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  • pandas 读取excel文件

    千次阅读 多人点赞 2021-02-23 17:12:40
    pandas 读取excel文件一 read_excel() 的基本用法二 read_excel() 的常用的参数:三 示例1. IO:路径2. sheet_name:指定工作表名3. header :指定标题行4. names: 指定列名5. index_col: 指定列索引6. skiprows:跳...

    pandas 读取excel文件使用的是 read_excel方法。本文将详细解析read_excel方法的常用参数,以及实际的使用示例

    一 read_excel() 的基本用法

    import pandas as pd
    
    file_name = 'xxx.xlsx'
    pd.read_excel(file_name)
    

    二 read_excel() 的常用的参数:

    1. io: excel路径 可以是文件路径, 类文件对象, 文件路径对象等。

    2. sheet_name=0: 访问指定excel某张工作表。sheet_name可以是str, int, list 或 None类型, 默认值是0。

      • str类型 是直接指定工作表的名称

      • int类型 是指定从0开始的工作表的索引, 所以sheelt_name默认值是0,即第一个工作表。

      • list类型 是多个索引或工作表名构成的list,指定多个工作表。

      • None类型, 访问所有的工作表

      • sheet_name=0: 得到的是第1个sheet的DataFrame类型的数据

      • sheet_name=2: 得到的是第3个sheet的DataFrame类型的数据

      • sheet_name=‘Test1’: 得到的是名为’Test1’的sheet的DataFrame类型的数据

      • sheet_name=[0, 3, ‘Test5’]: 得到的是第1个,第4个和名为Test5 的工作表作为DataFrame类型的数据的字典。

    3. header=0:header是标题行,通过指定具体的行索引,将该行作为数据的标题行,也就是整个数据的列名。默认首行数据(0-index)作为标题行,如果传入的是一个整数列表,那这些行将组合成一个多级列索引。没有标题行使用header=None。

    4. name=None: 传入一列类数组类型的数据,用来作为数据的列名。如果文件数据不包含标题行,要显式的指出header=None

    5. skiprows:int类型, 类列表类型或可调函数。 要跳过的行号(0索引)或文件开头要跳过的行数(int)。如果可调用,可调用函数将根据行索引进行计算,如果应该跳过行则返回True,否则返回False。一个有效的可调用参数的例子是lambda x: x in [0, 1, 2]。

    6. skipfooter=0: int类型, 默认0。自下而上,从尾部指定跳过行数的数据。

    7. usecols=None: 指定要使用的列,如果没有默认解析所有的列。

    8. index_col=None: int或元素都是int的列表, 将某列的数据作为DataFrame的行标签,如果传递了一个列表,这些列将被组合成一个多索引,如果使用usecols选择的子集,index_col将基于该子集。

    9. squeeze=False, 布尔值,默认False。 如果解析的数据只有一列,返回一个Series。

    10. dtype=None: 指定某列的数据类型,可以使类型名或一个对应列名与类型的字典,例 {‘A’: np.int64, ‘B’: str}

    11. nrows=None: int类型,默认None。 只解析指定行数的数据。


    三 示例

    如图是演示使用的excel文件,它包含5张工作表。
    在这里插入图片描述

    1. IO:路径

    举一个IO为文件对象的例子, 有些时候file文件路径的包含较复杂的中文字符串时,pandas 可能会解析文件路径失败,可以使用文件对象来解决。

    file = 'xxxx.xlsx'
    f = open(file, 'rb')
    df = pd.read_excel(f, sheet_name='Sheet1')
    
    f.close()  # 没有使用with的话,记得要手动释放。
    
    
    # ------------- with模式 -------------------
    with open(file, 'rb') as f:
        df = pd.read_excel(f, sheet_name='Sheet1')
    

    2. sheet_name:指定工作表名

    sheet_name=‘Sheet’, 指定解析名为"Sheet1"的工作表。返回一个DataFrame类型的数据。

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1')
    

    在这里插入图片描述

    sheet_name=[0, 1, ‘Sheet1’], 对应的是解析文件的第1, 2张工作表和名为"Sheet1"的工作表。它返回的是一个有序字典。结构为{name:DataFrame}这种类型。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name=[0,1,'Sheet1'])
    

    在这里插入图片描述

    sheet_name=None 会解析该文件中所有的工作表,返回一个同上的字典类型的数据。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name=None)
    

    在这里插入图片描述

    3. header :指定标题行

    header是用来指定数据的标题行,也就是数据的列名的。本文使用的示例文件具有中英文两行列名,默认header=0是使用第一行数据作为数据的列名。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1')
    

    在这里插入图片描述

    header=1, 使用指定使用第二行的英文列名。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1)
    

    在这里插入图片描述

    需要注意的是,如果不行指定任何行作为列名,或数据源是无标题行的数据,可以显示的指定header=None来表明不使用列名。

    df_dict = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=None)
    

    4. names: 指定列名

    指定数据的列名,如果数据已经有列名了,会替换掉原有的列名。

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', names=list('123456789ABCDE'))
    

    在这里插入图片描述

    上图是header=0默认第一行中文名是标题行,最后被names给替换了列名,如果只想使用names,而又对源数据不做任何修改,我们可以指定header=None

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', names=list('123456789ABCDE'), header=None)
    

    在这里插入图片描述

    5. index_col: 指定列索引

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1, index_col=0)
    

    在这里插入图片描述

    6. skiprows:跳过指定行数的数据

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=0)
    

    在这里插入图片描述

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=[1,3,5,7,9,])
    

    在这里插入图片描述

    header与skiprows在有些时候效果相同,例skiprows=5和header=5。因为跳过5行后就是以第六行,也就是索引为5的行默认为标题行了。需要注意的是skiprows=5的5是行数,header=5的5是索引为5的行。

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=5)
    

    在这里插入图片描述

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skiprows=5)
    

    在这里插入图片描述

    7. skipfooter:省略从尾部的行数据

    原始的数据有47行,如下图所示:
    在这里插入图片描述

    从尾部跳过5行:

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skipfooter=5)
    

    在这里插入图片描述

    8.dtype 指定某些列的数据类型

    示例数据中,测试编码数据是文本,而pandas在解析的时候自动转换成了int64类型,这样codes列的首位0就会消失,造成数据错误,如下图所示

    在这里插入图片描述

    指定codes列的数据类型:

    df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', header=1, dtype={'codes': str})
    

    在这里插入图片描述

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  • 一、读取Excel文件   使用pandas的**read_excel()**方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取...

    一、读取Excel文件

      使用pandas的**read_excel()**方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。

      当只读取一个sheet时,返回的是DataFrame类型,这是一种表格数据类型,它清晰地展示出了数据的表格型结构。具体写法为:

    (1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,
     df=pd.read_excel(“data_test.xlsx”)
    (2)指定sheet名称读取,
     df=pd.read_excel(“data_test.xlsx”,sheet_name=“test1”)
    (3)指定sheet索引号读取,
     df=pd.read_excel(“data_test.xlsx”,sheet_name=0) #sheet索引号从0开始

    *同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推荐)
    (1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel(“data_test.xlsx”,sheet_name=[“test1”,“test2”])
    (2)指定多个sheet索引号读取,
    df=pd.read_excel(“data_test.xlsx”,sheet_name=[0,1])
    (3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取,
    df=pd.read_excel(“data_test.xlsx”,sheet_name=[0,“test2”])

    二、DataFrame对象的结构

      对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df表示)。

      对有表头的方式,读取时将自动地将第一行元素置为表头向量,同时为除表头外的各行内容加入行索引(从0开始)、各列内容加入列索引(从0开始)。如图所示
    在这里插入图片描述
      对无表头的方式,读取时将自动地为各行内容加入行索引(从0开始)、为各列内容加入列索引(从0开始),行索引从第一行开始。如图所示
    在这里插入图片描述

    三、用values方式获取数据

    1.基本方法
    df.values,获取全部数据,返回类型为ndarray(二维);
    df.index.values,获取行索引向量,返回类型为ndarray(一维);
    df.columns.values,获取列索引向量(对有表头的方式,是表头标签向量),返回类型为ndarray(一维)。

      根据具体需要,通过ndarray的使用规则获取指定数据。数据获取的结构示意图如下所示。

    有表头在这里插入图片描述
    无表头在这里插入图片描述
    2.获取指定数据的写法
    (1)获取全部数据:
    df.values,获取全部数据,返回类型为ndarray(二维)。

    (2)获取某个值:
    df.values[i , j],第i行第j列的值,返回类型依内容而定。

    (3)获取某一行:
    df.values[i],第i行数据,返回类型为ndarray(一维)。

    (4)获取多行:
    df.values[[i1 , i2 , i3]],第i1、i2、i3行数据,返回类型为ndarray(二维)。

    (5)获取某一列:
    df.values[: , j],第j列数据,返回类型为ndarray(一维)。

    (6)获取多列:
    df.values[:,[j1,j2,j3]],第j1、j2、j3列数据,返回类型为ndarray(二维)。

    (7)获取切片:
    df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。

    3.示例
    带表头,excel内容为
    在这里插入图片描述
    Python脚本为

    import pandas as pd
    
    df = pd.read_excel("data_test.xlsx")
    
    print("\n(1)全部数据:")
    print(df.values)
    
    print("\n(2)第2行第3列的值:")
    print(df.values[1,2])
    
    print("\n(3)第3行数据:")
    print(df.values[2])
    
    print("\n(4)获取第2、3行数据:")
    print(df.values[[1,2]])
    
    print("\n(5)第2列数据:")
    print(df.values[:,1])
    
    print("\n(6)第2、3列数据:")
    print(df.values[:,[1,2]])
    
    print("\n(7)第2至4行、第3至5列数据:")
    print(df.values[1:4,2:5])
    
    

    执行结果
    在这里插入图片描述

    四、用loc和iloc方式获取数据

    1.基本写法
      loc和iloc方法是通过索引定位的方式获取数据的,写法为loc[A, B]和iloc[A, B]。其中A表示对行的索引,B表示对列的索引,B可缺省。A、B可为列表或i1:i2(切片)的形式,表示多行或多列。

      这两个方法的区别是,loc将参数当作标签处理,iloc将参数当作索引号处理。也就是说,在有表头的方式中,当列索引使用str标签时,只可用loc,当列索引使用索引号时,只可用iloc;在无表头的方式中,索引向量也是标签向量,loc和iloc均可使用;在切片中,loc是闭区间,iloc是半开区间。

    获取指定数据的写法:
    (1)获取全部数据:
    df.loc[: , :].values

    df.iloc[: , :].values,返回类型为ndarray(二维)。

    (2)获取某个值:
    无表头
    df.loc[i, j]

    df.iloc[i, j],第i行第j列的值,返回类型依内容而定。

    有表头
    df.loc[i, “序号”],第i行‘序号’列的值。

    df.iloc[i, j],第i行第j列的值。

    (3)获取某一行:
    df.loc[i].values

    df.iloc[i].values,第i行数据,返回类型为ndarray(一维)。

    (4)获取多行:
    df.loc[[i1, i2, i3]].values,

    df.iloc[[i1, i2, i3]].values,第i1、i2、i3行数据,返回类型为ndarray(二维)。

    (5)获取某一列:
    无表头
    df.loc[:, j].values

    df.iloc[:, j].values,第j列数据,返回类型为ndarray(一维)。

    有表头
    df.loc[:,“姓名”].values,‘姓名’列数据,返回类型为ndarray(一维)。

    df.iloc[:, j].values,第j列数据,返回类型为ndarray(一维)。

    (6)获取多列:
    无表头
    df.loc[:, [j1 , j2]].values

    df.iloc[:, [j1 , j2]].values,第j1、j2列数据,返回类型为ndarray(二维)。

    有表头
    df.loc[:, [“姓名”,“性别”]].values,‘姓名’、‘性别’列数据,返回类型为ndarray(二维);
    df.iloc[:, [j1 , j2]].values,第j1、j2列数据,返回类型为ndarray(二维)。

    (7)获取切片:
    无表头
    df.loc[i1:i2, j1:j2].values,返回行号[i1,i2]、列号[j1,j2]闭区间内的数据,返回类型为ndarray(二维);
    df.iloc[i1:i2, j1:j2].values,返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。

    有表头
    df.loc[i1:i2, “序号”:“姓名”].values,返回行号[i1,i2]、列号[“序号”,“姓名”]闭区间的数据,返回类型为ndarray(二维);
    df.iloc[i1:i2, j1:j2].values,返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。

    2.示例
    带表头,excel内容为
    在这里插入图片描述
    Python脚本为

    import pandas as pd
    
    df = pd.read_excel("data_test.xlsx")
    
    print("\n(1)全部数据:")
    print(df.iloc[:,:].values)
    
    print("\n(2)第2行第3列的值:")
    print(df.iloc[1,2])
    
    print("\n(3)第3行数据:")
    print(df.iloc[2].values)
    
    print("\n(4)第2列数据:")
    print(df.iloc[:,1].values)
    
    print("\n(5)第6行的姓名:")
    print(df.loc[5,"姓名"])
    
    print("\n(6)第2至3行、第3至4列数据:")
    print(df.iloc[1:3,2:4].values)
    

    执行结果
    在这里插入图片描述


    参考

    • https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
    展开全文
  • 这篇文章主要介绍了Java 读取excel 文件流代码实例,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代码如下public static void initType(String path) {try {//...

    这篇文章主要介绍了Java 读取excel 文件流代码实例,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

    代码如下

    public static void initType(String path) {

    try {

    //1 获取excel文件流 excel xls 文件 暂不支持xlsx

    if (path.contains("xlsx") || path.contains("XLSX")) {

    System.err.println("请使用xls格式文件");

    return;

    }

    InputStream inputStream = new FileInputStream(path);

    POIFSFileSystem fileSystem = new POIFSFileSystem(inputStream);

    HSSFWorkbook workbook = new HSSFWorkbook(fileSystem);

    //2 获取sheet 列数

    int sheets = workbook.getNumberOfSheets();

    //3 遍历所有sheet列

    for (int i = 0; i < sheets; i++) {

    //获取sheet

    HSSFSheet sheet = workbook.getSheetAt(i);

    //读取第一行

    HSSFRow headerRow = sheet.getRow(0);

    //获取sheet 所有行数

    int rows = sheet.getPhysicalNumberOfRows();

    List headerColumns = new ArrayList<>();

    for (int j = 0; j < headerRow.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {

    HSSFCell cell = headerRow.getCell(j);

    cell.getStringCellValue();

    headerColumns.add(cell.getStringCellValue());

    }

    //获取类型

    HSSFRow secondRow = sheet.getRow(1);

    int cells = secondRow.getPhysicalNumberOfCells();

    //对第二行的数据进行操作

    for (int j = 1; j < rows; j++) {

    HSSFRow row = sheet.getRow(j);

    List cellsValue = new ArrayList<>();

    //获取字段属性

    for (int k = 2; k < cells; k++) {

    cellsValue.add(row.getCell(k).getStringCellValue());

    }

    }

    }

    }

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持聚米学院。

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  • 功能说明:从hdfs读取excel文件,经过poi转换成txt文本文件并输出成hdfs文件一、引入jar包org.apache.poipoi3.14org.apache.poipoi-ooxml3.14二、代码实现package operator.excel;import org.apache.hadoop.conf....

    功能说明:从hdfs读取excel文件,经过poi转换成txt文本文件并输出成hdfs文件

    一、引入jar包

    org.apache.poi

    poi

    3.14

    org.apache.poi

    poi-ooxml

    3.14

    二、代码实现

    package operator.excel;

    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

    import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;

    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

    import org.apache.hadoop.fs.Path;

    import java.io.File;

    import java.io.IOException;

    import java.io.InputStream;

    /**

    * @ClassName: ExcelInputFormat

    * @Description:

    * @Author: mashiwei

    * @Date: 2017/6/30

    */

    public class ExcelInputFormat {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

    Configuration config = new Configuration();

    InputStream inputStream;

    String[] strArrayofLines;

    String output = "/kettle/excel/test.txt";

    String input = "/kettle/excel/test.xls";

    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(config);

    FSDataOutputStream out = fileSystem.create(new Path(output));

    inputStream = fileSystem.open(new Path(input));

    // strArrayofLines = ExcelParser.parseExcelData(inputStream);

    strArrayofLines = ExcelParser.parseExcelData(inputStream,new File(input));

    for (String str:strArrayofLines) {

    System.out.println("------"+str);

    out.writeBytes(str);

    out.writeUTF("\n");

    }

    inputStream.close();

    out.close();

    }

    }

    package operator.excel;

    import org.apache.commons.logging.Log;

    import org.apache.commons.logging.LogFactory;

    import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;

    import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;

    import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;

    import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;

    import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;

    import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

    import java.io.File;

    import java.io.FileNotFoundException;

    import java.io.IOException;

    import java.io.InputStream;

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.Iterator;

    import java.util.List;

    /**

    * @ClassName: ExcelParser

    * @Description:

    * @Author: mashiwei

    * @Date: 2017/6/30

    */

    public class ExcelParser {

    private static final Log logger = LogFactory.getLog(ExcelParser.class);

    public static void checkFile(File file) throws IOException{

    //判断文件是否存在

    if(null == file){

    logger.error("文件不存在!");

    throw new FileNotFoundException("文件不存在!");

    }

    //获得文件名

    String fileName = file.getAbsolutePath();

    //判断文件是否是excel文件

    if(!fileName.endsWith("xls") && !fileName.endsWith("xlsx")){

    logger.error(fileName + "不是excel文件");

    throw new IOException(fileName + "不是excel文件");

    }

    }

    /**

    * 解析is

    *

    * @param is 数据源

    * @return String[]

    */

    public static String[] parseExcelData(InputStream is,File file) {

    //获得文件名

    String fileName = file.getAbsolutePath();

    try {

    checkFile(file);

    } catch (IOException e) {

    e.printStackTrace();

    }

    // 结果集

    List resultList = new ArrayList();

    Workbook workbook = null;

    try {

    // 获取Workbook

    if(fileName.endsWith("xls")){

    //2003

    workbook = new HSSFWorkbook(is);

    }else if(fileName.endsWith("xlsx")) {

    //2007

    workbook = new XSSFWorkbook(is);

    }

    // 获取sheet

    Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

    Iterator rowIterator = sheet.iterator();

    while (rowIterator.hasNext()) {

    // 行

    Row row = rowIterator.next();

    // 字符串

    StringBuilder rowString = new StringBuilder();

    Iterator colIterator = row.cellIterator();

    while (colIterator.hasNext()) {

    Cell cell = colIterator.next();

    switch (cell.getCellType()) {

    case Cell.CELL_TYPE_BOOLEAN:

    rowString.append(cell.getBooleanCellValue() + ",");

    break;

    case Cell.CELL_TYPE_NUMERIC:

    rowString.append(cell.getNumericCellValue() + ",");

    break;

    case Cell.CELL_TYPE_STRING:

    rowString.append(cell.getStringCellValue() + ",");

    break;

    }

    }

    String str = rowString.delete(rowString.lastIndexOf(","),rowString.lastIndexOf(",")+1).toString();

    resultList.add(str);

    // resultList.add(rowString.toString());

    }

    } catch (IOException e) {

    logger.error("IO Exception : File not found " + e);

    }

    return resultList.toArray(new String[0]);

    }

    }

    展开全文
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  • MATLAB读取Excel文件

    2021-04-23 16:14:24
    任何格式文件手动打开都可以用 在回调函数 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) 下,写: %执行的时候可以手动选择图像 %选择图片路径 [filename,pathname]=uigetfile({'*.*','All Files'}...
  • 利用POI读取excel文件(java)摘要:利用java读取excel文件,读取文件并获取文件中每一个sheet中的值。一、需要提前导入的包:import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import org.apache.poi.hssf....
  • PHPExcel能远程读取excel文件吗?即读取其他服务器上的文件!或者有没有其他好的方法能实现?求方法...------解决方案--------------------先用file_get_contents或者curl把文件取回来用phpexcel打开即可------解决...
  • 使用Java读取Excel文件内容 (转)[@more@]问题:我能用Java读取一个excel文件吗?如果能,怎么做?回答:是的,可以用Java读取microsoft Excel文件。微软提供了一个Excel的OdbC驱动程序,因此我们就可以使用JDBC和Sun...
  • java读取Excel文件,笔者认为:从结构上来看,Excel文件是由一个一个的单元格组成的,有点像细胞cell,逐行的排列。那么我们读的时候也应该逐行逐行的读,从左到右的寻找每一个cell。直播电商开发找捌跃科技一、实例...
  • 首先 npm install exceljs const ExcelJS = require('exceljs'); (async () => { const workbook = new ExcelJS.Workbook(); await workbook.xlsx.readFile(__dirname + "/nihao.xlsx"); const ...
  • 本文实例为大家分享了java读取excel文件的具体代码,供大家参考,具体内容如下方式一:借用package com.ij34.util;/*** @author Admin* @date 创建时间:2017年8月29日 下午2:07:59* @version 1.0*@type_name ...
  • ——边学习边记录~最近需要用到从外部文件导入测试数据,因而上网查了一些读取excel文件这方面的代码,然后修改后适用于现有场景中(得到excel中指定单元格的内容)。导入的jar:poi-3.16.jar下载poi-bin-3.16-...
  • java读取excel文件内容

    2021-02-26 18:29:13
    import jxl.Cell;import jxl.Sheet;import jxl.Workbook;import jxl.read.biff.BiffException;import org.junit.Test;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import jav...
  • 场景:假设我们要打开如下的Excel文件. 目前遇到的问题是: 数据区域并不是从第一行或第一列开始, 所以读取后的文件可能会出现问题, 导致我们无法进行进一步的数据筛选或运算.解决方案:import pandas as pddf = pd....
  • php怎样遍历远程文件夹下的文件梦到的都是不愿意看到的,看到的却希望像梦一样醒来的。window是用的GB2312的编码,你的php文件应该用的是UTF-8,所以正如你写的那样,先要转换编码$dir=iconv("utf-8","gb2312",$dir)...
  • 使用pandas,创建excel文件刚开始报错如下: Traceback (most recent call last): File "d:/sources/pythons/pandas/test.py", line 18, in <module> df.to_excel("people.xlsx") File "C:\Program Files\...
  • 今天想弄个Unity读取Excel的功能的,发现网上有许多方法,采用其中一种方法:加入库文件 Excel.dll 和ICSharpCode.SharpZipLib.dll库文件,(还有System.Data.dll也要拷贝进来,在Unity安装路径C:\Program Files\...
  • 涉及相关知识点:①...②time()返回当前时间的秒数的函数,用来获取当前的系统时间③require_once为了避免重复加载文件即加载文件一次④array()创建数组⑤memory_get_usage()php内置函数能返回当前分配给PHP脚...
  • Qt读取excel文件的两种方法

    千次阅读 2021-02-11 07:33:17
    一.QAxObject1.在工程文件(pro文件)中加入CONFIG += qaxcontainer2.添加头文件#include3.读取文件代码QAxObject excel("Excel.Application");... //隐藏打开的excel文件界面QAxObject *workbooks = excel.querySub...
  • packagecom.iflytek.excel;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importorg.junit.Test;importnet.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;importjxl...
  • 这篇文章主要介绍了Android应用读取Excel文件的方法,涉及Android针对Excel文件的读写保存等相关技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Android应用读取Excel文件的方法。分享给大家供大家...
  • Java 读取excel 文件

    2021-02-26 11:06:51
    public static void initType(String path) {try {//1 获取excel文件流 excel xls 文件 暂不支持xlsxif (path.contains("xlsx") || path.contains("XLSX")) {System.err.println("请使用xls格式文件");return;}...
  • 最近需要处理大量数据,因为上位机原因,总是保存多个Excel文件,所以需要使用MATLAB批量读取Excel文件的方法,接下来就简单记录一下过程,供日后学习和大家参考。 如下图,是保存在“D:\饮水机\水箱\ADRC_ysm_...

空空如也

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