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  • python在excel中应用的方法:首先【return sorted(s)】在本地建立一个目录,并保存这个代码并命名为【Methods.py】;然后打开Excel,填写一些数据以便提供python脚本处理;最后备调用python脚本即可。python在excel...

    python在excel中应用的方法:首先【return sorted(s)】在本地建立一个目录,并保存这个代码并命名为【Methods.py】;然后打开Excel,填写一些数据以便提供python脚本处理;最后备调用python脚本即可。

    5efeaaada4a08302.jpg

    python在excel中应用的方法:

    在Excel中准备调用的python代码:def merge_sort_unique(lists):

    s = set()

    for L in lists:

    s.update(L)

    return sorted(s)任意在本地建立一个目录,并保存这个代码并命名为Methods.py。我们一步步看看如何从Excel的工作表中如何调用这个脚本。打开Excel,填写一些数据以便提供python脚本处理,并保持这个表格于刚才的python脚本在同一目录下。你的工作表应该如下:

    1593747709337795.png

    接下来,打开VBA并提交给ExcelPython。

    打开VBA按 Alt + F11然后进入工具界面的 References···如果你已经正确安装了ExcelPython你可以从对话框中选择。

    1593747725262285.png

    现在,备调用python脚本,创建一个新的模块(Insert | Module)并敲以下VBA代码:Function msu(lists As Range)

    Set methods = PyModule("Methods", AddPath:=ThisWorkbook.Path)

    Set result = PyCall(methods, "merge_sort_unique", PyTuple(lists.Value2))

    msu = WorksheetFunction.Transpose(PyVar(result))

    ExitFunction

    EndFunction相关学习推荐:python视频教程

    以上就是python怎样在excel中应用?的详细内容,更多请关注gxlcms其它相关文章!

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  • python在excel中的应用:1、pandas操作Excel指定的单行;2、读取指定的多行;3、读取指定的行列;4、读取指定的多行多列值;5、获取所有行的指定列;6、获取行号并打印输出。本教程操作环境:windows7系统、python...

    python在excel中的应用:1、pandas操作Excel指定的单行;2、读取指定的多行;3、读取指定的行列;4、读取指定的多行多列值;5、获取所有行的指定列;6、获取行号并打印输出。

    2021030514465182804.jpg

    本教程操作环境:windows7系统、python3.9版,DELL G3电脑。

    python在excel中的应用:

    一、pandas操作Excel的行列

    1、读取指定的单行,数据会存在列表里面#1:读取指定行

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单

    data=df.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!

    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    得到的结果如下所示:

    1614926579518450.png

    2、读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面:df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话,就要在ix[]里面嵌套列表指定行数

    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    3、读取指定的行列:df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    data=df.ix[1,2]#读取第一行第二列的值,这里不需要嵌套列表

    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    4、读取指定的多行多列值:df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表

    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    5、获取所有行的指定列df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表

    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    6、获取行号并打印输出df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    print("输出行号列表",df.index.values)

    输出结果是:

    输出行号列表 [0 1 2 3]

    7、获取列名并打印输出df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    print("输出列标题",df.columns.values)

    运行结果如下所示:

    输出列标题 ['case_id' 'title' 'data']

    8、获取指定行数的值:df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法

    输出值

    [[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']

    [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']

    [1 '正常登录' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]

    9、获取指定列的值:df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    print("输出值\n",df['data'].values)

    二:pandas处理Excel数据成为字典

    1614926654260121.png

    我们有这样的数据,处理成列表嵌套字典,且字典的key为表头名。

    实现的代码如下所示:df=pd.read_excel('lemon.xlsx')

    test_data=[]

    for i in df.index.values:#获取行号的索引,并对其进行遍历:

    #根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典

    row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()

    test_data.append(row_data)

    print("最终获取到的数据是:{0}".format(test_data))

    最后得到的结果是:[{'title': '正常登录', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'},

    {'title': '输入错误的密码', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'},

    {'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'},

    {'title': '充值输入负数', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]相关免费学习推荐:python视频教程

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  • Excel在python中的应用存测试数据有的时候大批量的数据,我们需要存到数据库中,在测试的时候才能用到。测试的时候就从数据库中读取出来。这点是非常重要的!存测试结果二. Excel中的三大对象:WorkbookSheetCell...

    一. Excel在python中的应用

    存测试数据

    有的时候大批量的数据,我们需要存到数据库中,在测试的时候才能用到。测试的时候就从数据库中读取出来。这点是非常重要的!

    存测试结果

    二. Excel中的三大对象:

    Workbook

    Sheet

    Cell

    在excel中,主要的操作是在sheet中对数据进行读、写、修改的操作

    操作流程:

    1. 打开一个excel文件,或者创建一个excel文件,生成一个工作簿(workbook)对象

    2. 获取某个表单(sheet)对象

    3. 在表单对象中的单元格(cell)中读、写、修改数据

    三. Excel库

    python中有好几个与excel操作相关的模块

    xlrd库:从excel中读取数据,支持xls, xlsx

    xlwt库:对excel进行修改操作。不支持对xlsx格式的修改

    xlutils库:在xlwt和xlrd中,对一个已存在的文件进行修改

    官方说法:

    openpyxl is a Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm files

    网址:http://www.python-excel.org/

    四. openpyxl--常用操作

    from openpyxl import load_workbook

    #打开一个已存在的excel文件

    wb = load_workbook("sample.xlsx")

    from openpyxl import Workbook

    #创建一个新的excel文件

    wb = Workbook("hello.xlsx")

    #获取sheet对象,get_sheet_by_name是旧的方法,新的方法是wb[sheetname]

    sh = wb.get_sheet_by_name("Sheet1")

    #创建一个新的sheet

    sh_new = wb.create_sheet("新建的sheet")

    #获取指定单元格中的值

    cl = sh.cell(row=1, column=1).value

    #修改指定单元格的值

    sh.cell(row=1, column=1).value = "hello"

    #获取当前sheet的数据总行数

    rows = sh.max_row

    #获取当前sheet的数据总列数

    columns = sh.max_column

    #保存当前workbook中所有的修改

    wb.save("sample.xlsx")

    注意:openpyxl中列和行的起始下标都是1

    五. 实例

    #引入库

    from openpyxl importload_workbook#加载一个excel文件,进入到工作簿

    wb = load_workbook("testdata.xlsx")#获取指定的表单

    sh = wb["Sheet1"]#获取表单中数据

    name = sh.cell(row=2, column=1).valueprint(name)#修改表单中的数据--修改数据,注意在写操作时,必须先关闭excel文件

    sh.cell(row=2, column=3).value = 18

    #保存修改数据的操作--保存数据

    wb.save("testdata.xlsx")#获取总行数、总列数

    print(sh.max_row)print(sh.max_column)print(sh.cell(row=3, column=3).value)

    sh.cell(row=3, column=3).value = 25

    print(sh.cell(row=3, column=3))#读取所有数据,按行读取

    for index in range(1, sh.max_row + 1):print("行号:", index)for sub_i in range(1, sh.max_column + 1):print("列号:", sub_i, "内容:", sh.cell(row=index, column=sub_i).value)

    结果:

    小翟3

    3

    18

    行号:1列号:1内容: name

    列号:2内容: sex

    列号:3内容: age

    行号:2列号:1内容: 小翟

    列号:2内容: 男

    列号:3 内容: 18行号:3列号:1内容: 瑛子

    列号:2内容: 女

    列号:3 内容: 25

    附excel内容:

    1186367-20180522231123938-1975451329.png

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  • 金融领域,一个初级银行家或者交易员,所具备能力包括了解Excel中所有关于金融建模知识。但是,现在已经不再是这样了,他们还更应该掌握 Python。根据最近伦敦Quant会议上 Nomura(野村证券)副首席数字官...

    在金融领域,一个初级银行家或者交易员,所具备的能力包括了解Excel中所有关于金融建模的知识。但是,现在已经不再是这样了,他们还更应该掌握 Python。根据最近在伦敦的Quant会议上 Nomura(野村证券)的副首席数字官Matthew Hampson 所说:Python 已经取代了Excel。在交易大厅里,你可以看到很多人都在编写Python 代码,在未来三到四年内,这种情况将变得更加普遍。

    t.png

    野村证券,一家日本大券商,也是最早拓展中国金融和投资业务的境外机构之一。1925年成立的野村证券现为日本第一大券商,目前在全球28个国家和地区有办事机构。野村证券有一支新的、不断发展的电子交易团队,成立于2019 年5 月。该团队的任务是通过将人工智能集成到银行系统的证券市场平台,将野村证券的固定收益交易收入提高15%。

    Hampson 表示,Python 是一门用处非常广的编程语言,同样适用于金融分析和科学计算,让银行的创新速度更快。金融服务业里的快速创新概念非常强烈,此前是通过 Excel电子表格来驱动,但现在有了一种新的工具:Python。

    Wall Street oasis(华尔街 Oasis金融社区)的用户表示,“用数百个 interlock 公式和一个数据表运行一个Excel 模型,该数据表有5 万行和100 列,更新起来需要15 分钟。如果使用基于Python 的模型,该模型有上千个 interlock 相关点和一个底层数据结构,该数据结构有100 万行和1000 个数据属性,却只在一秒内便能完成”。

    Hampson 认为,随着Python 的逐渐普及,未来从事金融工作的人们的形象将是改变的,他们将是拥有更多技能,包括金融、定量分析知识以及自动化过程和提取数据的能力。不仅了解金融,更是懂得编程。对此,有人认为Excel在金融领域将面临衰退的危险,因为Python正在提供便利。

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