python操作excel文件

详解Python操作Excel文件 前言 本篇文章主要总结了一下利用python操作Excel文件的第三方库和方法。 常见库简介 1.xlrd xlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信息的库,支持.xls以及.xlsx文件。 地址:http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/ xlrd支持.xls,.xlsx文件的读 通过设置on_demand变量使open_wor... 阅读详情

 

最近写python脚本经常需要操作excel文件,记录一下。

xlrd、xlwt模块

  1. 特点:支持xlsx和xls两种格式,适合操作2003版本之前的数据

xlutils模块 #主要是用该模块的copy方法,避免覆盖源文件,配合xlrd和xlwt使用

openpyxl模块

  1. 特点只支持xlsx格式,适合操作2007版之后的数据

下载方法一致  pip install 模块名

操作基本步骤一致:

  1. 开指定的excel文件,返回一个data对象
  2. 通过data对象可以得到各个sheet对象
  3. 通过sheet对象可以获取各个单元格,每个单元格是一个cell对象
  4. 最后写入数据然后保存

代码以openpyxl为例

from openpyxl import load_workbook
# 1.读取表格
# 1.1workbook
wb = load_workbook(file_path_origin)

# 1.2sheet
# sheet_names = wb.sheetnames
# print(sheet_names)  #返回一个列表
sheet_mens = wb.get_sheet_by_name('男装')  # 获取指定sheet页
# print(sheet_mens) #<Worksheet "男装">


# 1.3cell单元格的值   ABCDEFG表示第1234567列
# print(sheet_mens['C6'].value)  # 第3列6行单元格的值


# 2.写入表格数据

# sheet_mens['C6'].value = "啦啦啦"# 将本sheet页第3列6行单元格的值改为啦啦啦
# # 3.保存
# new_path = "\2020-03-24-C6"
# wb.save(common_path + new_path + ".xlsx")  # 写入后保存到新的表格,将原表格的数据全部复制出来并按照原格式保存


# 获取指定固定列指定行数据
for i in range(3,10):  #range不包含10
    cellvalue = ws.cell(row=i,column=3).value
    print(cellvalue)


for col in ws.iter_cols( min_col=3, max_col=3, min_row=3, max_row=10): #包含最大值
    for cell in col:
        print(cell.value)


#获取整列数据
rows = sheet_mens.max_row  #该sheet页最大行数
columns = sheet_mens.max_column  #该sheet页最大列数
print(columns)
columndata = []
rowsdata = []
for i in range(1, rows + 1):
    cellvalue = sheet_mens.cell(row=i,column=3).value
    columndata.append(cellvalue)
print(f'第3列的所有值为:{columndata}')

# 获取整行数据
for i in range(1,columns+1):
    rowsvalue = sheet_mens.cell(row=4,column=i).value
    rowsdata.append(rowsvalue)
print(f"第4行的所有值为:{rowsdata}")

第二段代码

 

from openpyxl import *

common_path = r"D:\Work\爬虫-八爪鱼"
file_path = r"\2020-02-16-clean -男装销量前80"
file_path_origin = common_path + file_path + ".xlsx"
new_path = '\2020-03-24-duixiang'
file_path_new = common_path+new_path+".xlsx"

class Excel(object):
    def __init__(self, file):
        self.file = file_path_origin
        self.new_file = file_path_new
        self.wb = load_workbook(self.file)
        sheets = self.wb.get_sheet_names()
        self.sheet = sheets[0]
        self.ws = self.wb[self.sheet]

    # 获取表格的总行数和总列数
    def getRowsClosNum(self):
        rows = self.ws.max_row
        columns = self.ws.max_column
        return rows, columns

    # 获取某个单元格的值
    def getCellValue(self, row, column):
        cellvalue = self.ws.cell(row=row, column=column).value
        return cellvalue

    # 获取某列的所有值
    def getColValues(self, column):
        rows = self.ws.max_row
        columndata = []
        for i in range(1, rows + 1):
            cellvalue = self.ws.cell(row=i, column=column).value
            columndata.append(cellvalue)
        return columndata

    # 获取某行所有值
    def getRowValues(self, row):
        columns = self.ws.max_column
        rowdata = []
        for i in range(1, columns + 1):
            cellvalue = self.ws.cell(row=row, column=i).value
            rowdata.append(cellvalue)
        return rowdata

    # 设置某个单元格的值
    def setCellValue(self, row, colunm, cellvalue):
        try:
            self.ws.cell(row=row, column=colunm).value = cellvalue
            self.wb.save(self.new_file)
        except:
            self.ws.cell(row=row, column=colunm).value = "writefail"
            self.wb.save(self.new_file)

将第7列2-6行的数据执行结果输入至第10列的2-6行

for i in range(2, 7):
    cellvalue = work_sheet.cell(row=i, column=7).value
    manager_login_data = json.loads(cellvalue)


    res = requests.post(url=manager_login_url, data=manager_login_data)

    #  将每一次的响应结果写入到第10列
    work_sheet.cell(row=i, column=10).value = res.json()['msg']

 

用Python对Excel文件进行批量操作 批量操作 批量读取文件下的多个文件 批量创建文件夹 批量重命名文件 批量其他操作 批量合并多个文件 将一份文件按照指定列拆分成多个文件 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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