0,4))
    table.cell(0,5).merge(table.cell(0,6))
    table.cell(1,0).merge(table.cell(1,1))  #对第1行进行合并，第0行第0列合并到第0行第5列
    table.cell(1,3).merge(table.cell(1,4))
    table.cell(1,5).merge(table.cell(1,6))
    table.cell(2,0).merge(table.cell(4,0))
    table.cell(2,4).merge(table.cell(2,5))
    table.cell(3,1).merge(table.cell(3,7))
    table.cell(4,2).merge(table.cell(4,7))
    table.cell(5,3).merge(table.cell(5,4))
    table.cell(5,5).merge(table.cell(5,6))

    table.cell(0,0).text = '通知单编号'
    table.cell(0,2).text = '受令单位'
    table.cell(0,3).text = '设备地址'
    table.cell(0,5).text = '设备名称'
    table.cell(0,7).text = '完成时间'
    table.cell(2,0).text = '内容'
    table.cell(2,1).text = '保护型号'
    table.cell(2,3).text = '版本号'
    table.cell(2,6).text = 'CT变比'
    table.cell(4,1).text = '与定值单不符内容'
    table.cell(5,0).text = '调试人员'
    table.cell(5,2).text = '班组审核'
    table.cell(5,5).text = '中心审核'

    table.cell(1,0).text = date0[0]    #开始打印cecel表格中的内容
    table.cell(1,2).text = date0[1]
    table.cell(1,3).text = date0[2]
    table.cell(1,5).text = date0[3]
    table.cell(1,7).text = date0[4]
    table.cell(2,2).text = date0[5]
    table.cell(2,4).text = date0[6]
    table.cell(2,7).text = date0[7]
    table.cell(3,1).text = date0[8]
    table.cell(4,2).text = date0[9]
    table.cell(5,1).text = date0[10]
    document.add_page_break()  #作用是插入分页符

document.save('%s定值回执单.docx'%today)
 
PS：刚接触python，看了几天视频，照猫画虎结果算是出来了结果，肯定还有更好的方法，后期继续研究。
 存在的问题：字体设置感觉不太合适，表格的大小还需要进一步进行优化。2020年2月17日留作纪念。