python对excel数据处理,python处理excel教程
大蟒处理超过数据的方法：1、使用读操作来处理；2、使用【xlutils xlrd】来处理；3、使用xlwt来处理；4、使用pyExcelerator来处理；5、使用熊猫库来处理。
这里有一张超过数据表，下面我们通过示例来看看xlrd、xlwt、xluntils、pyExcelerator和熊猫是如何处理超过文件数据的。【视频教程推荐：python教程】
大蟒处理超过数据的方法：
聪明的指甲油：使用读操作来处理超过数据
示例1:python读取超过文件特定数据导入读操作
数据=xlrd。open _ workbook( test。xls )#打开电子表格文档文件
table=data.sheets()[0] #打开第一张表
nrows=table.nrows #获取表的行数
# 循环逐行输出
对于范围内的我(n行):
如果i==0: #跳过第一行
继续
打印table.row_values(i)[:13] #取前十三列数据
示例2:python读取超过文件所有数据导入读操作
#打开一个电子表格文档文件
workbook=xlrd。open _ workbook( test。xls’)
#抓取所有表页的名称
工作表=工作簿。工作表名称()
打印(工作表是% s %工作表)
#定位到工作表一
工作表1=工作簿。工作表名称(u 工作表1 )
#通过索引顺序获取
工作表1=工作簿。工作表()[0]
#或
工作表1=工作簿。工作表索引(0)
#遍历所有表对象
对于工作表中的工作表名称：
工作表=工作簿。工作表名称(工作表名称)
#遍历工作表一中所有行排
num_rows=worksheet1.nrows
对于范围内的curr _ row(数字行):
row=工作表1。行值(货币行)
打印(行%s是%s %(curr_row，row))
#遍历工作表一中所有列山口
num_cols=worksheet1.ncols
对于范围内的curr _ col(数字_列):
col=工作表1。列值(货币列)
打印(列%s是%s %(curr_col，col))
#遍历工作表一中所有单元格细胞
对于范围中的行(行数):
对于范围内的列(数字列):
单元格=工作表1。cell _ value(rown，coln)
打印单元格
yyd:使用xlutils xlrd来处理超过数据
示例：向超过文件中写入数据导入读操作
导入xlutils.copy
#打开一个电子表格文档文件
Rb=xlrd。open _ workbook( test。xls’)
wb=xlutils.copy.copy(rb)
#获取表对象，通过工作表索引()获取的表对象没有写()方法
ws=wb.get_sheet(0)
#写入数据
ws.write(1，1，已更改!)
#添加表页
wb.add_sheet(sheetnnn2 ，cell_overwrite_ok=True)
#利用保存时同名覆盖达到修改超过文件的目的，注意未被修改的内容保持不变
wb.save(test.xls )
方法三：使用xlwt来处理超过数据
示例1:新建超过文件并写入数据导入xlwt
#创建练习本和表对象
工作簿=xlwt .工作簿()#注意练习本的开头W要大写
工作表1=工作簿。add _ sheet(工作表1 ，cell_overwrite_ok=True)
工作表2=工作簿。add _ sheet(工作表2 ，cell_overwrite_ok=True)
#向表页中写入数据
sheet1.write(0，0，这将覆盖1 )
sheet1.write(0，1， aaaaaaaaaaaa )
sheet2.write(0，0，这应该覆盖2 )
sheet2.write(1，2， bbbbbbbbbbbbb )
#保存该超过文件，有同名文件时直接覆盖
workbook.save(test.xls )
打印创建超过文件完成！
淡然的板栗：使用pyExcelerator来处理超过数据
示例1:读超过文件中的数据导入pyExcelerator
#parse_xls返回一个列表，每项都是一个表页的数据。
#每项是一个二元组（表名，单元格数据)。其中单元格数据为一个字典，键值就是单元格的索引（我，j)。如果某个单元格无数据，那么就不存在这个值
sheets=pyexcelerator。parse _ xls( test。xls’)
打印纸张
示例2:新建超过文件并写入数据导入pyExcelerator
#创建练习本和表对象
wb=pyExcelerator .工作簿()
ws=wb.add_sheet(u 第一页)
#设置样式
myfont=pyExcelerator .字体()
myfont.name=uTimes New Roman
myfont.bold=True
mystyle=pyExcelerator .XFStyle()
mystyle.font=myfont
#写入数据，使用样式
ws.write(0，0，你好帕索！我的风格)
#保存该超过文件，有同名文件时直接覆盖
WB。保存( E:\ Code \ Python \ mini。xls’)
打印创建超过文件完成！
方法五：使用熊猫库来处理超过数据
示例1:读取超过数据#导入熊猫模块
进口熊猫作为螺纹中径
#默认情况下直接读取此Excel的第一个表单
sheet=pd.read_excel(test.xls )
#默认情况下，读取前5行数据
data=sheet.head()
打印(获取所有值：{0})。格式(数据))#打印格式
#您也可以通过指定表单名称来读取数据
sheet 2=PD . read _ excel( test . xlsx ，sheet_name=userRegister )
2=sheet2.head () #默认情况下，读取前五行数据。
打印(获取所有值：{0})。格式(数据2))#打印格式
示例2:通过在Excel中操作行和列#来导入pandas模块
进口熊猫作为pd
sheet=PD . read _ Excel( web service _ test case . xlsx )#这样默认会直接读取这个Excel的第一个表单。
#读取一组数据行：
Data=sheet.ix[0]。值#0表示第一行。此处读取的数据不包含标题。
Print(读取指定行的数据：{0} 。格式(数据))
#读取指定的多行：
data2=sheet.ix[[0，1]]。价值观念
Print(读取指定行的数据：{0} 。格式(数据2))
#读取指定行和列的数据：
3=sheet.ix [0，1] #读取第一行和第二列的值
Print(读取指定行的数据：{0} 。格式(数据3))
#读取指定的多行和多列值：
Data4=sheet.ix[[1，2]，[[1，2]，[姓名，电话]]。values #读取第二行和第三行中的名称以及phone列中的值。这里需要嵌套列表。
Print(读取指定行的数据：{0} 。格式(数据4))
#读取所有行指定的列的值：
5=sheet.ix [:[姓名，电话]]。值# name和phone列的值
Print(读取指定行的数据：{0} 。格式(数据5))
#获取行号输出：
Print(输出行号列表，sheet.index.values)
#获取列名输出：
打印(“输出列标题”，sheet.columns.values)
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