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使用pandas和xlsxwriter在Python中读写xlsx文件的实例方法

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简介:
本教程详细介绍如何利用Python中的Pandas和XlsxWriter库高效地读取与编写Excel(.xlsx)文件,并通过具体示例进行操作说明。适合希望掌握Python自动化办公技能的学习者参考。 以下是使用Python的pandas库读取xlsx文件前n行数据的例子: ```python import pandas as pd # 1. 读取前n行所有数据 df = pd.read_excel(school.xlsx) data1 = df.head(7) # 获取前7行的所有数据,返回DataFrame结构 data2 = df.values # 返回表格中的所有数据,格式为列表形式 print(获取到所有的值:\n{0}.format(data1)) # 格式化输出结果 ```

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  • 使pandasxlsxwriterPythonxlsx
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    本教程详细介绍如何利用Python中的Pandas和XlsxWriter库高效地读取与编写Excel(.xlsx)文件,并通过具体示例进行操作说明。适合希望掌握Python自动化办公技能的学习者参考。 以下是使用Python的pandas库读取xlsx文件前n行数据的例子: ```python import pandas as pd # 1. 读取前n行所有数据 df = pd.read_excel(school.xlsx) data1 = df.head(7) # 获取前7行的所有数据,返回DataFrame结构 data2 = df.values # 返回表格中的所有数据,格式为列表形式 print(获取到所有的值:\n{0}.format(data1)) # 格式化输出结果 ```
  • Python Pandas入Excel
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    本篇文章将详细介绍如何使用Python中的Pandas库来操作Excel文件,重点介绍数据写入的方法和技巧,并提供具体示例代码。 使用pandas读取和写入CSV文件非常便捷。然而,在某些情况下,我们可能希望直接通过Excel创建简单的图表来检查数据质量或观察变化趋势,并将结果保存下来。这时,CSV格式的数据就显得不够灵活了。 因此,我们可以尝试将数据直接写入Excel文件中。Pandas提供了两种方法实现这一需求: 1. 如果需要将整个DataFrame写入到一个单独的Excel工作表内,则可以使用`to_excel()`方法来完成此操作。 示例代码如下: ```python output.to_excel(保存路径 + 文件名.xlsx) ``` 2. 当有多个数据集要分别存放于同一个Excel文件的不同工作簿中时,可以通过调用`pandas.ExcelWriter()`函数打开一个已存在的或新创建的Excel文档作为写入对象(wr),然后使用该对象来逐个添加DataFrame。 以上就是利用Pandas将数据保存为Excel格式的基本方法。
  • Python入CSV
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    本文详细介绍了在Python编程语言中如何使用内置库处理CSV文件的基本方法与技巧,包括读取、解析及写入操作的实用示例。 本段落主要介绍了如何使用Python读取及写入CSV文件的方法,并涉及了针对CSV格式文件的读取、遍历、写入等相关操作技巧。需要的朋友可以参考这些内容。
  • Python3 Excel(xlrd、xlsxwriteropenpyxl三种及优缺点)
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    本教程详细介绍如何使用Python3中的xlrd、xlsxwriter和openpyxl三个库来读取和编写Excel文件,同时提供每个工具的具体示例及其各自的优点和局限性。 在Python3中读取和编写Excel文件是常见的任务,尤其是在数据分析与报表生成过程中。有多种库可供选择,其中xlrd、xlsxwriter以及openpyxl是最常用的几种。下面分别介绍这三种库的使用方法及其优缺点。 1. **xlrd**:这是一个用于读取Excel文件的Python库,特别适用于处理较旧版本的.xls格式。它提供了诸如获取单元格值、公式及样式等的功能。例如,通过`xlrd.open_workbook()`函数打开一个Excel文件,并利用`sheet.cell_value()`函数来取得特定单元格中的数据。然而,此库不支持写入操作,且对.xlsx格式的支持有限。 2. **xlsxwriter**:这个库专门用于创建新的Excel .xlsx文件,它不具备读取已存在文件的功能。由于其高效的性能以及能够直接向工作簿中添加数据的特点(无需先在内存中构建整个工作簿),对于大型的数据集来说是一个不错的选择。然而,此库仅支持写入操作,并不适用于修改现有Excel文件。 3. **openpyxl**:这是一个处理.xlsx格式的强大工具,它同时支持读取和写入功能。相比与xlrd而言,当涉及到xlsx格式时,其提供了更多的高级特性如样式、图表及日期等的管理能力。例如,通过`openpyxl.load_workbook()`加载文件,并使用`worksheet.cell()`函数来获取或设置单元格值。此库适用于需要处理复杂数据和交互式操作的情形下;但是它的API相对较为繁杂,学习曲线可能要比其他两个选项陡峭一些。 以下是利用这些库进行操作的一些代码示例: ```python # 使用xlrd读取Excel文件: import xlrd workbook = xlrd.open_workbook(pathtofile.xls) sheet = workbook.sheet_by_index(0) value = sheet.cell_value(0, 0) # 使用xlsxwriter写入数据到新的Excel文件中: import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook(pathtofile.xlsx) worksheet = workbook.add_worksheet() worksheet.write(0, 0, Hello, World!) workbook.close() # 使用openpyxl读取和修改Excel文件中的内容: import openpyxl workbook = openpyxl.load_workbook(pathtofile.xlsx) worksheet = workbook.active cell_value = worksheet[A1].value worksheet[A1] = New Value workbook.save(pathtofile.xlsx) ``` 综合考虑,如果你需要读取.xls格式的文件,则可以优先选择使用xlrd;如果仅需创建和写入新的.xlsx文件的话,xlsxwriter将是更好的选项。而openpyxl则适用于那些既包含复杂数据处理又涉及大量交互式操作的任务中。在选择库时,请根据项目需求(如数据量、格式复杂度及性能要求等)来决定使用哪种工具最为合适。
  • Pandas处理CSV
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    本教程详细介绍了使用Python中的pandas库来读取和写入CSV文件的方法,包括常用参数设置及实例演示。 使用pandas读取CSV文件的代码如下: ```python import pandas as pd if __name__ == __main__: # header=0 表示将csv文件的第一行设置为dataframe数据的列名, # index_col=0表示使用第0列作为dataframe的索引。 # squeeze=True 如果文件只包含一列,返回一个序列而不是DataFrame对象。 file_dataframe = pd.read_csv(../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv, header=0, index_col=0, squeeze=True) ```
  • Python入CSV
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python进行CSV文件的基本操作,包括读取、解析以及写入数据。通过实例代码展示常用库pandas与csv的操作方法。适合初学者学习掌握。 本段落实例讲述了Python实现读取及写入csv文件的方法。 新建一个名为`csvData.csv`的文件,并假设它包含一些数据。 以下是具体的代码示例: ```python # coding:utf-8 import csv # 读取csv文件方式1 with open(csvData.csv, r) as csvFile: reader = csv.reader(csvFile) # 返回的是迭代类型 data = [] for item in reader: print(item) data.append(item) print(data) ``` 注意:原文中的代码存在错误,正确的打开文件的方式应该使用`with open(csvData.csv, r) as csvFile:`。此外,方式2的描述被截断了,在重写时没有补全这部分内容,请根据实际需求继续编写读取和写入CSV的方法。
  • Pythonxlsx
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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取Excel(xlsx)
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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。
  • 使Python进行操作
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    本教程提供了一系列基于Python语言实现文件操作的实际案例,重点讲解了如何高效地执行文件读取与写入任务。 本段落实例讲述了Python实现的读取文件内容并写入其他文件的操作方法,供参考。 假设当前目录下有三个文件:`read_file.py`, `file_test.py`, 和 `write_test.py`. 1. 文件A: file_test.py ```python #coding=utf-8 for i in range(1, 10): print(i) ``` 2. 文件B: read_file.py ```python # coding=utf-8 # 打开文件A f = open(./file_test.py, rb) # 读取文件A内容 print(---------- read file ---) ``` 注意:以上示例代码中的路径./file_test.py表示当前目录下的`file_test.py`。
  • Python使Pandas处理含字符
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    本文将详细介绍如何在Python编程语言中利用Pandas库正确读取和操作包含中文字符的数据文件,解决编码问题及数据展示异常等常见难题。 在Python中使用pandas读取包含中文字符的文件的方法如下: 首先导入pandas库: ```python import pandas as pd ``` 然后用`read_csv()`函数来读取文本段落件,并指定编码为gbk,以确保能够正确处理其中文内容。假设你的文件路径是D:\python_prj_1\data_1.txt,代码如下: ```python datt = pd.read_csv(rD:\python_prj_1\data_1.txt, encoding=gbk) print(datt) ``` 以上就是如何使用pandas读取包含中文字符的文本段落件的方法。希望这个例子能帮助到大家。 此外,这里还有一些相关主题的文章可能也会对你有帮助: - Python 读取文件并转换为矩阵的例子 - 如何用Python读取一个文件,并将其保存至字典中进行修改后再写入新文档 - 使用Python逐行处理文本段落件的示例代码分享