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  • python处理excel数据的方法:1、使用xlrd来处理;2、使用【xlutils+xlrd】来处理;3、使用xlwt来处理;4、使用pyExcelerator来处理;5、使用Pandas库来处理。 下面我们通过示例来看看xlrd、xlwt、xluntils、...

    前言

    python处理excel数据的方法:1、使用xlrd来处理;2、使用【xlutils+xlrd】来处理;3、使用xlwt来处理;4、使用pyExcelerator来处理;5、使用Pandas库来处理。

    下面我们通过示例来看看xlrd、xlwt、xluntils、pyExcelerator和Pandas是如何处理excel文件数据的。

    python处理excel数据的方法:

    方法一:使用xlrd来处理excel数据

    示例1:python读取excel文件特定数据

    示例2:python读取excel文件所有数据

    方法二:使用xlutils+xlrd来处理excel数据

    示例:向excel文件中写入数据

    方法三:使用xlwt来处理excel数据

    示例1:新建excel文件并写入数据

    方法四:使用pyExcelerator来处理excel数据

    示例1:读excel文件中的数据

    示例2:新建excel文件并写入数据

    方法五:使用Pandas库来处理excel数据

    示例1:读取excel数据

    示例2:操作Excel中的行列

     

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  • ----------------------------------------------------------------学完本课程可继续巩固篇:...1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格?1.3 手把手教你安装python程序1.3.1 下载python...

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    学完本课程可继续巩固篇:https://edu.51cto.com/course/16719.html

    第1章python基础

    1.1 什么是python?

    1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格?

    1.3 手把手教你安装python程序

    1.3.1 下载python

    1.3.2 安装python

    1.3.3 验证是否安装成功

    1.4 安装Python集成开发工具PyCharm

    1.4.1 下载

    1.4.2 安装

    1.5 Python的输入与输出

    1.5.1 Print输出

    1.5.2 Input输入

    1.6 Python的代码注释

    1.6.1 单行注释

    1.6.2 多行注释

    1.7 学Python,不愁没对象!

    1.7.1 对象的身份

    1.7.2 对象的类型

    1.7.3 对象的值

    1.7.4 对象的属性和方法

    1.7.5 对象与变量

    1.8 Python中的数字与字符串

    1.8.1 数字

    1.8.2 字符

    1.9 算术运算符

    1.9.1 加(+)

    1.9.2 减(-)

    1.9.3 乘(*)

    1.9.4 除(/)

    1.9.5 取模(%)

    1.9.6 幂(**)

    1.9.7 取整数(//)

    1.10 比较运算符

    1.10.1 等于(==)

    1.10.2 不等于(!=)

    1.10.3 大于(>)

    1.10.4 小于(

    1.10.5 大于等于(>=)

    1.10.6 小于等于(<=)

    1.11 赋值运算符

    1.11.1 赋值运算

    1.11.2 累积式赋值运算

    1.12 逻辑运算符

    1.12.1 and(与)

    1.12.2 or(或)

    1.12.3 not(非)

    1.13 成员运算符

    1.13.1 成员运算符(in)

    1.14 格式化字符串

    1.15 看清代码运行过程

    第2章用Python对Excel读写数据

    2.1 什么是模块、包、库

    2.2 安装Excel读取库xlrd

    2.3 xlrd模块导入

    2.4 读取Excel工作簿、工作表信息

    2.5 读取Excel行、列、单元格信息

    2.6 安装Excel写入库xlwt

    2.7 创建工作簿、工作表和写入单元格

    2.8 安装Excel修改库

    2.9 修改工作簿、工作表、单元格

    第3章循环语句与分支语句

    3.1 for…in循环语句基础

    3.1.1 循环字符串

    3.1.2 循环指定范围序列数

    3.2 for…in循环语句应用(批量创建工作簿)

    3.3 for…in嵌套循环语句

    3.4 for…in嵌套循环语句应用(制作九九乘法表)

    3.5 while循环语句

    3.6 while循环语句应用(读取工作簿信息到新表)

    3.7 while嵌套循环语句

    3.8 while嵌套循环语句应用(批量创建工作簿、工作表)

    3.9 if条件语句

    3.10 if…else条件语句

    3.11 多条件if语句1(将筛选结果写入新工作簿)

    3.12 多条件if语句2(根据总分判断等级)

    3.13 break语句(跳出整个循环)

    3.14 continue语句(跳出当次循环)

    3.15 综合应用

    第4章字符串处理技术

    4.1 字符串切片

    4.1.1 提取单个字符

    4.1.2 提取多个字符

    4.2 字符串切片应用(整理工作表数据)

    4.3 字符串长度(个数)统计

    4.3.1 len

    4.3.2 count

    4.4 字符串的查找

    4.4.1 index

    4.4.2 find

    4.5 字符串的替换

    4.6 字符串的拆分与合并

    4.6.1 split

    4.6.2 join

    第5章列表处理技术

    5.1 列表基础

    5.2 列表切片

    5.3 列表的增加、删除、修改

    5.3.1 列表元素的修改

    5.3.2 列表元素的增加

    5.3.3 列表元素的删除

    5.4 实例应用(汇总每个人的总成绩)

    5.5 列表操作符

    5.5.1 操作符基础

    5.5.2 实例应用:判断指定姓名在指定日期是否值班

    5.6 列表推导式

    5.7 实例应用(筛选各工作表中符合条件的值)

    5.8 列表转换

    5.9 实例应用(统计出大于等于2万的记录到新表)

    5.10 列表常见统计方式1

    5.11 列表常见统计方式2

    第6章元组处理技术

    6.1 元组的创建

    6.2 元组的基本操作

    6.3 元组常用统计方法

    第7章字典处理技术

    7.1 字典的基础

    7.1.1 创建字典

    7.1.2 字典键的特性

    7.1.3 获取字典里的值

    7.1.4 小实例

    7.2 实例应用(提取产品最后的记录)

    7.3 字典的转换

    7.3.1 dict转换法

    7.3.2 dict.fromkeys转换法

    7.4 实例应用(多列求独一值)

    7.5 字典的删除

    7.5.1 Clear方法清空字典

    7.5.2 pop方法删除字典

    7.5.3 del语句删除字典

    7.6 实例应用(查询未发货订单)

    7.7 字典的修改

    7.7.1 字典的值修改

    7.7.2 字典的键名修改

    7.7.3 字典的连接

    7.8 实例应用(统计各种蔬菜的总金额)

    7.9 字典的查询

    7.9.1 判断是否存在

    7.9.2 单值查询

    7.9.3 多值查询

    7.10 实例应用(统计各日期的销售数据)

    7.11 字典的循环

    7.11.1 普通循环

    7.11.2 字典在列表中的推导

    7.11.3 字典推导式

    7.12 实例应用(统计各省各公司总业绩)

    第8章集合处理技术

    8.1 集合的创建

    8.1.1 可变集合(set)

    8.1.2 不可变集合(frozenset)

    8.2 实例应用(判断指定项目是否存在)

    8.3 集合的添加与删除

    8.3.1 集合的添加

    8.3.1 集合的删除

    8.4 实例应用(多行多列求独一值)

    8.5 集合的循环与推导

    8.5.1 集合的循环

    8.5.2 集合的推导

    8.6 实例应用(统计每月每个战队的人数)

    8.7 集合的运算

    8.8 实例应用(求每个人不达标的月份)

    第9章Python函数技术

    9.1 自定义函数的基本结构

    9.1.1 函数的定义

    9.1.2 实例应用(定义平均函数及应用)

    9.2 位置参数写法及应用

    9.2.1 位置参数(必需参数)

    9.2.2 实例应用(等级判断函数及应用)

    9.3 默认参数写法及应用

    9.3.1 默认参数(可选参数)

    9.3.2 实例应用(定位指定字符串的位置)

    9.4 关键字参数写法及应用

    9.4.1 关键字参数

    9.4.2 实例应用(汇总字符串中指定位置的数字)

    9.5 不定长参数写法及应用

    9.5.1 不定长参数

    9.5.2 实例应用(增强替换函数的功能)

    9.6 匿名函数写法及应用

    9.6.1 匿名函数

    9.6.2 实例应用:根据身份证号判断性别

    9.7 递归函数写法及应用

    第10章高阶函数应用

    10.1 map转换函数

    10.1.1 map函数的应用方法

    10.1.2 实例应用(每个月大于等于100的记录数)

    10.2 filter筛选函数

    10.3 Sort与Sorted排序函数

    10.3.1 sort方法

    10.3.2 sorted函数

    10.3.3 实例应用(自定义排序)

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  • python处理excel数据

    2021-07-10 11:08:54
    文章目录前言一、用到的库是什么?二、execl表格的样式三、模块的使用1....本文主要是简单的python处理excel数据,具体服务于特定形式的excel表格 一、用到的库是什么? xlrd 主要用于读取excel文


    前言

    帮朋友做一份数据处理,但是由于对excel的不熟悉,所以还是使用了python去做。本文主要是简单的python处理excel数据,具体服务于特定形式的excel表格


    一、用到的模块是什么?

    1. xlrd
      主要用于读取excel文件(由于一开始没有用到xlwings去读,所以后面也懒得改了)
    2. xlwings
      主要是用于写excel文件(因为xlwt写好像只能一次处理256列,所有后面用到xlwings去写)

    二、execl表格的样式

    要处理的excel表格
    上图是要处理的excel表格,主要是有两个关注点:一是证券代码,二是回报率。每个股票都每一天都有不一样的回报率,这一张表中大概有43万条数据,而我要做的就是将数据整合在另一个表中,就是下图中的表。在这里插入图片描述
    上图中关注的重点就是第一行的数据,而时间则是不太需要关注的,因为从第一张表的所得到的数据的时间已经是有序排列的了。

    三、模块的使用

    1.引入模块

    代码如下(示例):

    import xlrd
    import xlwings as xw
    import time	#可不用
    from progressbar import ProgressBar, Percentage, Bar #可不用
    

    2.读取excel表数据

    代码如下(示例):

    sheet_done= xlrd.open_workbook(done_file_name).sheet_by_index(0)
    for i in range(sheet_done.ncols):  # 获取需要的证券代码
        value.append(sheet_done.col_values(i))
    

    该处主要是xlrd的使用。

    3.将写入excel表

    代码如下(示例):

    app = xw.App(visible=False, add_book=False)
    app.display_alerts = False
    app.screen_updating = False
    wb = app.books.open(file)
    sheet.range('A1').options(transpose=True).value = list1
    wb.save()
    wb.close()
    app.quit()
    

    该处主要是xlwings的使用。

    四、代码分析

    1.代码逻辑

    首先根据两个表的类似点可以得出,只要将股票号与回报率作一一对应就好了,时间已经是个有序排列了,在此可以忽略。那整个代码的逻辑就是要先将股票号跟回报率所关联起来,接着就另一个excel表中一列一列的写就好了。

    2.选出有用的股票号并与回报率关联

    代码如下(示例):

    for i in range(sheet_done.ncols):  # 获取需要的证券代码
          value.append(sheet_done.col_values(i))
    def set_dic(dic, value):
        for i in range(len(value) - 1):
            global_num.append(value[i + 1][0])
            dic[value[i + 1][0]] = 0
    

    由于最后需要的股票号不一定与全部数据中的股票号所对应,所以要先筛选出需要用到的股票号。然后运用字典,key则是股票号,key所对应的值就是每支股票每天的回报率,刚好我们后面使用的写excel的函数也是需要用到列表。
    设置好关联
    设置好关联后大概是这个样子的,后面就是往里面填入数据

    3.将全部数据按照所需要的股票号进行分类

    代码如下(示例):

    def get_rate_by_num(num, value):
        """
        根据股票分类相对应的利率
        :param num: 股票编号
        :param value: 整张表格数据
        :return:
        """
        print("开始分类数据:" + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    
        for i in range(len(value)):
            if value[i][0] == "000001":
                break
        current_row = i
    
        offset = 0
        rate = []
        for i in range(len(num)):
            for j in range(len(value) - current_row):  # 去除无用数据 开始轮询
                j = j + offset
                if num[i] == value[j + current_row][0]:  # 判断是否是需要的数据
                    rate.append(value[j + current_row][2])  # 将需要的数据放入rate[]
                    if j + current_row == len(value) - 1:  # 判断是否为最后一个数据
                        break
                else:
                    if check_num(value[j + current_row][0]):  # 判断数据是否是需要的
                        offset = j  # 下次轮询就从上一个数据的末尾开始
                        break
                    else:
                        continue
            global_value[num[i]] = rate
            rate = []
        print("结束分类数据:" + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    

    这里就是根据之前得出的有效股票号去进行轮询整张表格去进行匹配,然后将匹配到的值放入上面的字典中。这里有个小窍门就是根据我们的excel格式可以得出股票号都是按顺序来的,只要完成这一次股票号的分类后,那么接下来就不会再出现相同的股票号。所以每次轮询的使用不用由头到尾进行,只需要从每次分类好后的坐标进行轮询就好了。这里一开始我是每次都由头到尾进行查找,耗时可能都有30分钟了,后面改了后只需几秒。
    分类好的数据

    4.将分类好的数据写入excel

    代码如下(示例):

    def write_excel_by_num(file):
        """
        根据对应的股票号,将相对应的数据写入excel列中
        :param num: 股票号
        :param value: 数据
        :return: None
        """
        print("开始写excel:" + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    
        app = xw.App(visible=False, add_book=False)
        app.display_alerts = False
        app.screen_updating = False
    
        wb = app.books.open(file)
    
        progress_bar = ProgressBar(widgets=["正在写入", Percentage(), Bar()], maxval=len(global_value.keys())).start()
        sheet = wb.sheets['Sheet1']
        for i in range(len(global_value.keys())):
            progress_bar.update(i)
            sheet.range(get_cell_num(i + 1, cell_num_list)).options(transpose=True).value \
                = global_value[list(global_value.keys())[i]]
        progress_bar.finish()
        wb.save()
        wb.close()
        app.quit()
        print("结束写excel:" + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    

    写excel这边就是逐列写入,但由于不知道怎么确定写的时候那一列的单元格编号所以需要写一个函数根据这个数据在excel表格中的位置对应出他的单元格编号,get_cell_num()就是可以得到对应的单元格编号

    五、成果展示

    运行截图
    在打开excel跟写excel的时候还是比较慢的,但分类40万个数据还是挺快的。处理一次数据(40万左右)并写入新的excel表中大概是要2分钟的样子。
    处理好的数据


    总结

    本来主要是将excel数据分类导入至另一个excel表中,但对两个表的样式有比较高的要求,换了个样式就无法使用了。所以还是觉得应该用excel能有更好的方法,或者python里面别的模块处理上能更方便。要是有更好的方法,请留言告知我一声,谢谢!

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  • Python处理Excel数据

    2020-12-18 19:33:14
    前段时间做了个小项目,帮个海洋系的教授做了个数据...记得《python核心》的最后一章里有讲到win32 com操作office, 看了一下讲的不是很清楚。google了一下找到不少能处理excel数据的模块。对比了一下最终选定了op...

    前段时间做了个小项目,帮个海洋系的教授做了个数据处理的软件。基本的功能很简单,就是对excel里面的一些数据进行过滤,统计,对多个表的内容进行合并等。之前没有处理excel数据的经验,甚至于自己都很少用到excel。记得《python核心》的最后一章里有讲到用win32 com操作office, 看了一下讲的不是很清楚。google了一下找到不少能处理excel数据的模块。对比了一下最终选定了openpyxl,openpyxl专门用于处理excel2007及以上版本产生的xlsx文件。不幸的是我所得到的数据中xls和xlsx都有,不过转换并不是什么难事,就暂时吧这个问题忽略了。

    模块的安装过程非常简单,官网上有简单的使用说明和api文档,整体来说使用非常容易,也基本能满足我的需求。对于excel文件,我所需要的只是从中将相应位置的数据读取出来,以及把数据写入到对应的位置中去。而其间数据的处理,通过python可以很容易地完成。

    1. excel数据的类型及组织方式

    openpyxl中定义了多种数据格式,我只涉及到了其中最重要的三种:

    null: 空值,对应于python中的none,表示这个cell里面没有数据。

    numberic: 数字型,统一按照浮点数来进行处理。对应于python中的float。

    string: 字符串型,对应于python中的unicode。

    每一个excel数据文件从上至下分为三个层级的对象:

    workbook: 每一个excel文件就是一个workbook。

    sheet: 每一个workbook中可以包含多个sheet,具体就对应excel中我们在左下脚所看到的“sheet1”,“sheet2”等。

    cell: 每一个sheet就是我们通常所看到的一个表格,可以含有m行,n列,每个确定的行号,列号所对应的一个格子就是一个cell。

    2. 从excel中读取数据

    从一个既有的xlsx文件中读取数据,按照excel文件的三个层级,分别做以下三个步骤

    1. 打开workbook:

    from openpyxl import load_workbook

    wb = load_workbook('file_name.xlsx')2. 打开所需的sheet:

    我们可以这样打开workbook中的第一个sheet:

    ws = wb.get_active_sheet()变量_active_sheet_index用来确定获取哪一个sheet,而默认情况下它被置为0。

    也可以通过sheet的名称来获取sheet:

    ws = wb.get_sheet_by_name("sheet_name")openpyxl似乎没有提供按索引来读取sheet,不过我们总是能很容易地通过sheet_name来实现:

    sheet_names = wb.get_sheet_names()

    ws = wb.get_sheet_by_name(sheet_names[index])3. 获取对应cell的值:

    openpyxl提供可两种方式来读取cell,一是按照excel的习惯用字母来代表列号,例如:

    c = ws.cell('a4').value也可以按照行号列号来读取:

    d = ws.cell(row = 3, column = 0)3. 将数据写入excel

    同读取类似,写入一个excel文件,要经历一下四个步骤:

    1. 新建workbook

    直接新建一个workbook对象即可:

    wb = workbook()2. 新建sheet

    默认情况下,新创建的sheet是排在最后的,若想要创建一个排在最前的sheet,可以传入参数0:

    ws1 = wb.create_sheet()  # insert at the end

    ws2 = wb.create_sheet(0)  # insert at the first position3. 写入数据

    直接将要写入的数据赋值给相应的cell即可,若仅仅是修改一个表。可以跳过前两个步骤,不过要注意不要覆盖掉其它数据:

    ws.cell('b5') = value1

    ws.cell(row = 3, column = 7) = value24. 保存数据

    最后写入将数据写入即可,注意若保存路径下有同名的文件的话,之前的文件会被覆盖:

    wb.save('file_name.xlsx')

    如您对本文有疑问或者有任何想说的,请点击进行留言回复,万千网友为您解惑!

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    千次阅读 2020-12-25 22:52:35
    我们在实际业务过程中,可能涉及到excel数据清洗的场景,本次代码处理的是客户个人基本信息的清洗操作,其中包含了身份证,性别,国籍,电话,职业,身份证地址,居住地地址,职业描述,以及证件起始日期的筛选操作...
  • Excel数据有效性功能,可以对输入单元格的数据进行内容上的限制。当我们利用 excel 生成代码时,可以通过此类方式规范输入。 以下是:【openpyxl官方文档】 excel的基本操作 生成xlsx wb = Workbook() wb.save...
  • python 在对 excel 操作的同时,前面文章中说了数据的读取、插入、简单分析,还有一个非常重要的点就是数据清洗。那什么叫数据清洗,说白了就是去除数据文本中的垃圾值,比如:存在的空值、多余的空格、数据格式等等...
  • 数据整理完成后,接着就要对条件数据进行提取、并且筛选我们所需要的数据,这就是本篇文章所要讲...# 导入 pandas 库,主要用于读取 excel 数据、DataFrame 数据结构的使用 import pandas as pd 2,按标签提取数据.
  • 用python处理大量excel中的数据并汇总

    千次阅读 2020-12-22 11:57:40
    昨天接到的任务是:大概就是一届所有计院的学生的所有毕业设计的小分每个人都放在一个excel里面(也就是总共200+excel) 然后从每个excel里面取出各个单元格里的小分,汇总到一个excel里面。。。在这个汇总的e...
  • 今天,我们开始学习使用 Python操作 Excel 表格,所以我们选择OpenpyXl作为起步之路。openpyxl 是用于读取和写入 Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm 文件的 Python 库。 openpyxl三步走 获取work book ...
  • 一, 读取数据1.打开excel文件,导入xlrd是必须的。首先需要 import xlrd,然后打开文件的指令是:xlrd.open_workbook(filename=None, logfile=, verbosity=0, use_mmap=1, file_contents=None, encoding_override=...
  • 对于固定的word模板,使用python读取数据并写入到模板没有什么问题,大家可以参考以下链接:Python3操作Office之Word模板技术 - 云+社区 - 腾讯云​cloud.tencent.com如果写入的数据量不固定呢?固定的word模板就不...
  • 说晚上要交期中作业,让我帮他处理点数据数据是保存在excel文件,本着助人为乐的精神,帮他写了个py脚本,随便学到了如何xlwt(实现写操作)和xlrd(实现读操作)两个第三方库处理excel文件。 第三方库 其实,...
  • Python协助处理excel的优势是什么?首先,让我们来谈谈Excel的主要优点:1)主函数,一个主显示可以改变超过10种报道,一点点的努力。方便使用,新手,只要你仔细使用指南1 - 2小时,你可以随便在路上。2)统计分析实际上是...
  • 此脚本使用openpyxl库对excel进行操作。 主要功能 此库主要的功能有四个: 导入excel表:使用函数load_workbook即可,如 workxls = load_workbook('work.xlsx') 读取表:先使用sheetnames字段值取得所有sheet名...
  • Python读写Excel实现大量数据处理 我们经常需要 导入数据Excel、从Excel导出数据、对Excel中的数据进行处理。 如果 要处理数据量很大,人工操作非常费时间。 我们可以通过Python程序,自动化Excel数据处理,帮...

空空如也

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