精华内容
下载资源
问答
  • 今天需要提取Excel表格数据,但是之前没有弄过,然后找到了xlrd模块,但是有个来个问题需要解决: 1、如果Excel表格数据过多,如何判断第一行从何处开始读取Excel数据。 2、如果Excel表格中有合并表格,不能直接一行...

    一、说明:

    今天需要提取Excel表格数据,但是之前没有弄过,然后找到了xlrd模块,但是有个来个问题需要解决:
    1、如果Excel表格数据过多,如何判断第一行从何处开始读取Excel数据。
    2、如果Excel表格中有合并表格,不能直接一行一行读取数据,不然就会有合并区域(除了坐上去的单元格,其他的单元格都是空字符串)。

    二、带着我发现的来个问题,寻找解决方法:

    0、安装模块xlrd

    pip install xlrd
    

    测试数据的Excel文件

    1、解决哪一行是开始的行的问题:

    在这里插入图片描述
    我的解决思路,是根据读取一行一行的值,因为值为列表,如果是表名的一列,list转set之后长度等于表格的列数。这样直接返回行数的index即可。

    import xlrd
    
    
    
    def get_start_row_num(file_path):
        """获取真正数据开始的行"""
        data = xlrd.open_workbook(file_path)
        sheets = data.sheets()
        for table in sheets:
            # print("dir table",dir(table))
            nrows = table.nrows
            ncols = table.ncols
            for nrows_i in range(nrows):
                row_values = table.row_values(nrows_i)
                print("row_values",row_values)
                set_row_values = set(row_values)
                if len(set_row_values) == ncols:
                    return nrows_i
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # file_path = "W020200804533376201881.xlsx"
        file_path = "W020200804533376213234.xlsx"
        nrows_i = get_start_row_num(file_path)
        print("nrows_i", nrows_i)
    
    

    2、解决,表格中有合并单元格的问题:

    这个解决思路,参考一个文章,看懂了里面的大概思路,然后完善成为自己的需求代码。

    其实博文中有个明显的缺点,对于四个单元格,2x2,或者2x3,2x4,…3x2,4x2…这种多的单元格合并没有一个处理,导致最后的数据提取还是不完整的。

    我修改之后的完整提取含有单元格的代码:

    import xlrd
    
    
    def get_excel(file_path):
        apply_dic = []
        with xlrd.open_workbook(file_path) as workbook :
            name_sheets = workbook.sheet_names() #获取Excel的sheet表列表,存储是sheet表名
            for index in name_sheets: #for 循环读取每一个sheet表的内容
                sheet_info = workbook.sheet_by_name(index) #根据表名获取表中的所有内容,sheet_info也是列表,列表中的值是每个单元格里值
                first_line = sheet_info.row_values(2) #获取第三行,我这里的第三行是表头,我打算用表头作为字典的key,每一行数据对应表头的value,每一行组成一个字典
                values_merge_cell = merge_cell(sheet_info) #这里是调用处理合并单元格的函数
                print("values_merge_cell",values_merge_cell)
                for i in range(3, sheet_info.nrows): #开始为组成字典准备数据(跳过前三行)
                    other_line = sheet_info.row_values(i)
                    print("other_line", i, other_line)
                    for key in values_merge_cell.keys():
                        # 将合并的单元格,空字符串进行一个填充
                        if key[0] == i:
                            other_line[key[1]] = values_merge_cell[key]
                    dic = list_dic(first_line,other_line)  #调用组合字典的函数,传入key和value,字典生成
                    apply_dic.append(dic)
                return apply_dic
    
    
    def list_dic(list1,list2):
        '''
        合并俩个list为json
        '''
        dic = dict(map(lambda x,y:[x,y], list1,list2))
        return dic
    
    
    def merge_cell(sheet_info):
        '''
        这个地方就是读取所有的合并表格的值,以及可以拆分表格之后的坐标。
        返回的是将合并表格拆分之后的,所有单元格的对应的合并的值填充的json。
        '''
        merge = {}
        merge_cells = sheet_info.merged_cells
        # print("merge_cells",merge_cells)
        for (rlow, rhigh, clow, chigh) in merge_cells:
            value_mg_cell = sheet_info.cell_value(rlow, clow)
            # print("value_mg_cell",value_mg_cell,(rlow, rhigh, clow, chigh))
            if rhigh-rlow == 1:
                # 横向单元格
                for n in range(chigh-clow-1):
                    merge[(rlow, clow+n+1)] = value_mg_cell
            elif chigh-clow == 1:
                # 垂直合并单元格
                for n in range(rhigh-rlow-1):
                    merge[(rlow+n+1, clow)] = value_mg_cell
            else:
                # 处理 横向 + 垂直单元格
                c_cha = chigh - clow
                r_cha = rhigh - rlow
                for i in range(c_cha):
                    for j in range(r_cha):
                        # print("rlow",rlow,clow,i,j,value_mg_cell)
                        merge[rlow+j,clow+i] = value_mg_cell
                # print("需要单独处理",(rlow, rhigh, clow, chigh))
        # print("merge",merge)
        return merge
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # file_path = 'W020200804533376201881.xlsx'
        file_path = '2W020200804533376201881.xlsx'
        apply_dic = get_excel(file_path)
        print("apply_dic",apply_dic)
    

    3、结合1和2的问题解决,弄个自动化识别开始数据的行并且提取数据。

    1、获取开始提取数据的行数
    2、自动化提取数据

    import xlrd
    
    
    def get_excel(file_path,row_start_num):
        apply_dic = []
        with xlrd.open_workbook(file_path) as workbook :
            name_sheets = workbook.sheet_names() #获取Excel的sheet表列表,存储是sheet表名
            for index in name_sheets: #for 循环读取每一个sheet表的内容
                sheet_info = workbook.sheet_by_name(index) #根据表名获取表中的所有内容,sheet_info也是列表,列表中的值是每个单元格里值
                first_line = sheet_info.row_values(row_start_num) #获取第三行,我这里的第三行是表头,我打算用表头作为字典的key,每一行数据对应表头的value,每一行组成一个字典
                values_merge_cell = merge_cell(sheet_info) #这里是调用处理合并单元格的函数
                # print("values_merge_cell",values_merge_cell)
                for i in range(row_start_num+1, sheet_info.nrows): #开始为组成字典准备数据(跳过前三行)
                    other_line = sheet_info.row_values(i)
                    # print("other_line", i, other_line)
                    for key in values_merge_cell.keys():
                        # 将合并的单元格,空字符串进行一个填充
                        if key[0] == i:
                            other_line[key[1]] = values_merge_cell[key]
                    dic = list_dic(first_line,other_line)  #调用组合字典的函数,传入key和value,字典生成
                    apply_dic.append(dic)
                return apply_dic
    
    
    def list_dic(list1,list2):
        '''
        合并俩个list为json
        '''
        dic = dict(map(lambda x,y:[x,y], list1,list2))
        return dic
    
    
    def merge_cell(sheet_info):
        '''
        这个地方就是读取所有的合并表格的值,以及可以拆分表格之后的坐标。
        返回的是将合并表格拆分之后的,所有单元格的对应的合并的值填充的json。
        '''
        merge = {}
        merge_cells = sheet_info.merged_cells
        # print("merge_cells",merge_cells)
        for (rlow, rhigh, clow, chigh) in merge_cells:
            value_mg_cell = sheet_info.cell_value(rlow, clow)
            # print("value_mg_cell",value_mg_cell,(rlow, rhigh, clow, chigh))
            if rhigh-rlow == 1:
                # 横向单元格
                for n in range(chigh-clow-1):
                    merge[(rlow, clow+n+1)] = value_mg_cell
            elif chigh-clow == 1:
                # 垂直合并单元格
                for n in range(rhigh-rlow-1):
                    merge[(rlow+n+1, clow)] = value_mg_cell
            else:
                # 处理 横向 + 垂直单元格
                c_cha = chigh - clow
                r_cha = rhigh - rlow
                for i in range(c_cha):
                    for j in range(r_cha):
                        # print("rlow",rlow,clow,i,j,value_mg_cell)
                        merge[rlow+j,clow+i] = value_mg_cell
                # print("需要单独处理",(rlow, rhigh, clow, chigh))
        # print("merge",merge)
        return merge
    
    
    
    def get_start_row_num(file_path):
        """获取真正数据开始的行"""
        data = xlrd.open_workbook(file_path)
        sheets = data.sheets()
        for table in sheets:
            # print("dir table",dir(table))
            nrows = table.nrows
            ncols = table.ncols
            for nrows_i in range(nrows):
                row_values = table.row_values(nrows_i)
                # print("row_values",row_values)
                set_row_values = set(row_values)
                if len(set_row_values) == ncols:
                    return nrows_i
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        file_path = '2W020200804533376201881.xlsx'
        row_start_num = get_start_row_num(file_path)
        apply_dic = get_excel(file_path,row_start_num)
        print("apply_dic",apply_dic)
    

    4、Python xlrd XLRDError: Workbook is encrypted 解决方式(excel被保护的解决方案)

    当打开受保护的工作簿时,会引发如下错误:
    在这里插入图片描述

    以下为简要的使用方式,详细请参考GitHub:
    以下为该库的GitHub地址:

    pip安装即可:

    pip install msoffcrypto-tool
    

    简单解密代码:

    import msoffcrypto
     
    file = msoffcrypto.OfficeFile(open('encrypted.xls', 'rb'))  # 读取原文件
    file.load_key(password='VelvetSweatshop')  # 填入设置保护时设置的密码, 默认密码为 'VelvetSweatshop'
    file.decrypt(open('decrypted.xls', 'wb'))  # 解密后保存为新文件, 新文件无保护,可直接使用 xlrd 读取内容
    

    参考学习的文章:
    https://blog.csdn.net/xm_csdn/article/details/52297971
    https://www.cnblogs.com/sitongyan/p/10613814.html
    https://blog.csdn.net/sara686/article/details/103578803
    https://blog.csdn.net/wangsiji_buaa/article/details/86094328
    https://blog.csdn.net/sinat_38282498/article/details/102857973

    展开全文
  • 使用ipython进行代码编写,清洗excel数据并且转化到DataFrame上进行平均值的输出,最后输出为新的Excel表格

    Python读取Excel文件取平均数

    1.文件读取

    下面我们将对这个excel文件进行读取
    在这里插入图片描述

    import xlrd                           #xlrd是excel文件读取库 只读写
    data = xlrd.open_workbook('a.xlsx')   #打开excel文件
    table = data.sheets()[0]              #打开第一张表格
    nrows = table.nrows                   #获取表格的行数 
    

    接下来利用For循环对每行进行处理,处理的目的是把想要的数据存储在列表当中

    for i in range(nrows):
    	name_.append(table.row_values(i)[0])
    	data_.append(table.row_values(i)[2:5])
    

    2.整合为字典

    这一步是获取数据后第一个要处理的关键
    初始化字典的方法有许多
    但是最常用的方法还是使用
    zip
    可以把两个对应位置的列表进行整合为字典

    dict_data = dict(zip(name_,data_))
    

    输出结果在这里插入图片描述

    再根据字典输出为DataFrame

    data  = pd.DataFrame(dict_data,index=['政治','纪律','品德','学习'])
    

    再进行转置输出

    data.T
    

    在这里插入图片描述

    2.平均数的读取

     data.mean(axis = 1)
    

    mean()里面axis表示的是坐标轴,axis = 0表示对纵向求平均值,axis = 1表示对横向求平均值
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python处理excel表格数据 方法一 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。 excel表格数据筛选功能 ...
  • 在实验中需要从仪器导出的excel提取大量数据,这是一份非常枯燥的工作。为了节省时间,我决定写一个小程序。首先观察excel的结构吗,发现每一次实验在excel中都会生成一个sheet,每个sheet中都会有一列数据,我们...

    ec0e75e49f06772d809ee8aa695bf1ef.png

    在实验中需要从仪器导出的excel中提取大量数据,这是一份非常枯燥的工作。

    为了节省时间,我决定写一个小程序。

    首先观察excel的结构吗,发现每一次实验在excel中都会生成一个sheet,每个sheet中都会有一列数据,我们需要提取每个sheet中特定单元格的值,并与sheet名对应。

    很明显这用循环函数便可轻松完成。

    代码如下:

    import pandas as pd #载入pandas库

    import numpy as np

    import os

    print("-------------------------------------")

    print("|欢迎使用磁导率计算辅助工具---汪长久|")

    print("-------------------------------------")

    print("输入目标文件夹路径,如'C:/Users/wangc9/Desktop/'")

    path = str(input(">>>"))

    #读取文件

    address = str(input("输入文件名,不用输入后缀! n"))

    print("---------------------------------------------------------")

    address = path + address+".xls"

    f = pd.ExcelFile(address)

    #提取sheet名

    sheetname=f.sheet_names

    #删去文件中多余的sheet

    for b in sheetname:

    if "Sheet" in b:

    sheetname.remove(b)

    for b in sheetname:

    if "Sheet" in b:

    sheetname.remove(b)

    print("以下是即将查找的工作表")

    print(sheetname)

    print("---------------------------------------------------------")

    #读取需要提取的行列值

    row = int(input("请输入需要提取的单元格所在行n>>>"))

    row = row - 2

    line =int(input("请输入需要提取的单元格所在列n>>>"))

    line = line -1

    #建立一个list来存放电感的值

    mag=[]

    print("---------------------------------------------------------")

    #按sheet读取工作表,并将每一工作表中的特定单元格的值存储在链表mag中

    print("以下是即将提取出的值")

    for i in sheetname:

    df = pd.read_excel(address,sheet_name=i)

    value = df.iloc[row,line]

    print(value)

    mag.append(value)

    print("---------------------------------------------------------")

    #将sheet名和mag合并

    me = list(zip(sheetname,mag))

    #输出文件

    # list转dataframe

    workbook = pd.DataFrame(me,columns=['sheet名','磁通'])

    # 保存到本地excel

    name = str(input("输入保存文件名n>>>"))

    name = name +".xls"

    print("---------------------------------------------------------")

    os.chdir(path)

    workbook.to_excel(name, index=False)

    print("输出成功!请查看文件夹")

    input("按回车键退出")

    这样一个简易的python程序就写出来了。

    然鹅,怎么让没有编程基础的同学都用上这个程序呢?这时候就要把它封装成windows的应用程序。

    为此我们需要用到第三方库Pyinstaller,具体教程参考 州的先生:如何为Python程序制作Windows安装包?​zhuanlan.zhihu.com

    1349930570842451968.htm

    ,最终运行结果如图所示。

    a4e1ed86e678a06a21be39c959c238e5.png 程序运行示例

    展开全文
  • 常用的表格数据存储文件格式——CSV,Microsoft Excel,Google ExcelPython通常称为粘合语言。这个名称归因于人们逐渐开发出的大量接口库和特征,也得益于广泛的使用和良好的开源社区。这些接口库和特征能直接...

    常用的表格数据存储文件格式——CSV,Microsoft Excel,Google Excel 。

    6aac44c81443532028e2af9741128920.jpg-wh_651x-s_374195308.jpg

    Python通常称为粘合语言。这个名称归因于人们逐渐开发出的大量接口库和特征,也得益于广泛的使用和良好的开源社区。这些接口库和特征能直接访问不同的文件格式,还可以访问数据源如数据库、网页和各种API。

    本文的学习内容:

    从谷歌表格中提取数据

    从CSV文件中提取数据

    从Excel文件中提取数据

    本文适用于以下读者:

    Python初学者

    必须定期处理数据的人员

    由于本文附有代码,建议处在开发环境之下(建议使用JupyterNotebook / Lab),并建立一个新的笔记本。

    源代码和文件:https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction

    解决方法

    本文将带你进入一个虚构但却可能异常熟悉的场景。你可以结合不同的数据来源去创建报告或进行分析。

    注意!!!下面的示例和数据纯属虚构。

    假设,你的任务是搞清楚如何提高销售团队的业绩。假设潜在的客户有相当自发的需求。这种情况发生时,销售团队将订单导入系统。然后,销售代表们会在订单交付时安排一个会议。具体日期有时在交付期之前,有时在交付期之后。你的销售代表有一笔费用预算,会在开会期间支付餐费。他们负责报销这笔费用,并将发票交给会计团队处理。在潜在客户决定是否要接受报价后,销售代表会跟踪订单是否达成。

    可使用以下三个资料来源进行分析:

    100,000 份订单 (Google表格)

    约50,000张餐费发票(Excel文件)

    负责公司及销售代表名单(CVS文件)

    获取谷歌表格数据

    访问谷歌表格是这三种方法中最复杂的,因为你需要在使用谷歌表格API前设置一些证书。理论上,你可以获取一个公开可用的谷歌表(即提取源HTML代码)但必须使用Beautiful Soup之类的工具进行大量数据操作,才能将HTML转储转换为有用的内容。我确实尝试过,但是结果很糟糕,不值得一试。所以,API就是如此。此外,还将使用gspread无缝转换数据分析DataFrame。

    获取OAuth2证书

    前往谷歌开发人员控制台,创建一个新项目(或选择现有的项目)。点击“创建项目”。如果公司使用谷歌邮件,可将其更改为私人帐户,以避免潜在的权限冲突。

    bfc9c0d9dac32e740424b2ba9f999823.jpeg

    为项目命名(名称无关紧要,此处将其命名为媒体数据提取)。

    b1cef62f4117ba7c93c7bde34450fdf8.jpeg

    点击APIs & Services ,前往library。

    e9f32c720b93aa91b2579e5ce35c60d8.jpeg

    启用谷歌Sheets API。单击结果,并在如下页面上单击启用 API。

    cf83ec2167cbcbd126bf887bb3d77f68.jpeg

    创建一个服务帐户和密钥文件。服务帐户是用于程序访问的专用帐户,访问权限有限。服务帐户可以而且应该通过有尽可能多的特定权限项目进行设置,当前的任务也需要如此。

    befdda34c48de7040304f6f52da17c9a.jpeg

    创建JSON(另一种文件格式)密钥文件。在角色上,选择“Project -> Viewer”。

    e85fc9d47512e223ac2dbe4d18f8a7b9.jpeg

    如果还没有在前面的步骤中设置角色请立即设置。

    6d9f7300f8f84bd5e522d9a37cdee703.jpeg

    注意:设置为“Viewer”会存在一些限制。如果希望以编程方式创建谷歌表格,则必须选择不同的设置。

    然后,私有JSON密钥文件就可以下载或自动下载了。建议将该文件重命名为'Medium_Data_Extraction_Key,并将文件移动到JupyterNotebook文件夹中,以便与下面的示例无缝衔接。JSON文件包含最近创建的服务帐户证书。

    非常好,就要成功了。

    下载数据

    首先,必须下载并安装其他软件包,在笔记本中运行以下命令。

    !pip install gspread

    !pip install oauth2client

    其次,如果还没有移动密钥文件的话,必须确保将之前创建的JSON密钥文件移动到目前运行的木星笔记本(Jupyternotebook)文件夹中。或者,可以指定一个不同的GOOGLE_KEY_FILE路径。

    fromoauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

    import gspread

    import pandas aspd

    scope = [

    'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',

    ]

    GOOGLE_KEY_FILE='Medium_Data_Extraction_Key.json'

    credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(GOOGLE_KEY_FILE, scope)

    gc = gspread.authorize(credentials)

    wokbook_key ='10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y'

    workbook = gc.open_by_key(wokbook_key)

    sheet = workbook.get_worksheet(0)

    values= sheet.get_all_values()

    sales_data = pd.DataFrame(values[1:],columns=values[0])

    WORKBOOK_KEY是为本章内容准备的谷歌表格的工作簿id。

    WORKBOOK_KEY = '10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y'

    这份工作簿是公开的,如果想下载不同的数据,需要更改WORKBOOK_KEY。URL有问题的话,id通常可以在谷歌表格的最后两个反斜杠之间找到。

    获取CSV数据

    可以从repo以传统方式下载CSV数据,也可以使用以下代码片段进行下载。同样地,可能需要在笔记本上安装并运行缺失的请求包:

    !pip install requests

    import requests

    url ='https://raw.githubusercontent.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/master/sales_team.csv'

    res = requests.get(url, allow_redirects=True)

    withopen('sales_team.csv','wb') asfile:

    file.write(res.content)

    sales_team = pd.read_csv('sales_team.csv')

    CSV数据的美妙之处在于Python /panda可以立即进行处理。Excel则需要额外的库。

    获取Excel数据

    在开始之前,很可能还要安装openpyxl和xlrd,这能让Pandas也可以打开Excel表。

    !pip install openpyxl

    !pip install xlrd

    完成这些步骤之后,可以相同的方式获得Excel数据,并将其加载到另一个DataFrame中。

    url ='https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/blob/master/invoices.xlsx?raw=true'

    res = requests.get(url, allow_redirects=True)

    withopen('invoices.xlsx','wb') asfile:

    file.write(res.content)

    invoices = pd.read_excel('invoices.xlsx')

    大功告成!已经创建了三个不同的Pandas数据帧,并且可以在同一个Jupyter notebook中进行访问:

    sales_data

    sales_team

    invoices

    【编辑推荐】

    【责任编辑:华轩 TEL:(010)68476606】

    点赞 0

    展开全文
  • 在实验中需要从仪器导出的excel提取大量数据,这是一份非常枯燥的工作。为了节省时间,我决定写一个小程序。首先观察excel的结构吗,发现每一次实验在excel中都会生成一个sheet,每个sheet中都会有一列数据,我们...
  • #/bin/python3.4# -*- coding: utf-8 -*-import xlrddef open_excel(file="file.xls"):try:data = xlrd.open_workbook(file)return dataexcept Exception:print(...")# 根据索引获取Excel表格数据# 参数:table:...
  • 本文主要介绍了利用腾讯云表格文字识别API提取图片表格数据并生成Excel文件。主要涉及的知识点有:腾讯云API的调用、json文件的处理以及Excel文件的生成。背景在工作中,各种电子文件和纸质文件满天飞,穿梭于各个...
  • from openpyxl import Workbookimport pymongo# 读取mongoDB数据库相应的表,每条数据取出数个字段存入一个dict,再将所有的dict存入一个listdef read_mongoDB():# 连接mongoDB数据库,读取 db 库 table 表中的数据...
  • #/bin/python3.4# -*- coding: utf-8 -*-import xlrddef open_excel(file="file.xls"):try:data = xlrd.open_workbook(file)return dataexcept Exception:print(...")# 根据索引获取Excel表格数据# 参数:table:...
  • excel表格中批量提取数据,整理后重新写回excel。#!coding:utf-8# Author:pymingmingimport xlrdimport refrom xlrd import open_workbookfrom xlutils.copy import copydef read(file, sheet_index=0):workbook =...
  • 在实验中需要从仪器导出的excel提取大量数据,这是一份非常枯燥的工作。为了节省时间,我决定写一个小程序。首先观察excel的结构吗,发现每一次实验在excel中都会生成一个sheet,每个sheet中都会有一列数据,我们...
  • Python导出工程文件两个子页里的数据成为两个excel表格,但我想把它合并成个一个excel表格的两个sheet可以采用一些操作Excel块去实现,比如xlrd、xlwt、openpyxl、xlsxwriter等模块。xlrd模块用于读取Excel表,...
  • 接上篇文章《如何用python实现excel中的vlookup功能?...这篇文章要做的事情,如标题所述,就是提取多张excel表上的数据或信息,合并汇总到一张新表上,这是我们工作中经常会遇到的事情。比如将每...
  • 我有一个包含价格数据Excel工作表,我想使用Python获取此数据Excel工作表如下所示:Unit Price(USD)---------------1235.791.23但是,价格的实际值有时到小数点后3位,例如,实际值分别是1235.794和1.234。这是...
  • #/bin/python3.4# -*- coding: utf-8 -*-import xlrddef open_excel(file="file.xls"): try: data = xlrd.open_workbook(file) return data except Exception: print("please check exce...
  • python 怎么从excel中读取数据>>>arr[[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19],[11,12,13,14,15,16,17,18,19,20],[12,13,14,15,16,17,18,19,20,21],[13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]...
  • # 提取Excel表中的信息(下列数据根据不同的Excel表的数据进行更改) data=xlrd.open_workbook(filepath) table=data.sheets()[0] nrows=table.nrows student=[] for i in range(nrows): if i < 5: continue ...
  • 相信有不少朋友日常工作会用到 ...首先我们有这么一份数据表 source.csv:我们要做的是从上表中提取数据,来生成一份符合以下要求的表格:按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据:最终要展现的数据项...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 17
收藏数 333
精华内容 133
关键字:

python提取excel表格数据

python 订阅