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  • 2021-06-14 03:54:13

    怎么用js将excel中的数据读取后显示到网页中的表格?

    1、进入Internet属性。

    2、点击安全。

    3、选择自定义级别。

    4、把ActiveX控件和插件下的所有选项都改成启用。

    5、服务器生成html格式的Excel,然后设置

    如何给html页面添加excel表格

    一:Html转为Excel

    1

    我们打开网络上的一个包含表格内容的页面,点击菜单栏-文件-另存为。

    2

    弹出窗口选择保存路径,将保存类型选为“htm 或Html格式”。

    3

    在计算机上新建一个Excel文件并打开,点击菜单栏-数据-导入外部数据-导入数据。

    4

    找到刚才保存的“Html”单击打开,再单击“导入”。

    5

    在弹出的“导入数据”窗口中你可以选择“现有工作表”或者“新建工作表”,然后单击确定。

    END

    二:Excel转为Html

    点击菜单栏-文件-另存为网页

    2

    输入导出文件名称,点击保存。

    3

    双击打开HTML文件,即会调出IE浏览器打开页面。

    如何把htm文件转换为excel文件?

    ①首先单击浏览器上的“文件”里面“另存为”,然后将保存类型选为“htm 或是 html”格式;

    ②然后打开Excel,新建一个空白表格;单击菜单上的“数据”-->导入外部数据-->导入数据;

    ③找到刚才保存的“Html”单击打开,再单击“导入”,在弹出的“导入数据”窗口中你可以选择“现有工作表”、“新建工作表”都行,然后单击确定即可。

    提示:有些朋友在Html转换Excel的过程中会将Html直接在Excel中打开,这种方式可能会导致Excel中的网线格无法正常显示出来。

    在Excel中直接单击菜单栏上的“文件”-->另存为,然后在弹出的“另存为”窗口下面的“保存类型”选择“网页(*htm;*html)”格式即可。

    如果你手上有大量的表格,现在想全部转换为Html格式的话,我这里给大家推荐一款软件,可以批量转换,非常不错。

    怎么用js将excel中的数据读取后显示到网页中的表格

    ①首先单击浏览器上的“文件”里面“另存为”,然后将保存类型选为“htm 或是 html”格式;

    ②然后打开Excel,新建一个空白表格;单击菜单上的“数据”-->导入外部数据-->导入数据;

    ③找到刚才保存的“Html”单击打开,再单击“导入”,在弹出的“导入数据”窗口中你可以选择“现有工作表”、“新建工作表”都行,然后单击确定即可。

    提示:有些朋友在Html转换Excel的过程中会将Html直接在Excel中打开,这种方式可能会导致Excel中的网线格无法正常显示出来。

    在Excel中直接单击菜单栏上的“文件”-->另存为,然后在弹出的“另存为”窗口下面的“保存类型”选择“网页(*htm;*html)”格式即可。

    如果你手上有大量的表格,现在想全部转换为Html格式的话,我这里给大家推荐一款软件,可以批量转换,非常不错。

    怎么把html文件转成excel

    这个是样例,不知道是不是你要的;

    http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">

    http://www.w3.org/1999/xhtml">

    模拟excel表格

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    千次阅读 2022-03-05 13:06:08
    文章目录一、基础、常用方法1....sheet是指工作表的名称,因为一个excel有多个工作表 获取所有sheet名字:x1.sheet_names() 获取sheet数量:x1.nsheets 获取所有sheet对象:x1.sheets() 通过she

    一、基础、常用方法

    1. 读取excel

    1、导入模块:

    import xlrd
    

    2、打开文件:

    x1 = xlrd.open_workbook("data.xlsx")
    

    3、获取sheet:
    sheet是指工作表的名称,因为一个excel有多个工作表
    在这里插入图片描述
    获取所有sheet名字:x1.sheet_names()
    获取sheet数量:x1.nsheets
    获取所有sheet对象:x1.sheets()
    通过sheet名查找:x1.sheet_by_name("test”)
    通过索引查找:x1.sheet_by_index(3)

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import xlrd
    import os
    
    filename = "demo.xlsx"
    filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
    
    print filePath
    
    # 1、打开文件
    x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
    
    # 2、获取sheet对象
    print 'sheet_names:', x1.sheet_names()  # 获取所有sheet名字
    print 'sheet_number:', x1.nsheets        # 获取sheet数量
    print 'sheet_object:', x1.sheets()       # 获取所有sheet对象
    print 'By_name:', x1.sheet_by_name("test")  # 通过sheet名查找
    print 'By_index:', x1.sheet_by_index(3)  # 通过索引查找
    

    输出:

    sheet_names: [u' plan', u'team building', u'modile', u'test']
    sheet_number: 4
    sheet_object: [<xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c190>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c150>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c110>, <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>]
    By_name: <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>
    By_index: <xlrd.sheet.Sheet object at 0x10244c290>
    

    4、获取sheet的汇总数据:

    获取sheet名:sheet1.name
    获取总行数:sheet1.nrows
    获取总列数:sheet1.ncols

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import xlrd
    import os
    from datetime import date,datetime
    
    filename = "demo.xlsx"
    filePath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
    print filePath
    
    # 打开文件
    x1 = xlrd.open_workbook(filePath)
    
    # 获取sheet的汇总数据
    sheet1 = x1.sheet_by_name("plan")
    print "sheet name:", sheet1.name   # get sheet name
    print "row num:", sheet1.nrows  # get sheet all rows number
    print "col num:", sheet1.ncols  # get sheet all columns number
    

    输出:

    sheet name: plan
    row num: 31
    col num: 11
    

    资料

    1. https://www.cnblogs.com/zhang-jun-jie/p/9273721.html
      在这里插入图片描述
    2. https://www.cnblogs.com/insane-Mr-Li/p/9092619.html
      在这里插入图片描述

    二、提高

    三、出错

    1.无法打开.xlsx文件

    1. pandas无法打开.xlsx文件,xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
      安装的版本太高,低版本支持
      https://blog.csdn.net/weixin_44073728/article/details/111054157
    展开全文
  • excel表格中有4列数,分别为RMF计算得到的 β,γ,势能面及组态,需要挑选出相同 β 值下势能面最低时的组态。为了减小数据量,先将 β 值保留两位小数。 代码 import xlrd import xlwt # read xls file readfile ...
  • 使用python pandas处理excel表格数据

    千次阅读 2022-04-06 19:27:46
    首先需要对表格数据进行一些处理,问题 需要筛选不合格的数据 需要进行两组数据的合并(表头顺序以及内容不完全一致) 需要对总表进行拆分 python 二维数组切片 Python高级特性——多维数组切片(Slice) ...

    首先需要对表格数据进行一些处理,问题有

    • 需要筛选不合格的数据
    • 需要进行两组数据的合并(表头顺序以及内容不完全一致)
    • 需要对总表进行拆分
      在这里插入图片描述

    python 二维数组切片
    Python高级特性——多维数组切片(Slice)
    python中的切片

    使用Pandas对Excel进行合并操作(concat、append、merge、join)
    Python3 pandas库(26) 一次读取多个excel文件并合并
    python利用pandas读取Excel文件和筛选处理小案例
    python-pandas实现简单筛选数据功能
    conda env list
    df.to_excel用法
    pandas 将excel一列拆分成多列重新保存
    excel如何统计某个范围内满足条件的个数 =COUNTIFS(L1:L2387,“>70” )
    Python字符串中增加变量–%方式(格式化输出)
    pandas DataFrame实现几列数据合并成为新的一列方法
    pandas 中delete、drop函数的用法 删除行列
    使用pandas把某一列的字符值转换为数字
    pandas索引和选择数据

    任务:清除批次一、二的数据(清除,调节格式、合并)

    • 约束条件df[‘说谎L标准分’]<=70 …
    • 最后一个表格 A,B,C… 拆分成每个单元格一个数据
      df2=df[“原始作答”].str.split(‘,’,expand=True)
      df=df.drop(‘原始作答’,axis=1).join(df2)

    ①(删除不符合条件的数据所在行)

    # 删除某些不符合的值的数据(删除某个数据所在行)
    # batch1 LFK 标准分约束 “第一批”中相同题目有两种答案的题数+未回答的题数>30的数据
    import pandas as pd
    df=pd.read_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终第一批数据重排版.xlsx')
    df=df[ (df['说谎L标准分']<=70)&(df['不能确定的题目']<=22)]
    df2=df["原始作答"].str.split(',',expand=True)
    df=df.drop('原始作答',axis=1).join(df2)
    df.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 分割列第一批.xlsx')
    
    # batch2 L\F\K\Q
    import pandas as pd
    df=pd.read_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终第二批数据.xlsx')
    df=df[ (df['说谎L标准分']<=70)&(df['疑问量表Q粗分']<=22)]
    df.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 筛选最终第二批数据.xlsx')
    

    ② 根据具体要求(性别,年龄)拆分excel表格

    —— 给总表基于性别年龄等分组

    import pandas as pd
    df=pd.read_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终数据\男合并.xlsx')
    df1=df[(df['年龄']>=14)&(df['年龄']<=29)]
    df2=df[(df['年龄']>=30)&(df['年龄']<=44)]
    df3=df[(df['年龄']>=45)&(df['年龄']<=59)]
    df4=df[(df['年龄']>=60)]
    df1.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终数据\第三组\ 男-14-29.xlsx')
    df2.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终数据\第三组\ 男-30-44.xlsx')
    df3.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终数据\第三组\ 男-45-59.xlsx')
    df4.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终数据\第三组\ 男-大于等于60.xlsx')
    
    import pandas as pd
    df=pd.read_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 最终合并版.xlsx')
    dfm=df[df['性别']=='女']
    dff=df[df['性别']=='男']
    dfm.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 男合并.xlsx')
    dff.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 女合并.xlsx')
    

    ③ 把多列合并成一列,并且删除掉除合并列new之外的列

    —— 合并删除列

    import pandas as pd
    df=pd.read_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终数据\第一组\ 女-35.xlsx')
    df['new'] = df['题目1答案选项']
    for i in range (2,400):
        df['new'] = df['题目%d答案选项' %i]+','+df['new']
    for i in range (1,400):
        del df['题目%d答案选项' % i]
    
    df.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\最终数据\第一组\ 000-35.xlsx')
    
    

    ④ 合并两个excel表格

    import pandas as pd
    df1=pd.read_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 分割列第一批.xlsx')
    df2=pd.read_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 筛选最终第二批数据.xlsx')
    df = pd.concat([df1, df2], axis=0)
    df.to_excel('E:\论文\ML\MMPI\MMPI\数据\ 最终合并版.xlsx')
    
    展开全文
  • 利用Python处理excel表格数据

    万次阅读 多人点赞 2019-06-06 14:59:44
    利用pandas高效处理数据。 pandas依赖xlrd模块来处理Excel。安装这个模块:pip install xlrd 安装pandas,安装命令:pip install pandas pandas处理Excel表单 提前准备一个Excel文件:dataFall2018.xlsx,...

    利用pandas高效处理数据。

    1. pandas依赖xlrd模块来处理Excel。安装这个模块:pip install xlrd
    2. 安装pandas,安装命令:pip install pandas

    pandas处理Excel表单
    提前准备一个Excel文件:dataFall2018.xlsx,有一个表单,表单名为Sheet1;
    Sheet1的数据展示如下:
    在这里插入图片描述
    引入pandas模块:

    import  pandas  as pd
    

    读取Excel的两种方式:

    1. 默认读取第一个表单:
    import  pandas  as pd
    
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    #默认读取前五行的数据
    data = df.head()
    print("获取到的数据:\n",data)
    

    结果如下
    在这里插入图片描述

    2.通过指定表单名来读取:

    import  pandas  as pd
    
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx',sheet_name='Sheet1')
    data = df.head()
    print("获取到的数据:\n",data)
    

    结果和第一次一样。

    3.通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单;也可以采用表单名加索引的方式来定位表单;也可以同时定位多个表单。

    df=pd.read_excel('dataFall2018.xlsx',sheet_name=['Sheet1','Sheet2'])#可以通过表单名同时指定多个
    # df=pd.read_excel(''dataFall2018.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单
    # df=pd.read_excel(''dataFall2018.xlsx',sheet_name=['Sheet1',1])#可以混合的方式来指定
    # df=pd.read_excel(''dataFall2018.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个
    data=df.values#获取所有的数据,注意这里不能用head()方法哦~
    print("获取到所有的值:".data)
    

    pandas操作Excel的行列

    1. 读取指定的行,数据会保存在列表里面
    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    #0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!
    data = df.ix[0].values
    print("获取到的数据:\n",data)
    

    结果如下
    在这里插入图片描述

    2.读取指定的多行,结果会保存在嵌套列表里面

    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    #0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!
    data = df.ix[[0,1]].values
    print("获取到的数据:\n",data)
    

    结果如下(空数据会被nan代替):
    在这里插入图片描述

    1. 读取指定的行列:
    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    #读取第0行第1列的值
    data = df.ix[0,1]
    print("获取到的数据:\n",data)
    
    1. 读取指定的多行多列值
    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    data=df.ix[[0,2],['喂料秤','窑速']].values#读取第一行第三行的喂料秤以及窑速列的值,这里需要嵌套列表
    print("读取指定行的数据:\n{0}",data)
    
    1. 获取所有行的指定列
    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    data=df.ix[:,['喂料秤','窑速']].values#读所有行的喂料秤以及窑速列的值,这里需要嵌套列表
    print("读取指定行的数据:\n",data)
    
    1. 获取行号并打印输出
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    print("输出行号列表",df.index.values)
    

    结果显示如下:
    在这里插入图片描述

    1. 获取列名并打印输出
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    print("输出列标题",df.columns.values)
    
    1. 获取随机输出指定行数的值:
    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx' )
    print("输出值",df.sample(1).values)    #这个方法类似于head()方法以及df.values方法
    
    1. 获取指定列的值
    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx' )
    print("输出值\n",df['喂料秤'].values)
    

    pandas处理Excel数据成为字典

    import  pandas  as pd
    
    #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    df = pd.read_excel('dataFall2018.xlsx')
    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方法转成字典
        row_data = df.ix[i].to_dict()
        print(row_data)
    

    参考 https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html

    展开全文
  • 《别说你懂Excel:500招玩转Excel表格数据处理》按照“学以致用”的原则,力求解决用户使用Excel中遇到的各种疑难问题,以及传授提高工作效率的相关经验与技巧。 全书共分为18章,由浅入深,全面地讲解了Excel...
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在excel中的数据类型有