python-Excel读取操作

python读取写入excel操作 python读取excel API:xlrd # 读取工资excel表 gongzi_lists = xlrd.open_workbook(r'/home/libei/Desktop/gongzi.xlsx') # 去工资表里第一张名为sheet1的表 sheet1 = gongzi_lists.sheet_by_index(1) sheet1 = gongzi_lists.sheet_by_na... 阅读详情

Excel操作

  1. 读取文件下所有文件 def readfile(self,path):
  2. 打开一个excel文件 def open_xls(self,file):
  3. 获取excel中所有sheet表 def getsheet(self,f):
  4. 获取sheet表的行数 def get_Allrows(self,f,sheet):
  5. 读取文件内容并返回行内容 def getFile(self,file,shnum):
  6. 获取sheet表的个数 def getshnum(self,f):
#-*-coding:utf-8 -*-
import os
import xlrd
import xlsxwriter
class excelutils:
    def __init__(self):
        super().__init__()
    #读取文件夹下的所有文件
    def readfile(self,path):
        files=os.listdir(path) #获得文件夹中所有文件的名称列表
        #print(files)
        list0=[]#存放path路径中的文件内容
        list1=[]#存放path中子文件夹的文件内容
        for file in files:
            if not os.path.isdir(file):
                f=open(path+"/"+file)
                print(f.name)
                list1.append(f.name)
            else:
                path1=path+"/"+file
                files1=os.listdir(path1)
                for file1 in files1:
                    f=open(path1+"/"+file1)
                    s=[]
                    for i in f:
                        s.append(i)
                        list1.append(s)
        return list1
    #打开一个excel文件
    def open_xls(self,file):
        f=xlrd.open_workbook(file)
        return f
    #获取excel中所有sheet表
    def getsheet(self,f):
        return f.sheets()
    #获取sheet表的行数
    def get_Allrows(self,f,sheet):
        table=f.sheets()[sheet]
        return table.nrows
    #读取文件内容并返回行内容
    def getFile(self,file,shnum):
        f=self.open_xls(file)
        table=f.sheets()[shnum]
        num=table.nrows
        for row in range(num):
            rdata=table.row_values(row)
            datavalue.append(rdata)
        return datavalue

    def getFile(self,file,shnum,dv):
        f=self.open_xls(file)
        table=f.sheets()[shnum]
        num=table.nrows
        for row in range(num):
            rdata=table.row_values(row)
            dv.append(rdata)
        return dv
    #获取sheet表的个数
    def getshnum(self,f):
        x=0
        sh=self.getsheet(f)
        for sheet in sh:
            x+=1
        return x
#函数入口

if __name__=='__main__':
    e=excelutils()
    allxls=e.readfile('C:/Users/xxx/xxxx/')
    datavalue=['']
    for fl in allxls:
        f=e.open_xls(fl)
        x=e.getshnum(f)
        for shnum in range(x):
            print("正在读取文件:"+str(fl)+"的第"+str(shnum)+"个sheet表的内容。。。。")
            rvalue=e.getFile(fl,shnum)
        #定义最终合并后生成的新文件
        endfile='C:/Users/xxx/xxxx/xxx/1.xlsx'

        wb=xlsxwriter.Workbook(endfile)
        #创建一个sheet工作对象
        ws=wb.add_worksheet()
        for a in range(len(rvalue)):
            for b in range(len(rvalue[a])):
                c=rvalue[a][b]
                ws.write(a,b,c)
        wb.close()
    print("文件合并完成")
python3 循环读取excel文件并写入json操作 文件内容: excel内容: 代码: import xlrd import json import operator def read_xlsx(filename): # 打开excel文件 data1 = xlrd.open_workbook(filename) # 读取第一个工作表 table = data1.sheets()[0] # 统计行数 n_rows = table.nrows data = [] # 微信文章属性:wechat_name wechat_id ti 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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tskpcp
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