chaodaibing的博客

突然发现使用openpyxl打开文件，然后保存的时候，会遇到一种奇怪的报错。如图具体报错就是：TypeError: got invalid input value of type <class ‘xml.etree.ElementTree.Element’>, expected string or Element经过排查，发现这种报错属于openpyxl 3.0.2版本的一个bug，其他版本则没有发现这个情况，如果大家遇到这个报错，把openpyxl 升级到最新版本就可以啦。命令是 pip

经常用pandas读取excel，进行筛选操作，最近竟然遇到了一个坑，真是给自己挖的坑，分享给大家。比如读取这么一个excel要按照运维筛选。我代码这么写的df=pd.read_excel(filename)df.rename(columns={"ops":"运维"})df=df.loc[df.运维=='张三']然后就立刻报错了：这里报错就是 cannot index with multidimensional key如果 用 df.运维.str.contains(‘张三’) 还会出现另

Python处理Excel的问题方面，设置单元格格式是无法回避的，这里我主要用openpyxl处理。网上这种资料很多，我这里写了一个函数，汇总了一下。from openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.utils import get_column_letter from openpyxl.styles import Font,Border,Side,PatternFill,Alignmentdef set_cells(cells,type,color=N

只要是小组工作，经常会遇到这种的场景。比如一个Excel任务表，每人都有任务，我们需要分发Excel到每个人，让每个人各自反馈自己的任务进度，然后汇总过来。传统的做法就是，Excel群发给每个人，每个人各自筛选自己名下的任务，反馈各自任务进度，然后把各自反馈的Excel发给组长汇总。而组长呢，就只好一个个打开各个组员的Excel，一个个复制粘贴拼接内容，如果组员很多，实在是累死人啊。有没有解决办法呢？有条件的可以搞个在线共享Excel,大家都可以上去编辑。但是毕竟更多的单位没有这个条件，我想到了一个比较好

这个坑说大不大，说小遇到了也头疼。一般我们把dataframe直接写到Excel文件，直接 df.to_excel即可。不过如果想把多个表格写入同一个工作表呢，那就需要用openpyxl的dataframe_to_rows功能。看下面一段代码。import pandas as pdfrom openpyxl import Workbookfrom openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rowsdf1=pd.DataFrame([[1,4],[2,5

最近打开了一个看似普通的Excel，里面的标题行有内置换行。但是用pandas打开发现这个标题行里面是带着\r的，但是用openpyxl打开，发现这个标题行里面带的就不是\r,而是被转换成了_x000D_所以，用openpyxl打开Excel的时候要注意，需要把_x000D_转换成\r ,否则和pandas打开的就不一样了。代码如下from openpyxl import load_workbookfilename='test.xlsx'wb=load_workbook(filename)ws=

大家好，我们经常会有这样的需求。比如下图我们需要把同一个省份的合并起来，如下图的效果如何实现呢，这是原有的df

大家都知道，pandas处理Excel文件是非常得心应手的，比如做筛选，实在太方便了。一般是这么搞筛选的。比如我们要筛选一个叫分组的字段里面带支付字样的。import pandas as pddata=pd.read_excel(filename).fillna('-') #fillna就是替换NA的单元格df=data.loc[data['分组'].str.contains('支付')] #获取包含支付两个字的分组一般这样是完美的，但是偶尔会有这样的报错，不知道大

python的Pandas模块读取Excel非常方便，可以生成各种图，这不是重点。重点是如何在生成的柱状图上带上值的标识，这个需要费些心思。这里举一个百分比的例子，比如我有一个表，统计每一年这五个省GDP占全国的比例。我想要做一个堆叠的柱状图，实现很容易。但是要在图上带上值的标记，很费心思。import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport pandas as pdplt.rcParams['font.sans-serif

一般我们把一个Excel的sheet导出成新Excel的办法呢，新建一个Excel，再复制粘贴，委实繁琐，而用Python可以轻松处理这个问题。我这个函数还考虑到了保留单元格格式的需求。def induct(file,newfile,sheetnames): #文件名 新文件名 sheet列表 file=file+'.xlsx' newfile=newfile+'.xlsx' alldata=pd.read_excel(file,None) cellmap={} writer=pd.Excel

#第一步 利用Dataframe筛选生成Excel 设定原表为oldfile 新表为newfilefrom openpyxl import load_workbookimport pandas as pdcellmap={}lwriter=pd.ExcelWriter(newfile)alldata=pd.read_excel(oldfile,None)for sheet in alldata.keys(): #遍历每一个sheet celllmap[sheet]={} data=a.

我们知道Excel有一个match函数，可以做数据匹配。比如要根据人名获取成绩而参考表sheet1的内容如下：要根据sheet1匹配每人的成绩，用Excel是这么写index(Sheet1!B:B,MATCH(A2,Sheet1!A:A,0))意思就是获取sheet1的B列的内容，根据我的A列匹配sheet1的A列的内容但是如何用python实现这一点呢，我写了一个函数，非常好用，分享给大家。这个函数考虑到了匹配多个字段，多个sheet。import pandas as pddef m

Python的Pandas模块是处理Excel的利器，尤其是加工保存Excel非常方便，但是唯独想让导出的Excel自动调整列宽或者行高，确实做不到啊。所以必须openpyxl模块助力。这是最简单的实现：from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook('test.xlsx')ws = wb[wb.sheetnames[0]] # 打开第一个sheetws.column_dimensions['A'].wid