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  • python 读取excel数据

    万次阅读 2016-08-24 10:39:02
    python 读取excel数据

    1.安装 xlrd

      到python官网下载 http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装,前提是已经安装了python 环境。

      下载xlrd后,解压,CMD命令切到xlrd目录下:

       

       输入python 安装命令:

       python setup.py install 

       

    如果python中安装了pip,也可以使用pip进行安装,在cmd命令行中输入:pip install xlrd 

    2.使用

    原文地址:http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/01/06/2314181.html

    导入模块

    import xlrd

    打开excel文件读取数据

    data = xlrd.open_workbook("excelFile.xls")

    读取工作表

    table = data.sheets()[0] # 通过索引顺序获取

    table = data.sheet_by_index(0) # 通过索引顺序获取

    table = data.sheet_by_name(u'Sheet1') # 通过名称获取

    获取整行和整列的值(数组)

    table.row_values(i)

    table.col_values(i)

    获取行数和列数

    nrows = table.nrows

    ncols = table.ncols

    循环行列数据

    for i in range(nrows):

      print table.row_values(i)

    单元格

    cell_A1 = table.cell(0,0).value

    cell_C4 = table.cell(2,3).value

    使用行列索引

    cell_A1 = table.row(0)[0].value

    cell_A2 = table.row(1)[0].value

    写入

    row = 0

    col = 0 
    # 类型 empty:0,string:1,number:2,data:3,boolean:4,error:5

    ctype=1

    value = '单元格的值'

    xf = 0

    table.put_cell(row,col,ctype,value,xf)

    table.cell(0,0)

    table.cell(0,0).value


    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import xlrd
    
    
    def excel_data(file= 'abc.xls'):
        try:
            # 打开Excel文件读取数据
            data = xlrd.open_workbook(file)
            # 获取第一个工作表
            table = data.sheet_by_index(0)
            # 获取行数
            nrows = table.nrows
            # 获取列数
            ncols = table.ncols
            # 定义excel_list
            excel_list = []
            for row in range(1, nrows):
                for col in range(ncols):
                    # 获取单元格数据
                    cell_value = table.cell(row, col).value
                    # 把数据追加到excel_list中
                    excel_list.append(cell_value)
            return excel_list
        except Exception, e:
             print str(e)
    
    if __name__ == "__main__":
        list = excel_data()
        for i in list:
            print i
    



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  • Python 读取excel数据

    2019-06-19 11:57:03
    python 读取excel数据 pip install xlrd import xlrd def read_excel(): “”" 读取Excel文件 :return: “”" # 打开excel文件进行数据提取 excel_file = xlrd.open_workbook(‘demo/test.xlsx’) # 获取Excel文件...
    python 读取excel数据
    
     
    
    pip install xlrd
    
     
    
    import xlrd
    
    
    def read_excel():
        """
        读取Excel文件
        :return:
        """
        # 打开excel文件进行数据提取
        excel_file = xlrd.open_workbook('demo/test.xlsx')
    
        # 获取Excel文件sheet名
        excel_file.sheet_names()
        print(excel_file.sheet_names())
        # 有多个sheet时需要指定读取目标sheet
        sheet1_name = excel_file.sheet_names()[0]
        print(sheet1_name)
        # 获取sheet1内容
        # 通过index读取
        # sheet1_info = excel_file.sheet_by_index(0)
        # 通过对应的名字读取
        sheet1_info = excel_file.sheet_by_name('Sheet1')
    
        # 读取Excel文件所有数据
        values = []
        for i in range(sheet1_info.nrows):
            print(sheet1_info.row_values(i))
            values.append(sheet1_info.row_values(i))
    
        # 获取指定行和列数据
        rows = sheet1_info.row_values(1)
        cols = sheet1_info.col_values(2)
        # 获取表格里的内容,三种方式
        print(sheet1_info.cell(1, 2).value)  # 获取第二行第三列数据
        print(sheet1_info.cell_value(1, 0))
        print(sheet1_info.row(1)[0].value)
    
        print(rows, cols)
     test.xlsx文件
    
    
    
     
    
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  • python读取excel数据

    2016-08-22 14:30:28
    python读取excel数据数据读入的步骤: 第一步:模块的读取 import xlrd 第二步:数据的读取 data = xlrd.open_workbook(‘data1.xlsx’) 第三步:工作表的获取 sheet= data.sheets()[0]

    python读取excel数据

    数据读入的步骤:

    • 第一步:模块的读取
      import xlrd
    • 第二步:数据的读取
      data = xlrd.open_workbook(‘data1.xlsx’)
    • 第三步:工作表的获取
      sheet= data.sheets()[0]
    • 第四步:某行(列)数据的获取
      rows =table.row_values(0)
      cols =table.col_values(0)
    • 第五步:某个元素的获取
      cell_A1 = table.row(0)[2].value

    转载地址http://blog.csdn.net/qq_26347451/article/details/52276580

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  • 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-...

    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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