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Python处理Excel文件并生成TXT文件示例

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简介:
本示例演示如何使用Python编程语言高效地读取、修改和操作Excel文件,并将最终数据导出为TXT格式,适用于需要批量转换或数据分析的场景。 在Python中操作Excel文件并将其内容输出为txt文件的方法涉及几个关键知识点。这篇实例文章展示了如何使用Python读取Excel文件、提取其中的数据,并将这些数据保存到txt文件中,具体包括以下技术点的详细说明: 1. 导入模块:需要导入用于处理文件和Excel的`os`和`xlrd`模块。 ```python import os import xlrd ``` 2. 打开Excel文件:使用函数`xlrd.open_workbook()`打开当前路径下的Excel文件,返回一个工作簿对象以便进一步操作。 ```python path = model.xls data = xlrd.open_workbook(path) ``` 3. 查询工作表:通过`data.sheets()`获取所有的工作表(sheets),或者使用索引或名称访问特定的sheet。 ```python sheets = data.sheets() sheet_1_by_name = data.sheet_by_name(Sheet1) ``` 4. 获取行列信息:使用属性`nrows`和`ncols`获得行数与列数,还可以通过方法如`row_values()`和`col_values()`获取特定的行或列数据。 ```python n_of_rows = sheet_1_by_name.nrows n_of_cols = sheet_1_by_name.ncols ``` 5. 创建输出目录:在写入txt文件前检查并创建输出路径,如果不存在的话。 ```python output_dir = txt if not os.path.isdir(output_dir): os.mkdir(output_dir) os.chdir(output_dir) ``` 6. 遍历Excel数据:使用双重循环遍历所有单元格,并通过`cell()`方法获取指定位置的值。将这些值写入相应的txt文件中。 ```python for i in range(0, n_of_cols): firstrow = sheet_1_by_name.cell(0, i).value f = open(str(int(firstrow)) + .txt, w) for j in range(0, n_of_rows - 1): cellval = str(sheet_1_by_name.cell(j + 1, i).value) print(cellval) f.write(cellval + \n) # 换行写入 f.close() ``` 7. 访问单元格数据:文章中提到了三种方法来访问单元格中的数值。 ```python cell_A1 = sheet_1_by_name.cell(0, 0).value cell_A1 = sheet_1_by_name.row(0)[0].value cell_A1 = sheet_1_by_name.col(0)[0].value ``` 通过以上步骤,可以将Excel文件中的数据导出到一个或多个文本段落件中。这个实例为处理类似任务提供了参考模板,特别适用于需要自动化操作大量数据并将结果保存成纯文本格式的场景。 这些知识点和代码示例可以帮助读者理解如何使用Python进行文件读写、表格数据提取等编程实践。

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客服
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  • PythonExcelTXT
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    本示例演示如何使用Python编程语言高效地读取、修改和操作Excel文件,并将最终数据导出为TXT格式,适用于需要批量转换或数据分析的场景。 在Python中操作Excel文件并将其内容输出为txt文件的方法涉及几个关键知识点。这篇实例文章展示了如何使用Python读取Excel文件、提取其中的数据,并将这些数据保存到txt文件中,具体包括以下技术点的详细说明: 1. 导入模块:需要导入用于处理文件和Excel的`os`和`xlrd`模块。 ```python import os import xlrd ``` 2. 打开Excel文件:使用函数`xlrd.open_workbook()`打开当前路径下的Excel文件,返回一个工作簿对象以便进一步操作。 ```python path = model.xls data = xlrd.open_workbook(path) ``` 3. 查询工作表:通过`data.sheets()`获取所有的工作表(sheets),或者使用索引或名称访问特定的sheet。 ```python sheets = data.sheets() sheet_1_by_name = data.sheet_by_name(Sheet1) ``` 4. 获取行列信息:使用属性`nrows`和`ncols`获得行数与列数,还可以通过方法如`row_values()`和`col_values()`获取特定的行或列数据。 ```python n_of_rows = sheet_1_by_name.nrows n_of_cols = sheet_1_by_name.ncols ``` 5. 创建输出目录:在写入txt文件前检查并创建输出路径,如果不存在的话。 ```python output_dir = txt if not os.path.isdir(output_dir): os.mkdir(output_dir) os.chdir(output_dir) ``` 6. 遍历Excel数据:使用双重循环遍历所有单元格,并通过`cell()`方法获取指定位置的值。将这些值写入相应的txt文件中。 ```python for i in range(0, n_of_cols): firstrow = sheet_1_by_name.cell(0, i).value f = open(str(int(firstrow)) + .txt, w) for j in range(0, n_of_rows - 1): cellval = str(sheet_1_by_name.cell(j + 1, i).value) print(cellval) f.write(cellval + \n) # 换行写入 f.close() ``` 7. 访问单元格数据:文章中提到了三种方法来访问单元格中的数值。 ```python cell_A1 = sheet_1_by_name.cell(0, 0).value cell_A1 = sheet_1_by_name.row(0)[0].value cell_A1 = sheet_1_by_name.col(0)[0].value ``` 通过以上步骤,可以将Excel文件中的数据导出到一个或多个文本段落件中。这个实例为处理类似任务提供了参考模板,特别适用于需要自动化操作大量数据并将结果保存成纯文本格式的场景。 这些知识点和代码示例可以帮助读者理解如何使用Python进行文件读写、表格数据提取等编程实践。
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    本教程详细讲解了如何使用Python高效地读取与操作CSV、Excel、txt及dat格式的数据文件,涵盖常用库如pandas和openpyxl的应用。 使用Python读取txt文件的步骤通常包括打开文件、读取内容以及通过for循环输出内容。 对于CSV文件的处理方法如下: 1. 读取并解析CSV至字典 ```python import csv # 打开CSV文件 csvFile = open(rG:\训练小样本.csv, r) reader = csv.reader(csvFile) result = {} i=0 for item in reader: if reader.line_num == 1: continue result[i]=item i=i+1 # 注意:此处代码示例中未包含输出或进一步处理字典中的数据。 ``` 这段代码展示了如何使用Python的csv库读取CSV文件,并将每一行存储为一个列表,最终形成一个以数字索引的字典。
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言编写脚本来递归地浏览指定目录下的所有文件,并将相关信息输出到一个TXT文档中。 使用Python遍历文件夹中的所有文件,并创建及读取txt文件的方法如下所述。
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    本教程详细介绍如何使用Python进行xlsx文件的操作,包括读取、写入和修改数据,帮助用户高效管理电子表格。 在Python编程中处理Excel文件是一项常见的任务,特别是在数据分析、报告生成或自动化流程中。本段落主要探讨了如何使用Python操作xlsx格式的Excel文件,并重点介绍了`openpyxl`库的应用,这是一个支持xlsx文件的强大库。 我们不再推荐使用`xlrd`和`xlwt`库的原因是这两个库主要用于旧版xls格式的支持不足;而现代的Excel文件通常以.xlsx结尾,它们采用了不同的存储方式。因此需要像`openpyxl`这样的专门处理xlsx格式的库来满足需求。 ### 一、写入Excel文件 1. 导入必要的模块: ```python from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils import get_column_letter ``` 2. 创建Workbook对象: ```python wb = Workbook() ``` 3. 访问并操作活动的Worksheet(默认的第一个Sheet): ```python ws = wb.active ``` 4. 设置单元格值: ```python ws.cell(row=1, column=1).value = 6 ws[B1].value = 7 # 或者用这种方式设置特定位置的数据。 ``` 5. 循环写入数据: ```python for row in range(2, 11): for col in range(1, 11): ws.cell(row=row, column=col).value = get_column_letter(col) ``` 6. 使用`append()`方法添加一行新的内容: ```python ws.append([我, 你, 她]) ``` 7. 最后保存文件: ```python wb.save(filename=pathtoyourfile.xlsx) ``` ### 二、读取Excel文件 1. 加载Workbook对象: ```python from openpyxl import load_workbook # 需要先导入此函数。 wb = load_workbook(pathtoyourfile.xlsx) ``` 2. 获取Worksheet: ```python # 获得所有Sheet的名字列表 sheets = wb.sheetnames # 取第一个sheet的名称 sheet_first_name = sheets[0] # 或者直接通过名称获取工作表对象: ws = wb[sheet_first_name] ``` 3. 遍历行和列: ```python # 读取所有数据到列表中,按行输出。 for row in ws.iter_rows(): line_values = [cell.value for cell in row] # 将每行的值提取出来组成一个列表。 print(line_values) # 按照列遍历并打印每个元素: for column_cells in ws.columns: column_data = [cell.value for cell in column_cells] print(column_data) ``` 4. 通过坐标读取单元格数据: ```python print(ws[A1].value) # 根据字母和数字定位。 print(ws.cell(row=1, column=2).value) # 使用行号和列索引获取值。 ``` ### 总结 利用`openpyxl`, 我们可以方便地进行xlsx格式文件的创建、修改及读取操作。此库提供了丰富的功能,包括设置单元格样式以及处理公式等高级特性, 使得Python与Excel之间的交互变得更加灵活便捷。在实际项目开发中结合其他数据处理工具如pandas使用,则能够实现更加高效的数据管理和分析工作。