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  • (1)用load_workbook函数打开excel文件,返回一个工作簿对象(2)用工作簿对象获取所有的sheet(3)第一个for循环遍历所有sheet(4)每次遍历sheet时,先用get_sheet_by_name获取要遍历的sheet(5)开始下一个for...

    sales:

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    store:

    771191-20180808185120004-227559203.png

    """

    (1)用load_workbook函数打开excel文件,返回一个工作簿对象

    (2)用工作簿对象获取所有的sheet

    (3)第一个for循环遍历所有sheet

    (4)每次遍历sheet时,先用get_sheet_by_name获取要遍历的sheet

    (5)开始下一个for循环,循环遍历这个sheet中的所有行

    (6)在遍历每一行的for循环中,遍历每一列,把每一列的值,通过join函数拼接起来,这里用ljust函数进行左对齐

    """

    import openpyxl

    wb = openpyxl.load_workbook('t.xlsx')

    # 获取workbook中所有的表格

    sheets = wb.sheetnames

    print(sheets)

    # 循环遍历所有sheet

    for i in range(len(sheets)):

    sheet = wb[sheets[i]]

    print(' 第' + str(i + 1) + '个sheet: ' + sheet.title + '->>>')

    for r in range(1, sheet.max_row + 1):

    if r == 1:

    print(' ' + ''.join(

    [str(sheet.cell(row=r, column=c).value).ljust(17) for c in range(1, sheet.max_column + 1)]))

    else:

    print(''.join([str(sheet.cell(row=r, column=c).value).ljust(20) for c in range(1, sheet.max_column + 1)]))

    771191-20180808184926984-2087656796.png

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  • 原标题:一文看懂用Python读取Excel数据导读:现有Excel分为两种格式:xls(Excel 97-2003)和xlsx(Excel 2007及以上)。Python处理Excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、pyexcel-xls、xluntils和pyExcel-...

    原标题:一文看懂用Python读取Excel数据

    导读:现有的Excel分为两种格式:xls(Excel 97-2003)和xlsx(Excel 2007及以上)。

    Python处理Excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、pyexcel-xls、xluntils和pyExcel-erator等,此外Pandas中也带有可以读取Excel文件的模块(read_excel)。

    基于扩展知识的目的,本文使用xlrd模块读取Excel数据。

    作者:宋天龙

    来源:大数据DT(ID:bigdatadt)

    c6073c5b77e74e45bf914058474097b5.jpeg

    首先安装该库,Anaconda中已经默认安装了xlrd和xlwt模块,用于Excel的读写操作。如果读者系统环境中没有,可以在Jupyter输入以下命令安装。

    !pip install xlrd

    然后我们以“附件-chapter2”文件夹中的demo.xlsx数据文件为例,介绍该库的具体应用。

    附件下载地址:

    http://www.dataivy.cn/book/python_book_v2.zip

    数据概览如图所示。

    c3b97da37f8d4056a7ad2ba57230676d.jpeg

    ▲数据文件内容

    importxlrd # 导入库

    # 打开文件

    xlsx = xlrd.open_workbook( 'demo.xlsx')

    # 查看所有sheet列表

    print( 'All sheets: %s'% xlsx.sheet_names)

    上述代码中,我们先读取一个Excel文件,输出文件的sheet名称列表。由于里面只有一张sheet,一次只有一个值。

    结果为:

    All sheets: ['Sheet1']

    查看sheet1的数据概况:

    sheet1 = xlsx.sheets[ 0] # 获得第1张sheet,索引从0开始

    sheet1_name = sheet1.name # 获得名称

    sheet1_cols = sheet1.ncols # 获得列数

    sheet1_nrows = sheet1.nrows # 获得行数

    print( 'Sheet1 Name: %snSheet1 cols: %snSheet1 rows: %s'% (sheet1_name, sheet1_cols, sheet1_nrows))

    我们分别获取了第1张sheet(虽然里面只有一张,但在多sheet情况下可通过索引循环输出)的名称、列数量和行数据。结果如下:

    Sheet1 Name: sheet1

    Sheet1 cols: 4

    Sheet1 rows: 10

    查看sheet1的特定切片数据:

    sheet1_nrows4 = sheet1.row_values( 4) # 获得第4行数据

    sheet1_cols2 = sheet1.col_values( 2) # 获得第2列数据

    cell23 = sheet1.row( 2)[ 3].value # 查看第3行第4列数据

    print( 'Row 4: %snCol 2: %snCell 1: %sn'% (sheet1_nrows4, sheet1_cols2, cell23))

    通过查看特定行、列或行列组合的索引来输出,结果如下:

    Row 4: ['431381197408191515', '有效', 42725.0, '深圳市']

    Col 2: ['Create_Time', 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0]

    Cell 1: 深圳市

    查看sheet1的数据明细:

    fori inrange(sheet1_nrows): # 逐行打印sheet1数据

    print(sheet1.row_values(i))

    逐条输出结果,部分结果如下(为了节约篇幅,中间的数据内容以…代替):

    ['ID_number', 'Status', 'Create_Time', 'Business_City']

    ['431381198109106573', '有效', 42725.0, '深圳市']

    ['431381198809122734', '有效', 42725.0, '深圳市']

    ['431381198901176911', '有效', 42725.0, '深圳市']

    ['43138119870827275X', '有效', 42725.0, '深圳市']

    上述操作只是将数据从Excel中读取出来,将读取的数据转换为数组便可以进行矩阵计算。由于矩阵计算大多是基于数值型数据实现的,因此上述数据将无法适用于大多数科学计算场景,这点需要注意。

    总结:在企业实际场景中,由于Excel本身的限制和适用,其无法存储和计算过大(例如千万级的数据记录)的数据量,并且Excel本身也不是为了海量数据的应用而产生的,因此,Excel可以作为日常基本数据处理、补充数据来源或者汇总级别的数据进行读取,同时也可以作为数据结果展示的载体,这种应用下对于大量数值表格的应用效果非常好。

    关于作者:宋天龙,深大数据技术专家,触脉咨询合伙人兼副总裁,前Webtrekk中国区技术和咨询负责人(德国最大在线数据分析服务提供商)。擅长数据挖掘、建模、分析与运营,精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验。

    本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》(第2版),经出版方授权发布。

    延伸阅读《Python数据分析与数据化运营》

    (第2版)

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    推荐语:这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作,从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。本书与同类书大的不同在于,并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解,而且还与数据使用场景深度结合,在业务上真正可指导落地。此外,本书作者提供微信、邮箱等,可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。

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  • 本文实例讲述了python实现读取excel文件中所有sheet操作。分享给大家供大家参考,具体如下:表格是这样实现把此文件所有sheet中 标识为1 行,取出来,存入一个字典。所有行组成一个列表。# -*- coding: utf-8 -*...

    本文实例讲述了python实现读取excel文件中所有sheet操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

    表格是这样的

    实现把此文件所有sheet中 标识为1 的行,取出来,存入一个字典。所有行组成一个列表。

    # -*- coding: utf-8 -*-

    from openpyxl import load_workbook

    def get_data_from_excel(excel_dir):#读取excel,取出所有sheet要执行的接口信息,返回列表

    work_book = load_workbook(excel_dir)

    all_sheets = work_book.sheetnames

    api_info_list = []

    for i in range(0,len(all_sheets)):

    work_sheet = all_sheets[i]

    sheet = work_book[work_sheet]

    rows = sheet.max_row

    for r in range(1,rows):#从第2行开始取数据

    api_data = {}

    temp_list = []

    for n in range(0,len(sheet[str(r+1)])):

    if sheet[str(r+1)][0].value == 1:#把标识为1的行,此行的每个单元格数据加入到临时list

    temp_list.append(sheet[str(r+1)][n].value)

    for param in temp_list:#把临时表list中有'='符号的元素分割开

    if '=' in str(param):

    p = param.split('=')

    api_data[p[0]] = p[1]

    if api_data:

    api_info_list.append(api_data)

    return api_info_list

    if __name__ == '__main__':

    excel_dir = "D:\api_testcase.xlsx"

    print(get_data_from_excel(excel_dir))

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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  • 解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在问题,多个,方法,表格,较高,相对于解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在问题易采站长站,站长之家为您整理了解决python pandas读取excel中多个...

    解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题,多个,方法,表格,较高,相对于

    解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题

    易采站长站,站长之家为您整理了解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题的相关内容。

    摘要:不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较# 方法1def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2def read_excel1(path): data_xls = pd.ExcelFile(path) print(data_xls.sheet_names) data={} for name in data_xls.sheet_names: df=data_xls.parse(sheetname=name,header=None) data[name]=df # print(df) # print(name) return data # 方法3def read_excel2(path): data_xls = pd.io.excel.ExcelFile(path) data={} print(data_xls.sheet_names) for name in data_xls.sheet_names: df=pd.read_excel(data_xls,sheetname=name,header=None) data[name]=df return data

    运行结果

    结论:若读取多个sheet表格时,方法2和方法3相对于方法1的效率较高。

    需要解决的问题:

    方法1的解析结果

    方法2的解析结果

    方法3的解析结果

    以上就是关于对解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题的详细介绍。欢迎大家对解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题内容提出宝贵意见

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