Python verwendet Pandas und XLSXWriter zum Lesen und Schreiben von XLSX-Dateien:
Die vorhandenen XLSX-Dateien lauten wie folgt:
1. Lesen Sie alle Daten in den ersten n Zeilen
#-Codierung: utf-8
pandas als pd importieren
# Alle Daten in den ersten n Zeilen lesen
df = pd.read_excel('school.xlsx')# Das erste Blatt in xlsx lesen
data1 = df .head(7) # Alle Daten in den ersten 7 Zeilen lesen, dataFrame-Struktur
data2 = df.values #Listenformat, alle Daten in der Tabelle lesen
print("Get all Value: n{0}".format(data1)) #Formatierte Ausgabe
print("Get all Values: n{0}".format(data2)) #Formatierte Ausgabe
2. Bestimmte Zeilen und Spalten lesen
# Codierung: utf-8
Pandas als PD importieren
# Spezifisch lesen Zeile, spezifische Spalte
df = pd.read_excel('school.xlsx') #Das erste Blatt in xlsx lesen
data1 = df.ix[0].values #Alles lesen Daten in der ersten Zeile, 0 bedeutet die erste Zeile ohne Überschrift
data2 = df.ix[1,1] #Lesen Sie die angegebenen Zeilen- und Spaltenpositionsdaten
data3 = df. ix [[1,2]].values #Angegebene mehrere Zeilen lesen
data4 = df.ix[:,[0]].values #Alle Zeilen der angegebenen Spalte lesen
# data4 = df[u'class'].values #Gleiche wie oben
data5 = df.ix[:,[u'class',u'name']].values #Alle angegebenen Schlüsselwertspalten lesen Zeile
print("data: n{0}".format(data1))
print("data: n{0}".format( data2))
print("Data: n{0}".format(data3))
print("Data: n{0}".format(data4))
print("Data: n{0}".format(data5))
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3. Holen Sie sich die Zeilennummer der XLSX-Datei, alle Spalten Name
# Codierung: utf-8
Import pandas as pd
# Holen Sie sich die Zeilennummer der XLSX-Datei, alle Spaltennamen
df = pd.read_excel('school.xlsx') #Lesen Sie das erste Blatt in xlsx
print("Ausgabezeilennummernliste{}".format(df.index. Werte)) #XLSX-Datei abrufen Alle Zeilennummern
print("Ausgabespaltentitel{}".format(df.columns.values)) #Alle Spaltennamen
4 . XLSX-Daten lesen und in Wörterbuch konvertieren
# Codierung: utf-8
Pandas als PD importieren
# XLSX-Daten lesen und in Wörterbuch konvertieren
df = pd.read_excel ('school.xlsx') #Lesen Sie das erste Blatt in xlsx
test_data=[]
for i in df.index.values:# Holen Sie sich den Index der Zeilennummer und durchlaufen Sie Folgendes:
#Erhalten Sie die in jeder Zeile gemäß i angegebenen Daten und konvertieren Sie sie mit to_dict in ein Wörterbuch
row_data=df.ix[ i,['id','name',' class','data','stature']].to_dict()
test_data.append(row_data)
print("The Die endgültigen erhaltenen Daten sind: {0}".format (test_data))
5. Schreiben Sie eine XLSX-Datei
#coding: utf-8
xlsxwriter importieren
# Jobbuch erstellen
file_name = "first_book.xlsx"
workbook = xlsxwriter.Workbook(file_name)
# Arbeitsblatt erstellen
worksheet = workbook.add_worksheet( 'sheet1')
# Zelle schreiben
worksheet.write(0, 0, 'id')
worksheet.write (0,1, 'name')
worksheet.write(0,2, 'class')
worksheet.write(0,3, 'data')
# Zeile schreiben
worksheet.write_row(1, 0, [1, 2, 3])
# Spalten schreiben, wobei Spalte D in Großbuchstaben geschrieben werden muss
Arbeitsblatt .write_column('D2', ['a' , 'b', 'c'])
# Arbeitsmappe schließen
workbook.close()
Die xlsx Die geschriebene Datei lautet wie folgt:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo importieren Sie XLSX mit PD in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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