


Comment ignorer les formules et récupérer les valeurs réelles des cellules à l'aide d'Openpyxl
Lorsque vous travaillez avec des feuilles de calcul Excel contenant des formules, la récupération des valeurs de cellule sous-jacentes peut être difficile. Openpyxl, une bibliothèque Python populaire pour lire et écrire des fichiers Excel, vous permet d'accéder aux valeurs de cellules sans les résultats de la formule calculée.
Problème : formule au lieu de la valeur réelle
Un problème courant lors de l'utilisation d'Openpyxl rencontre la formule calculée au lieu de la valeur réelle de la cellule. Cela peut se produire lorsque le paramètre data_only est défini sur True, qui récupère généralement les valeurs finales après les calculs de formule.
Solution : data_only=True avec option de chargement spécifique
Pour résoudre ce problème, data_only=True avec l'option de chargement spécifique
<code class="python">wb = openpyxl.load_workbook(filename, data_only=True)</code>Pour résoudre ce problème, le data_only flag peut être utilisé en conjonction avec une option de chargement spécifique :
Ici, la méthode load_workbook charge le fichier Excel tout en définissant data_only sur True. Cette combinaison garantit que les formules sont ignorées et que les valeurs réelles des cellules sont récupérées directement.
Conclusion
En définissant data_only=True dans la méthode load_workbook, vous pouvez récupérer les valeurs brutes des cellules sans aucun calcul de formule. , fournissant une représentation précise des données dans vos feuilles de calcul Excel à l'aide d'Openpyxl.Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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