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Python读取xlsx文件的方法实现

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简介：
本文章介绍了如何使用Python编程语言来高效地读取和处理Excel（.xlsx）格式的数据文件。通过集成pandas或openpyxl库，可以轻松解析复杂表格数据，并进行各种数据分析操作。 以下是脚本的重写版本： ```python from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(/tmp/test.xlsx) # 找到需要的xlsx文件的位置 booksheet = workbook.active # 获取当前活跃的工作表， 默认是第一个工作表。 # 如果想获取别的工作表页可以采取下面的方式：先获取所有工作表的名字，然后通过指定那一页。 # sheets = workbook.sheetnames # booksheet = workbook[sheets[0]] ``` 注意在脚本中我添加了注释来帮助理解代码，并且根据原文意图补充说明如何从名称获取特定的sheet页。

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  • Python读取xlsx文件的方法实现
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言来高效地读取和处理Excel（.xlsx）格式的数据文件。通过集成pandas或openpyxl库，可以轻松解析复杂表格数据，并进行各种数据分析操作。 以下是脚本的重写版本： ```python from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(/tmp/test.xlsx) # 找到需要的xlsx文件的位置 booksheet = workbook.active # 获取当前活跃的工作表， 默认是第一个工作表。 # 如果想获取别的工作表页可以采取下面的方式：先获取所有工作表的名字，然后通过指定那一页。 # sheets = workbook.sheetnames # booksheet = workbook[sheets[0]] ``` 注意在脚本中我添加了注释来帮助理解代码，并且根据原文意图补充说明如何从名称获取特定的sheet页。
     
  • Python读取Excel(xlsx)文件的方法
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言来读取和操作Excel (xlsx) 文件。通过使用pandas或openpyxl等库，可以轻松实现数据的加载、处理与分析。适合需要自动化表格数据管理的用户学习。 以下展示如何使用Python读取xlsx文件： ```python import xlrd data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheet()[0] nrows = table.nrows for i in range(nrows): if i == 0: continue print(str(table.row_values(i)[j]).strip()) ``` 以上代码段介绍了如何使用Python读取xlsx文件的方法，希望可以为读者提供参考。
     
  • Python中读取文件末尾n行的实现方法
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    本文介绍如何使用Python高效地读取文件的最后一部分，并提取其中最后n行的内容。适合需要处理大文件数据的技术爱好者和开发者参考学习。 本段落主要介绍了如何使用Python读取文件的最后n行，并涉及了针对文件进行读取、遍历与运算的相关技巧。需要相关帮助的朋友可以参考此内容。
     
  • Python中读取文件末尾n行的实现方法
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    本文介绍了如何在Python编程语言中高效地读取文件的最后n行数据，并提供了具体的代码示例和详细解释。 本段落实例讲述了Python实现读取文件最后n行的方法，分享如下： ```python # -*- coding:utf8 -*- import os import time import datetime import math def get_last_line(inputfile): filesize = os.path.getsize(inputfile) blocksize = 1024 dat_file = open(inputfile, r) last_line = lines = dat_file.readlines() ``` 注意：代码示例中未提供完整函数实现，仅展示了部分逻辑。
     
  • Python读取CSV文件的方法.txt
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    本文档介绍了如何使用Python编程语言高效地读取和处理CSV文件，包括常用库如pandas和csv模块的基本用法。 Python读取CSV文件可以通过使用内置的`csv`模块或者第三方库如pandas来实现。以下是两种方法的基本示例： 1. 使用标准库 `csv` 模块： ```python import csv with open(filename.csv, r) as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: print(row) ``` 2. 使用第三方库 pandas（需要先安装pandas）： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv(filename.csv) print(data) ``` 以上两种方法可以有效地读取CSV文件中的数据，并进行进一步的处理或分析。
     
  • 利用Python的xlrd模块读取xlsx文件内的IP地址方法
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    本篇文章介绍了如何使用Python的xlrd库来读取包含IP地址的xlsx文件中的数据，为需要处理此类数据的用户提供了一个实用的方法。 在程序开发过程中，经常需要处理Excel文件并批量读取其中的数据。使用Python进行此操作的一个常用方法是通过`xlrd`模块。 首先安装该模块： ``` pip install xlrd ``` 以下是一个简单的示例代码： ```python #coding=utf8 import xlrd from os import path filename = ip.xlsx if not path.isfile(filename): print(err: 文件不存在或不是文件 ip.xlsx) sys.exit() getfile = xlrd.open_workbook(filename) table = getfile.sheet_by_index(0) # 假设我们从第一个工作表开始读取 ``` 注意：在上述示例中，`sheet_by_index(0)` 表示获取Excel文件中的第1个工作表。如果需要使用特定名称的工作表，则可以使用 `getfile.sheet_by_name(SheetName)` 替代。
     
  • Python 读取xlsx和csv子文件夹中的文件
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    本教程介绍如何使用Python编程语言高效地从xlsx和csv格式的子文件夹中批量读取数据文件，涵盖所需库的安装及应用示例。 定义函数 `get_one_type_file_list` 可直接调用：主函数输入后直接打印结果。 ```python def get_one_type_file_list(InputFilePath, FileSuffix): # 输入参数： # InputFilePath: 文件夹路径（当前路径可直接写路径名） # 自动去除路径开头和结尾的多个连续斜杠或反斜杠 # FileSuffix：文件后缀，例如 csv 或 xlsx # 中英文路径及文件名均可使用 # 返回值： # 在 InputFilePath 下符合 FileSuffix 后缀的所有文件列表， # 包含完整路径的文件名和纯文件名。 ```
     
  • Python读取HDFS上Parquet文件的方法
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言来访问和解析存储在分布式文件系统HDFS上的Parquet格式数据文件。通过提供的步骤与代码示例，读者能够掌握从Hadoop HDFS中读取Parquet文件的具体方法，并将其应用于数据分析任务之中。适合希望提升大数据处理技能的开发者阅读。 本段落主要介绍了如何使用Python读取HDFS上的Parquet文件，并提供了有价值的参考信息，希望能对大家有所帮助。
     
  • Python实现从Excel读取数据并写入.txt文件的方法
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言高效地从Excel文件中提取数据，并将这些数据输出到文本(.txt)文件中的方法和步骤。 因为今天要用到把Excel中的数据写入到.txt文件中，所以我简单地编写了以下代码： ```python import numpy as np import xlrd # 打开excel文件 data = xlrd.open_workbook(./sudata/ng.xls) # 读取数据 sh = data.sheet_by_name(Sheet1) print(sh.nrows) # 行数：5820 print(sh.ncols) # 列数：2 n=0 i=0 file=open(ng.txt,w) for n in range(sh.nrows): for i in range(sh.ncols): #此处代码缺少了一个结束的括号，应该是`range(sh.ncols))` ``` 注意，在提供的原始代码中，最后一行中的循环语句缺失了右方括号`)`。正确的写法应该是 `for i in range(sh.ncols):` 后面加上相应的处理逻辑和闭合括号。
     
  • Python中按行读取文件的简易实现方式
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    本文章介绍了如何使用Python编程语言简单高效地逐行读取文件的方法，适合初学者快速上手。 1：使用`readline()`函数逐行读取文件内容： ```python file = open(sample.txt) while True: line = file.readline() if not line: break # 在这里处理每一行数据 file.close() ``` 这种方式一行一行地从文件中读取数据，虽然比较慢，但很省内存。测试时发现每秒大约可以读32000行。 2：使用`fileinput`模块简化代码： ```python import fileinput for line in fileinput.input(sample.txt): pass # 在这里处理每一行数据 ``` 这种方法写法简洁，但测试显示每秒只能读13000行。